Deep Learning pro NLP (Natural Language Processing) Počítačový Kurz
DL (Deep Learning) je podmnožinou ML (Machine Learning).
Python je populární programovací jazyk, který obsahuje knihovny pro Deep Learning pro NLP.
Deep Learning for NLP (Natural Language Processing) umožňuje stroji naučit se jednoduché až složité jazykové zpracování. Mezi úkoly, které jsou v současné době možné, patří jazykový překlad a generování titulků k fotografiím.
V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí používat Python knihovny pro NLP při vytváření aplikace, která zpracovává sadu obrázků a generuje popisky.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Návrh a kód DL pro NLP pomocí Python knihoven. Vytvořte Python kód, který čte v podstatě obrovskou sbírku obrázků a generuje klíčová slova. Vytvořte Python kód, který generuje titulky ze zjištěných klíčových slov.
Formát kurzu
- Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení
Návrh Školení
Úvod do Deep Learning pro NLP
Rozlišení mezi různými typy DL modelů
Použití předem trénovaných vs trénovaných modelů
Použití vložení slov a analýzy sentimentu k extrakci významu z textu
Jak funguje Unsupervised Deep Learning
Instalace a nastavení Python knihoven Deep Learning
Použití knihovny Keras DL nad TensorFlow, aby Python mohl vytvářet titulky
Práce s Theano (knihovna numerických výpočtů) a TensorFlow (obecná a lingvistická knihovna) pro použití jako rozšířené DL knihovny pro účely vytváření titulků.
Pomocí Keras nad TensorFlow nebo Theano rychle experimentujte s Deep Learning
Vytvoření jednoduché aplikace Deep Learning v TensorFlow pro přidání titulků do sbírky obrázků
Odstraňování problémů
Pár slov k dalším (specializovaným) DL frameworkům
Nasazení vaší DL aplikace
Použití GPUs ke zrychlení DL
Závěrečné poznámky
Požadavky
- Pochopení Python programování
- Porozumění Python knihovnám obecně
Publikum
- Programátoři se zájmem o lingvistiku
- Programátoři, kteří hledají porozumění NLP (zpracování přirozeného jazyka)
Open Training Courses require 5+ participants.
Deep Learning pro NLP (Natural Language Processing) Počítačový Kurz - Booking
Deep Learning pro NLP (Natural Language Processing) Počítačový Kurz - Enquiry
Deep Learning pro NLP (Natural Language Processing) - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Související kurzy
Advanced LangGraph: Optimization, Debugging, and Monitoring Complex Graphs
35 hodinyLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
- Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
- Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
- Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation
35 hodinyAdvanced Ollama Model Debugging & Evaluation is an in-depth course focused on diagnosing, testing, and measuring model behavior when running local or private Ollama deployments.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI engineers, ML Ops professionals, and QA practitioners who wish to ensure reliability, fidelity, and operational readiness of Ollama-based models in production.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform systematic debugging of Ollama-hosted models and reproduce failure modes reliably.
- Design and execute robust evaluation pipelines with quantitative and qualitative metrics.
- Implement observability (logs, traces, metrics) to monitor model health and drift.
- Automate testing, validation, and regression checks integrated into CI/CD pipelines.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on labs and debugging exercises using Ollama deployments.
- Case studies, group troubleshooting sessions, and automation workshops.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Vytváření soukromých pracovních postupů AI s Ollama
14 hodinyTento instruktážní živý kurz (online nebo na místě) je určen pokročilým profesionálům, kteří chtějí implementovat bezpečné a efektivní AI-vedené pracovní postupy pomocí Ollama.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Nasadit a konfigurovat Ollama pro soukromé AI zpracování.
- Integrace AI modelů do bezpečných podnikových pracovních postupů.
- Optimalizovat výkon AI s udržováním datového soukromí.
- Automatizace obchodních procesů pomocí místných AI schopností.
- Zajišťovat dodržování podnikových zásad pro bezpečnost a správu.
Claude AI pro Vývojáře: Vytváření Aplikací Podporovaných Umělou Inteligencí
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře softwaru a inženýry AI, kteří chtějí integrovat Claude AI do svých aplikací, vytvářet chatboty s umělou inteligencí a vylepšovat softwarové funkce pomocí automatizace řízené AI.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Použijte Claude AI API k integraci AI do aplikací.
