Large Language Models (LLMs) Školení v Brno

Tento instruktorův přímý živý kurz (na dálku nebo na místě) je určen pro manažerské profesionály, kteří chtějí pochopit, co jsou LLMs,zkoumat jejich potenciální dopad na podnikatelské operace a vyhodnocovat praktické využití AI nástrojů jako ChatGPT, Microsoft Copilot nebo Grok pro skutečné úlohy, jako je tvorba obsahu, shrnutí dat a podpora rozhodování.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci moci:

• Pochopit, co jsou LLMs a jak fungují nástroje jako ChatGPT a Copilot.
• Použít strategie vedení dotazů k získání praktických a spolehlivých výsledků z LLMs.
• Vyhodnocovat skutečné případy použití, jako je psaní e-mailů, shrnutí dokumentů a automatizace produktivity.
• Identifikovat investiční příležitosti a strategické aplikace pro zavedení AI.

Tento vedený, živý kurz (online nebo na místě) je určen pro týmy seniorního managementu, kteří chtějí pochopit strategickou hodnotu LLMs a AI nástrojů pro podniky. Účastníci se budou zabývat integrací těchto nástrojů do vysokorozvinutých pracovních postupů, přípravou lepších dotazů a hodnocením možností pro zvýšení produktivity a ROI prostřednictvím akceptance AI.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci moci:

• Pochopit, jak fungují LLMs, a jak je používají nástroje jako ChatGPT a Copilot.
• Použít interakce na základě dotazů k automatizaci a zrychlení úkolů.
• Aplikovat AI nástroje do skutečných scénářů, jako je příprava e-mailů, shrnutí zpráv nebo kontrola smluvních dokumentů.
• Hodnotit strategické výhody, omezení a licenční aspekty pro nasazení LLMs.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé výzkumníky AI, datové vědce a vývojáře, kteří chtějí porozumět, vyladit a implementovat velké jazykové modely Meta AI pro různé aplikace NLP.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte architekturu a fungování velkých jazykových modelů Meta AI.
• Nastavte a vylaďte Meta AI LLM pro konkrétní případy použití.
• Implementujte aplikace založené na LLM, jako je sumarizace textu, chatboti a analýza sentimentu.
• Optimalizujte a nasazujte velké jazykové modely efektivně.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály v oblasti umělé inteligence, obchodní analytiky a technologické lídry, kteří chtějí porozumět principům generativní umělé inteligence a aplikacím LLM v obchodním prostředí. Účastníci se seznámí s transformátory, rychlým inženýrstvím a etickými úvahami při nasazování těchto modelů pro řešení v reálném světě.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní principy generativní umělé inteligence a velkých jazykových modelů.
• Implementujte a vylaďte LLM pro konkrétní podnikové aplikace.
• Aplikujte techniky rychlého inženýrství pro optimální výstupy modelu.
• Uvědomte si etické aspekty a řiďte rizika při zavádění LLM.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály a etiky v oblasti umělé inteligence, datové vědce a inženýry a tvůrce politik a zúčastněné strany, kteří chtějí porozumět etickému prostředí LLM a orientovat se v něm.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Identifikujte etické problémy a výzvy spojené s LLM.
• Aplikujte etické rámce a principy na nasazení LLM.
• Posoudit společenský dopad LLM a zmírnit potenciální rizika.
• Vyvíjejte strategie pro zodpovědný vývoj a používání AI.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé NLP praktiky a datové vědce, tvůrce obsahu a překladatele a globální firmy, které chtějí používat LLM pro jazykové překlady a vytváření vícejazyčného obsahu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte principy mezijazyčného učení a překladu s LLM.
• Implementujte LLM pro překlad obsahu mezi různými jazyky.
• Vytvářejte a spravujte vícejazyčné datové sady pro školení LLM.
• Vypracujte strategie pro udržení konzistence a kvality překladu.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé finanční analytiky, datové vědce a investiční profesionály, kteří chtějí využít LLM pro analýzu a predikci finančního trhu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět aplikaci LLM v analýze finančního trhu.
• Použijte LLM ke zpracování finančních zpráv, zpráv a dat pro statistiky trhu.
• Vyvíjejte prediktivní modely pro ceny akcií, trendy na trhu a ekonomické ukazatele.
• Integrujte poznatky LLM do procesů investičního rozhodování.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé environmentální vědce a výzkumníky, datové analytiky a tvůrce politik a zastánce životního prostředí, kteří chtějí používat LLM pro environmentální modelování a analýzu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět aplikaci LLM v environmentální vědě.
• Využijte LLM k analýze a modelování environmentálních dat.
• Interpretujte výstupy LLM pro posuzování vlivů na životní prostředí.
• Efektivně sdělujte poznatky, abyste informovali o politice a úsilí o ochranu.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře VR a AR, herní designéry a inženýry AI, kteří chtějí začlenit LLM do aplikací VR a AR a vytvořit tak poutavější a citlivější prostředí. .

