CANN SDK pro počítačové vidění a kanály NLP Počítačový Kurz

LangGraph je framework pro vytváření stavových aplikací LLM s více aktéry jako složitelných grafů se stálým stavem a kontrolou spuštění.

Toto instruktorovo řízené živé školení (online nebo na místní lokalitě) je určeno pokročilým inženýrům platformy AI, DevOps pro AI a architektům ML, kteří chtějí optimalizovat, ladit, monitorovat a provozovat výrobní systémy LangGraph.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrh a optimalizace komplexních topologií LangGraphu pro rychlost, náklady a škálovatelnost.
• Inženýrství spolehlivosti s opakováním, časovými limity, idempotentností a obnovením na základě kontrolních bodů.
• Ladení a stopování provádění grafů, inspekce stavu a systematické reprodukování výrobních problémů.
• Nastavení grafů s protokoly, metrikami a stopami, nasazení do produkčního prostředí a monitorování SLA a nákladů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Velké množství cvičení a praxe.
• Ruční implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení tohoto kurzu se, prosím, obraťte na nás pro domluvu.

Tento instruktorův živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro začátečnické personál kriminální policie, kteří chtějí přejít z ručního tvářového kreslení k použití nástrojů umělé inteligence pro vyvíjení systémů rozpoznávání tváří.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům umělé inteligence a strojového učení.
• Získat základní znalosti o digitálním zpracování obrazu a jeho aplikaci v rozpoznávání tváří.
• Rozvíjet dovednosti ve využívání nástrojů a rámčových architektur umělé inteligence pro vytvoření modelů rozpoznávání tváří.
• Získejte praktické zkušenosti s vytvářením, tréninkem a testováním systémů rozpoznávání tváří.
• Porozumět etickým aspektům a nejlepším postupům při použití technologií rozpoznávání tváří.

Fiji je open-source balíček pro zpracování obrazu, který obsahuje ImageJ (program pro zpracování obrazu pro vědecké vícerozměrné obrazy) a řadu zásuvných modulů pro vědeckou analýzu obrazu.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak používat distribuci Fidži a její základní program ImageJ k vytvoření aplikace pro analýzu obrazu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použijte pokročilé programovací funkce a softwarové komponenty Fiji k rozšíření ImageJ
• Spojte velké 3D obrázky z překrývajících se dlaždic
• Automaticky aktualizujte instalaci na Fidži při spuštění pomocí integrovaného aktualizačního systému
• Vyberte si ze širokého výběru skriptovacích jazyků a vytvořte vlastní řešení analýzy obrazu
• Používejte výkonné knihovny Fidži, jako je ImgLib, na velké datové sady bioimage
• Nasaďte jejich aplikaci a spolupracujte s dalšími vědci na podobných projektech

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuze.
• Spousta cvičení a cvičení.
• Praktická implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li požádat o školení na míru pro tento kurz, kontaktujte nás a domluvíme se.

Toto školitelovo prováděné živé školení v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající až středně pokročilé výzkumníky a laboratorní pracovníky, kteří chtějí zpracovávat a analyzovat obrazy související s histologickými tkáními, krvekапу, řasami a jinými biologickými vzorky.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pohybovat se v rozhraní Fiji a využívat základní funkce ImageJ.
• Předzpracovat a vylepšit vědecké obrazy pro lepší analýzu.
• Analyzovat obrazy kvantitativně, včetně počítání buněk a měření ploch.
• Automatizovat opakující se úkoly pomocí makroů a doplňků.
• Přizpůsobit pracovní postupy pro specifické potřeby analýzy obrazů v biologickém výzkumu.

LangGraph je rámec pro vývoj stavy-souvisejících, víceaktníkových aplikací LLM jako složitelných grafů s trvalým stavem a kontrolou provádění.

Toto instruktorově vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé a pokročilé odborníky, kteří chtějí navrhnout, implementovat a provozovat řešení založená na LangGraphu v oblasti financí s vhodnou správou, vizibilitou a souladem se standardy.

