ROS pro mobilní roboty s využitím jazyka Python Počítačový Kurz

Tento intenzivní praktický kurz se zabývá pokročilými technikami programování v Pythonu, inženýrskými osvědčenými postupy a nejběžněji používanými návrhovými vzory určenými k tvorbě udržovatelných, testovatelných a vysoce výkonných aplikací v Pythonu. Klade důraz na moderní nástroje, typovou kontrolu, modely souběžnosti, architektonické principy a pracovní postupy vhodné pro nasazení do produkce.

Toto živé školení pod vedením lektora (online nebo na místě) je určeno pro programátory Pythonu na středně pokročilé až pokročilé úrovni, kteří si přejí osvojit profesionální postupy a návyky potřebné k vývoji systémů vhodných pro produkční prostředí.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Používat typové anotace, datové třídy a nástroje na kontrolu typů pro zvýšení spolehlivosti kódu.
• Aplikovat návrhové vzory a architektonické principy při strukturování robustních aplikací.
• Správně implementovat mechanismy souběžnosti a paralelnosti s využitím knihoven asyncio a multiprocessing.
• Vytvářet dobře testovaný kód pomocí nástroje pytest, testů založených na vlastnostech a systémů CI.
• Profilovat, optimalizovat a zabezpečovat Pythonové aplikace určené k nasazení do produkce.
• Sbalovat, distribuovat a nasazovat projekty v Pythonu pomocí moderních nástrojů a kontejnerů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky doprovázené krátkými ukázkami.
• Praktické laboratoře a programovací cvičení každý den.
• Závěrečný mini-projekt, který spojuje naučené vzory, testování i nasazení.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete požádat o individuálně upravený program nebo zaměření (např. na data, web či infrastrukturu), kontaktujte nás a domluvíme se.

Umělá inteligence s Pythonem spočívá v tvorbě inteligentních systémů pomocí rozsáhlého ekosystému knihoven pro AI a strojové učení, který Python nabízí.

Tento kurz pod vedením instruktora (v online či prezenční formě) je určen programátorům s Pythonem na středně pokročilé úrovni, kteří chtějí navrhovat, implementovat a nasazovat řešení založená na umělé inteligenci.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Implementovat algoritmy umělé inteligence s využitím hlavních knihoven pro Python.
• Pracovat s modely učení s dohledem, bez dohledu i s posilovacím učením.
• Integrovat řešení umělé inteligence do stávajících aplikací a pracovních postupů.
• Hodnotit výkonnost modelů a optimalizovat je z hlediska přesnosti i efektivity.

Forma kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Množství cvičení a praktických úkolů.
• Praktická implementace v prostředí reálného laboratorního testování.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete požádat o individuálně připravený kurz, kontaktujte nás za účelem domluvy.

Tento kurz Aplikovaná umělá inteligence od nuly v Pythonu vybaví programátory a datové analytiky základními technikami pro tvorbu řešení v oblasti strojového učení od samotného začátku s využitím jazyka Python. Probírá se v něm nejdůležitější principy supervizovaného učení – tedy klasifikace a regrese, dále nesupervizované učení zahrnující shlukování a detekci anomálií, jakož i pokročilé architektury neuronových sítí. Kurz rovněž představuje osvědčené postupy práce se nástroji typu scikit-learn, knihovnou Apache Spark MLlib a notebooky Jupyter pro praktický rozvoj aplikací umělé inteligence. Pomůže profesionálům realizovat skutečně funkční modely strojového učení, posoudit jejich limity a úspěšně dokončit projekty zaměřené na řešení reálných problémů.

Toto školení vedené instruktorem v České republice (online nebo prezenčně) je určeno pro programátory Pythonu na středně pokročilé úrovni, kteří si chtějí vylepšit svůj vývojový proces s využitím nástroje AWS Cloud9.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a konfigurovat AWS Cloud9 pro vývoj v Pythonu.
• Seznámit se s rozhraním a funkcemi IDE AWS Cloud9.
• Pisovat, ladit a nasazovat aplikace v Pythonu v prostředí AWS Cloud9.
• Spolupracovat s ostatními vývojáři pomocí platformy AWS Cloud9.
• Integovat AWS Cloud9 s dalšími službami AWS pro pokročilé nasazení aplikací.

Přehled kurzu

Tento praktický školicí program je určen pro profesionály s zkušenostmi v oblasti datového inženýrství, kteří si chtějí osvojit dovednosti v umělé inteligenci, Pythonu a práci s velkými jazykovými modely. Kurz se zaměřuje na reálné situace z praxe a pokrývá použití modelů, techniky návrhu promtů i tvorbu řešení využívajících umělou inteligenci. Účastníci budou postupně plnit cvičení, která je provedou od základních konceptů až po sestavení proveditelných AI pracovních postupů.