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte roli LLM při vytváření pohlcujících zážitků VR a AR.
• Vyvíjejte aplikace VR a AR, které využívají LLM pro interaktivní dialogy a tvorbu obsahu.
• Integrujte LLM s vývojovými nástroji VR a AR pro lepší zapojení uživatelů.
• Aplikujte osvědčené postupy pro navrhování příběhů a interakcí řízených umělou inteligencí ve virtuálních prostorech.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce, inženýry strojového učení a vývojáře softwaru, kteří chtějí použít Large Language Models (LLMs) na multimodální data pro pokročilé aplikace umělé inteligence.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte principy multimodálního učení s LLM.
• Implementujte LLM pro zpracování a analýzu textových, obrazových a zvukových dat.
• Vyvíjejte aplikace, které využívají silné stránky multimodální integrace dat.
• Vyhodnoťte výkon multimodálních LLM systémů.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé odborníky v oblasti kybernetické bezpečnosti a datové vědce, kteří chtějí využít LLM pro zlepšení opatření v oblasti kybernetické bezpečnosti a zpravodajství o hrozbách.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte roli LLM v kybernetické bezpečnosti.
• Implementujte LLM pro detekci a analýzu hrozeb.
• Využijte LLM pro automatizaci zabezpečení a odezvu.
• Integrujte LLM se stávající bezpečnostní infrastrukturou.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce a obchodní analytiky, kteří chtějí využívat velké jazykové modely (LLM) k předpovídání trendů a chování v různých odvětvích.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy LLM a jejich roli v prediktivní analýze.
• Implementujte LLM k analýze a prognózování dat v různých odvětvích.
• Vyhodnoťte efektivitu prediktivních modelů pomocí LLM.
• Integrujte LLM se stávajícími kanály pro zpracování dat.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce, kteří chtějí získat komplexní porozumění a praktické dovednosti v Large Language Models (LLMs) i Reinforcement Learning (RL).

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit komponenty a funkce modelů transformátorů.
• Optimalizujte a vylaďte LLM pro konkrétní úlohy a aplikace.
• Pochopte základní principy a metodiky posilovacího učení.
• Zjistěte, jak mohou techniky učení posilování zlepšit výkon LLM.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé tvůrce obsahu, marketéry a vzdělávací technology, kteří chtějí využít sílu LLM k vytváření vysoce kvalitního, různorodého a poutavého obsahu napříč různé domény.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte možnosti LLM a jejich použití při generování obsahu.
• Nastavte a používejte LLM pro generování různých typů obsahu.
• Aplikujte osvědčené postupy pro podněcování a dolaďování LLM tak, aby produkovaly požadované výstupy.
• Vyhodnoťte kvalitu obsahu generovaného umělou inteligencí a upravte jej pro konkrétní publikum.
• Prozkoumejte pokročilé techniky pro kreativní a multimodální generování obsahu pomocí LLM.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na pedagogy, profesionály EdTech a výzkumné pracovníky s různou úrovní zkušeností a odborností, kteří chtějí využít LLM k vytváření personalizovaných vzdělávacích zážitků.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte architekturu a možnosti LLM.
• Identifikujte příležitosti pro personalizaci vzdělávacího obsahu pomocí LLM.
• Navrhněte adaptivní vzdělávací platformy, které využívají LLM pro personalizaci obsahu.
• Implementujte strategie založené na LLM pro zvýšení zapojení studentů a výsledků učení.
• Vyhodnoťte efektivitu LLM ve vzdělávacím prostředí a provádějte rozhodnutí na základě dat