Koncové cíle školení:

• Návrh finance-specifických pracovních postupů LangGraphu v souladu s požadavky na regulaci a audit.
• Integrace standardů finančních dat a ontologií do stavu grafu a nástrojů.
• Implementace spolehlivosti, bezpečnosti a kontroly s člověkem v cyklu pro kritické procesy.
• Nasazení, monitorování a optimalizace systémů LangGraphu pro výkon, náklady a SLA (Service Level Agreements).

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Praktické implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro požadavek na individualizované školení tohoto kurzu se, prosím, obraťte na nás pro uspořádání.

LangGraph je framework pro vytváření aplikací na základě grafů LLM, které podporují plánování, rozvětvení, použití nástrojů, paměť a řízenou vykreslování.

Toto instruktor-provedené, živé školení (online nebo na místním poplacho) je určeno pro začínající vývojáře, inženýry promptů a odborníky na data, kteří chtějí navrhnout a vybudovat spolehlivé vícekrokové pracovní postupy LLM s použitím LangGraph.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vysvětlit základní koncepty LangGraphu (узлы, hrany, stav) a kdy je použít.
• Vytvořit řetězce promptů, které rozvětví, volají nástroje a udržují paměť.
• Integrace získávání a externích API do pracovních postupů grafu.
• Kontrola, ladění a hodnocení aplikací LangGraph pro spolehlivost a bezpečnost.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a usměrněné diskuse.
• Vedené laboratorní cvičení a procházky kódem v pískovišťovém prostředí.
• Cvičení založená na scénářích týkajících se návrhu, testování a hodnocení.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro žádost o přizpůsobené školení tohoto kurzu se, prosím, obraťte na nás pro domluvu.

LangGraph umožňuje stavy s více aktéry podporovanými LLM s přesnou kontrolou cest provádění a udržováním stavu. V zdravotnictví jsou tyto schopnosti klíčové pro shodu se standardy, interoperabilitu a vytváření systémů podpory rozhodování, které odpovídají medicínským pracovním postupům.

Toto instruktážně vedené živé školení (online nebo na místě) je určeno profesionálům střední a pokročilé úrovně, kteří chtějí navrhnout, implementovat a spravovat zdravotnická řešení založená na LangGraphu, zároveň řešíme regulativní, etické a provozní výzvy.

Koncepci školení budou účastníci schopni:

• Návrh pracovních postupů LangGraphu pro zdravotnictví s ohledem na shodu se standardy a průzkumnost.
• Připojení aplikací LangGraphu k medicínským ontologiím a standartám (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Využití nejlepších postupů pro spolehlivost, průzkumnost a vysvětlitelnost ve citlivých prostředích.
• Nasazení, monitorování a ověření aplikací LangGraphu v produkčních prostředích zdravotnictví.

Formát kurzu

• Vzájemná přednáška a diskuse.
• Praktické cvičení s reálnými případovými studiemi.
• Praxe implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro žádost o individualizované školení tohoto kurzu nás kontaktujte pro uspořádání.

LangGraph je rámec pro vytváření stavových, vícesubjektových LLM aplikací jako sestavitelné grafy s trvalým stavem a přesnou kontrolou nad spuštěním.

Toto instruktorem vedené řízené školení (online nebo prezenční) je určeno středně pokročilým až pokročilým profesionálům, kteří chtějí navrhovat, implementovat a provozovat právní řešení založená na LangGraph s nezbytnými kontrolami souladu, trasovatelnosti a správy.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrh právních LangGraph pracovních postupů, které zachovávají auditabilitu a soulad.
• Integrace právních ontologií a standardů dokumentů do grafu stavu a zpracování.
• Implementace ochranných opatření, schválení s lidskou kontrolou a trasovatelné rozhodovací cesty.
• Nasazení, monitorování a udržování LangGraph služeb v produkčním prostředí s možností pozorování a kontroly nákladů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praktické praxe.
• Praktická implementace v živém laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení se obraťte, prosím, na nás pro uspořádání.

LangGraph je framework pro vytváření grafově strukturovaných pracovních postupů LLM, které podporují rozdělování na vetvy, použití nástrojů, paměť a ovladatelnou exekuci.