Forma školení

• Prezenční výuka ve třídě

• Lektorské vedené lekce s doprovodnými praktickými cvičeními

• Interaktivní diskuze a příklady z reálného světa

• Každodenní praktická cvičení

Cíle kurzu

• Pochopení klíčových konceptů umělé inteligence a strojového učení vhodných pro moderní aplikace

• Zdokonalení znalostí Pythonu při vývoji AI systémů a řešení pro práci s daty

• Seznámení se s fungováním velkých jazykových modelů a jejich efektivní využití

• Návrh promtů zajišťujících spolehlivé výstupy

• Vytváření komplexních AI řešení s využitím API a specializovaných frameworků

• Integrace umělé inteligence do procesů datového inženýrství

Toto školení pod vedením lektora České republice (online nebo na místě) je určeno pro programátory Pythonu a analytiky dat středně pokročilé úrovně, kteří si chtějí rozšířit dovednosti při manipulaci s daty pomocí knihoven Pandas a NumPy.

Po absolvování školení budou účastníci schopni:

• Nastavit vývojové prostředí obsahující Python, Pandas i NumPy.
• Vytvořit aplikaci na analýzu dat využívající Pandas a NumPy.
• Provádět pokročilou transformaci, řazení a filtrování dat.
• Provádět agregace a analyzovat časové řady.
• Vytvářet vizualizace pomocí knihoven jako Matplotlib.
• Ladit a optimalizovat svůj kód na zpracování dat.

Tento kurz vedený lektorem (online nebo na místě) je určen vývojářům, kteří chtějí využít stack FARM (FastAPI, React a MongoDB) pro tvorbu dynamických, vysoce výkonných a škálovatelných webových aplikací.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit potřebné vývojové prostředí integrující FastAPI, React a MongoDB.
• Pochopit klíčové koncepty, vlastnosti a výhody stacku FARM.
• Vytvářet REST API pomocí frameworku FastAPI.
• Navrhovat interaktivní aplikace s využitím Reactu.
• Vyvíjet, testovat a nasazovat aplikace (jak na straně front-endu, tak back-endu) pomocí stacku FARM.

Toto školení pod vedením instruktora České republice (online nebo na místě) je určeno vývojářům, kteří chtějí s pomocí FastAPI efektivněji a rychleji vytvářet, testovat a nasazovat RESTful API.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit potřebné vývojové prostředí pro tvorbu API v Pythonu s využitím FastAPI.
• Rychleji a snadněji vytvářet API díky knihovně FastAPI.
• Vytvářet datové modely a schémata pomocí nástrojů Pydantic a OpenAPI.
• Připojit API k databázi s využitím knihovny SQLAlchemy.
• Zajistit zabezpečení a autentizaci v rámci API prostřednictvím nástrojů FastAPI.
• Sestavovat kontejnerové obrazy a nasazovat webová API na cloudový server.

Toto školení pod vedením instruktora v <lok> (online či prezenčně) je určeno datovým vědcům, kteří chtějí využít TensorFlow k analýze dat s potenciálními projevy podvodů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvořit model na detekci podvodů v Pythonu a s využitím TensorFlow.
• Sestavit lineární regresní modely určené k predikci podvodů.
• Navrhnout kompletní aplikaci založenou na umělé inteligenci pro analýzu dat o podvodech.

Toto školení pod vedením lektora České republice (online nebo na místě) je určeno síťovým inženýrům, kteří chtějí pomocí Pythonu udržovat, spravovat a navrhovat počítačové sítě.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Optimalizovat a efektivně využívat nástroje Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet a pyntc pro automatizaci síťových operací pomocí Pythonu.
• Ovládat vícevláknové programování a multiprocesing v rámci síťové automatizace.
• Používat nástroje GNS3 a Python při tvorbě síťových aplikací.

Kurz „Praktické rychlé prototypování robotiky s ROS 2 a Docker“ je zaměřen na praktickou výuku, která pomáhá vývojářům efektivně vytvářet, testovat a nasazovat robotické aplikace. Účastníci se naučí kontejnerizovat robotická prostředí, integrovat balíčky ROS 2 a navrhovat modulární robotické systémy využívající Docker k zajištění reprodukovatelnosti a škálovatelnosti. Kurz klade důraz na flexibilitu, verzování kódu a metody spolupráce vhodné pro začínající vývojáře i inovační týmy.

Jedná se o živý, lektorem vedený kurz (online nebo prezenčně), určený pro začínající až středně pokročilé účastníky, kteří chtějí urychlit svůj vývojový proces v robotice pomocí ROS 2 a Dockeru.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit vývojové prostředí ROS 2 uvnitř Docker kontejnerů.
• Vytvářet a testovat robotické prototypy v modulárních, snadno reprodukovatelných prostředích.
• Využívat simulační nástroje k ověření chování systémů před jejich nasazením na skutečné hardware.
• Efektivně spolupracovat v rámci projektů založených na kontejnerech.
• Aplikovat principy kontinuální integrace a distribuce ve vývojových procesech robotiky.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a demonstrace.
• Praktická cvičení s využitím prostředí ROS 2 a Dockeru.
• Mini-projekty zaměřené na reálné robotické aplikace.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si kurz upravit na míru, kontaktujte nás a domluvme se na detailách.

Během tohoto školení pod vedením instruktora budou účastníci v České republice naučeni, jak začít používat ROS pro své robotické projekty – a to díky nástrojům na vizualizaci a simulaci.

Na konci kurzu budou schopni:

• Pochopit základy ROS.
• Vytvořit jednoduchý robotický projekt s využitím ROS.
• Pracovat s různými nástroji určenými k podpoře vývoje robotiky, včetně simulačních a vizualizačních prostředků.