- Vyvíjejte chatboty a virtuální asistenty řízené umělou inteligencí.
- Vylepšete aplikace pomocí automatizace s umělou inteligencí a NLP.
- Optimalizujte a vylaďte modely Claude AI pro různé případy použití.
Claude AI pro Automatizaci Pracovních Postupů a Produktivitu
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající profesionály, kteří chtějí integrovat Claude AI do svých každodenních pracovních postupů a zlepšit tak efektivitu a automatizaci.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Použijte Claude AI pro automatizaci opakujících se úloh a zefektivnění pracovních postupů.
- Zvyšte osobní a týmovou produktivitu pomocí automatizace s umělou inteligencí.
- Integrujte Claude AI se stávajícími obchodními nástroji a platformami.
- Optimalizujte rozhodování a správu úkolů na základě umělé inteligence.
Deployování a optimalizace LLMs s Ollamou
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí nasadit, optimalizovat a integrovat LLM pomocí Ollama.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Nastavte a nasaďte LLM pomocí Ollama.
- Optimalizujte modely umělé inteligence pro výkon a efektivitu.
- Využijte zrychlení GPU pro zlepšení inferenční rychlosti.
- Integrujte Ollama do pracovních postupů a aplikací.
- Sledujte a udržujte výkon modelu AI v průběhu času.
Fine-Tuning a přizpůsobení modelů umělé inteligence na Ollama
14 hodinyTento kurz vedený instruktorem (online nebo na místě) se zaměřuje na pokročilé profesionály, kteří chtějí upravit a přizpůsobit AI modely na Ollama pro zlepšené výkony a doménově specifické aplikace.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Nastavit efektivní prostředí pro upravování AI modelů na Ollama.
- Připravit datové sady pro supervizované upravování a reforční učení.
- Optimalizovat AI modely pro výkon, přesnost a efektivitu.
- Nasadit přizpůsobené modely do produkčních prostředí.
- Evaluuovat zlepšení modelu a zajistit jeho odolnost.
Příručka pro Claude AI: Konverzační AI a Podnikové Aplikace
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající obchodní profesionály, týmy zákaznické podpory a technologické nadšence, kteří chtějí porozumět základům Claude AI a využít ji pro obchodní aplikace.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte možnosti a případy použití Claude AI.
- Nastavte a komunikujte s Claude AI efektivně.
- Automatizujte obchodní pracovní postupy pomocí konverzační umělé inteligence.
- Zvyšte zapojení zákazníků a podporu pomocí řešení řízených umělou inteligencí.
LangGraph Applications in Finance
35 hodinyLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based finance solutions with proper governance, observability, and compliance.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design finance-specific LangGraph workflows aligned to regulatory and audit requirements.
- Integrate financial data standards and ontologies into graph state and tooling.
- Implement reliability, safety, and human-in-the-loop controls for critical processes.
- Deploy, monitor, and optimize LangGraph systems for performance, cost, and SLAs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Základy LangGraph: Grafové řízení a Spojování Promptů pro LLM
14 hodinyLangGraph 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 in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments
35 hodinyLangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
- Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
- Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises with real-world case studies.
- Implementation practice in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph for Legal Applications
35 hodinyLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
- Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
- Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
- Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Vytváření Dynamických Pracovních Postupů s LangGraph a LLM Agenty
14 hodinyLangGraph 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 for Marketing Automation
14 hodinyLangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
- Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
- Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
- Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.
Format of the Course
- Interactive lectures and group discussions.
- Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
- Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Začínáme s Ollama: Spouštění místních modelů umělé inteligence
7 hodinyTento instruktorův kurz (časově flexibilní online nebo na místě) je určen začínajícím profesionálům, kteří chtějí nainstalovat, nakonfigurovat a používat Ollama pro běh AI modelů na svých místních počítačích.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět základům Ollama a jeho funkcionalitám.
- Nastavit Ollama pro běh místních AI modelů.
- Nasazovat a interagovat s LLMs pomocí Ollama.
- Optimalizovat výkon a využití zdrojů pro AI úlohy.
- Prozkoumat případné použití místního nasazování AI v různých odvětvích.