Toto instruktor-emancipované, živé školení (online nebo na místním zařízení) je určeno pro středně pokročilé inženýry a týmy produktů, kteří chtějí kombinovat logiku grafu LangGraph s cykly agentů LLM ke vytváření dynamických, kontextově podporovaných aplikací jako jsou zákaznické servisy, rozhodovací stromy a systémy pro získávání informací.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nakreslit grafem podporované pracovní postupy, které koordinují LLM agenty, nástroje a paměť.
• Implementovat podmíněnou směrování, opakování a záložní mechanismy pro odolnou exekuci.
• Připojit vyhledávání, API a strukturované výstupy do cyklů agentů.
• Hodnotit, monitorovat a posílit chování agenta pro spolehlivost a bezpečnost.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a moderované diskuze.
• Příručné laboratoře a procházka kódem v pískovišťovém prostředí.
• Návrhové cvičení založené na scénářích a recenze spolupracovníků.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro žádost o individualizované školení pro tento kurz, kontaktujte nás prosím na uspořádání.

LangGraph je grafový orchestracevní rámec, který umožňuje podmíněné, vícesložkové pracovní postupy LLM a nástrojů, což je ideální pro automatizaci a personalizaci obsahových kanálů.

Tato instruktorem vedená, živá školení (online nebo na místě) je určena středně pokročilým marketingovým pracovníkům, strategům obsahu a vývojářům automatizace, kteří chtějí implementovat dynamické, s možností rozvětvení e-mailové kampaně a obsahové kanály pomocí LangGraph.

Konec tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrh grafově strukturovaného obsahu a e-mailových pracovních postupů s podmínkovou logikou.
• Integrace LLM, API a zdrojů dat pro automatizovanou personalizaci.
• Správa stavu, paměti a kontextu v rámci vícesložkových kampaní.
• Posouzení, monitorování a optimalizace výkonu pracovního postupu a výsledků doručení.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a skupinové diskuse.
• Praktické laboratoře implementující e-mailové pracovní postupy a obsahové kanály.
• Scénářové cvičení na personalizaci, segmentaci a rozvětvenou logiku.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím nás kontaktujte.

OpenCV (Open Source Computer Vision Library: http://opencv.org) je open-source knihovna s licencí BSD, která obsahuje několik stovek algoritmů počítačového vidění.

Publikum

Tento kurz je zaměřen na inženýry a architekty, kteří chtějí využít OpenCV pro projekty počítačového vidění

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na softwarové inženýry, kteří chtějí programovat v Python s OpenCV 4 pro hluboké učení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Zobrazte, načtěte a klasifikujte obrázky a videa pomocí OpenCV 4.
• Implementujte hluboké učení v OpenCV 4 pomocí TensorFlow a Keras.
• Spouštějte modely hlubokého učení a generujte působivé zprávy z obrázků a videí.

Pattern Matching je technika používaná k nalezení specifikovaných vzorů v obraze. Může být použit k určení existence specifikovaných charakteristik v pořízeném snímku, například očekávaný štítek na vadném produktu v tovární lince nebo specifikované rozměry součásti. Liší se od „Pattern Recognition“ (který rozpoznává obecné vzory založené na větších kolekcích příbuzných vzorků) v tom, že konkrétně určuje, co hledáme, a pak nám říká, zda očekávaný vzor existuje nebo ne.

Formát kurzu

• Tento kurz seznamuje s přístupy, technologiemi a algoritmy používanými v oblasti porovnávání vzorů, jak se vztahuje na Machine Vision.

Tento instruktážní živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé odborníky, kteří chtějí použít Vision Builder AI ke konstrukci, implementaci a optimalizaci automatických inspekčních systémů pro procesy SMT (Surface-Mount Technology).

Konec kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a nakonfigurovat automatické inspekce pomocí Vision Builder AI.
• Získat a předzpracovat vysokokvalitní obrázky pro analýzu.
• Implementovat logická rozhodnutí pro detekci vad a validaci procesu.
• Vytvářet inspekční zprávy a optimalizovat výkon systému.