This instructor-led, live training in Brno (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML practitioners and AI developers who wish to fine-tune and deploy open-weight models like LLaMA, Mistral, and Qwen for specific business or internal applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the ecosystem and differences between open-source LLMs.
• Prepare datasets and fine-tuning configurations for models like LLaMA, Mistral, and Qwen.
• Execute fine-tuning pipelines using Hugging Face Transformers and PEFT.
• Evaluate, save, and deploy fine-tuned models in secure environments.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé vývojáře softwaru a datové vědce, kteří chtějí implementovat LLM v systémech rozpoznávání a syntézy řeči.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit roli LLM v řečových technologiích.
• Implementujte LLM pro přesné rozpoznávání řeči a přirozeně znějící syntézu řeči.
• Integrujte LLM s motory pro rozpoznávání řeči a syntezátory řeči.
• Vyhodnotit a zlepšit výkon řečových systémů pomocí LLM.
• Zůstaňte informováni o současných trendech a budoucích směrech v řečových technologiích.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na zákaznickou podporu na úrovni začátečníků až středně pokročilé a na IT profesionály, kteří chtějí implementovat LLM za účelem vytvoření citlivých a inteligentních chatbotů zákaznické podpory.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy a architekturu Large Language Models (LLMs).
• Navrhněte a integrujte LLM do systémů zákaznické podpory.
• Vylepšete odezvu a uživatelskou zkušenost chatbotů.
• Zaměřte se na etické aspekty a zajistěte soulad s průmyslovými standardy.
• Nasaďte a udržujte chatbota založeného na LLM pro aplikace v reálném světě.

Tento instruktorův kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé datové vědce a inženýry AI, kteří chtějí efektivněji a ekonomicky fine-tunovat velké jazykové modely pomocí metod jako jsou LoRA, Adapter Tuning a Prefix Tuning.

Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit teorii za přístupy k parametricky efektivnímu fine-tuningu.
• Implementovat LoRA, Adapter Tuning a Prefix Tuning pomocí Hugging Face PEFT.
• Srovnávat výkonnostní a nákladové obchodní podmínky metod PEFT s plným fine-tuningem.
• Nasazovat a škálovat fine-tunované LLMs s sníženými požadavky na výpočetní prostředky a úložiště.

Tento instruktorův vedený živý kurz v Brno (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé a pokročilé inženýry strojového učení, vývojáře AI a analytiky dat, kteří chtějí zjistit, jak použít QLoRA pro efektivní přizpůsobení velkých modelů konkrétním úkolům a vlastním požadavkům.

Konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit teorii za QLoRA a kvantizační techniky pro LLMs.
• Implementovat QLoRA při přizpůsobení velkých jazykových modelů pro oblast-specifické aplikace.
• Optymalizovat výkon přizpůsobení na omezených výpočetních zdrojích pomocí kvantizačních metod.
• Efektivně nasadit a vyhodnotit přizpůsobené modely ve skutečném světě.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové a marketingové profesionály, kteří chtějí použít LLM k analýze a interpretaci veřejného sentimentu z různých textových zdrojů, jako jsou příspěvky na sociálních sítích, recenze produktů, a zpětná vazba od zákazníků.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit principy analýzy sentimentu a její aplikace pomocí LLM.
• Předzpracujte a připravte datové sady pro analýzu sentimentu.
• Trénujte a vylaďte LLM tak, aby přesně odrážely sentiment v textu.
• Analyzujte sentiment v reálném čase ze sociálních médií a dalších textových zdrojů.
• Integrujte zjištění analýzy sentimentu do obchodních strategií a rozhodovacích procesů.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře softwaru a technické autory, kteří chtějí využít LLM k zefektivnění jejich pracovního toku kódování a vytvoření podrobné, komplexní dokumentace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte roli LLM při automatizaci generování kódu a softwarové dokumentace.
• Využijte LLM k vytváření přesných a efektivních úryvků kódu a dokumentace.
• Integrujte LLM do životního cyklu vývoje softwaru pro zvýšení produktivity.
• Udržujte vysoce kvalitní standardy dokumentace pomocí automatizovaných nástrojů.
• Zaměřte se na etické aspekty a osvědčené postupy pro používání umělé inteligence při vývoji softwaru.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé obchodní profesionály a datové analytiky, kteří chtějí využít sílu LLM k získávání obchodních poznatků.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy a aplikace LLM v kontextu business intelligence.
• Použijte LLM k analýze velkých datových sad a extrahování smysluplných poznatků.
• Integrujte analytiku řízenou LLM do strategických obchodních rozhodovacích procesů.
• Vyhodnoťte etické úvahy a osvědčené postupy pro používání LLM v podnikání.
• Předvídejte budoucí trendy v AI a připravte se na vyvíjející se prostředí business intelligence.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé vývojáře a datové vědce, kteří chtějí zvládnout LlamaIndex pro vývoj inovativních aplikací založených na LLM.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte a nakonfigurujte LlamaIndex pro použití s LLM.
• Indexujte a dotazujte se na vlastní datové sady pomocí LlamaIndex pro vylepšení funkčnosti LLM.
• Navrhujte a vyvíjejte sofistikované aplikace, které využívají LlamaIndex a LLM.
• Pochopte a aplikujte osvědčené postupy pro práci s LLM a LlamaIndex.
• Projděte si etická hlediska spojená s nasazováním aplikací založených na LLM.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé výzkumníky umělé inteligence, odborníky na strojové učení a datové vědce, kteří chtějí využít LlamaIndex ke zlepšení schopností modelů umělé inteligence, aby byly přesnější a spolehlivý pro různé aplikace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte principy a součásti LlamaIndex.
• Ingest a struktura dat pro použití s LLM.
• Implementujte rozšíření kontextu ke zlepšení výkonu modelu AI.
• Integrujte LlamaIndex do stávajících systémů a pracovních postupů AI.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí využít sílu rychlého inženýrství a několikanásobného učení k optimalizaci výkonu LLM pro aplikace v reálném světě.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte principy rychlého inženýrství a několikanásobného učení.
• Navrhněte efektivní výzvy pro různé úkoly NLP.
• Využijte techniky několika snímků k přizpůsobení LLM s minimem dat.
• Optimalizujte výkon LLM pro praktické aplikace.

LangGraph 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.

LangGraph 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.

Advanced 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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé výzkumné pracovníky, analytiky a znalostní pracovníky, kteří chtějí využít Claude AI ke zpracování velkého množství dat, syntéze informací a automatizaci výzkumných úkolů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použijte Claude AI pro recenze literatury a syntézu výzkumu.
• Shrňte zprávy, výzkumné dokumenty a dlouhé dokumenty.
• Extrahujte klíčové poznatky a trendy ze strukturovaných a nestrukturovaných dat.
• Integrujte Claude AI do pracovních postupů výzkumu a správy znalostí.

LangGraph 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 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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé tvůrce obsahu, spisovatele a obchodníky, kteří chtějí využít Claude AI pro generování, úpravy a shrnutí obsahu pro vylepšení blogů, zpráv a marketingových materiálů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použijte Claude AI pro brainstorming obsahu a rozšíření nápadů.
• Vylepšete psaní pomocí úprav a korektur za pomoci AI.
• Generujte souhrny pro dlouhý obsah a sestavy.
• Automatizujte vytváření marketingových kopií pro různé platformy.

Tento 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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře, kteří se chtějí naučit používat generativní umělou inteligenci s LLM pro různé úkoly a domény.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

Vysvětlete, co je generativní AI a jak funguje. Popište architekturu transformátoru, která pohání LLM. Použijte empirické škálovací zákony k optimalizaci LLM pro různé úkoly a omezení. Aplikujte nejmodernější nástroje a metody pro školení, dolaďování a nasazení LLM. Diskutujte o příležitostech a rizicích generativní umělé inteligence pro společnost a podnikání.

LLMs a autonomní agenti jako například AutoGen a CrewAI předefinují způsob, jakým týmy v oblasti DevOps automatizují úlohy jako sledování změn, generování testů a triazy upozornění pomocí simulace lidské spolupráce a rozhodovacích procesů.

Tento instruktor-vedený živý kurz (vzdálený nebo na místech) je určen pro pokročilé inženýry, kteří chtějí navrhnout a implementovat automatizační pracovní postupy v oblasti DevOps podporované velkými jazykovými modelema (LLM) a víceagentními systémy.

Konec kurzu budou účastníci schopni:

• Integrovat LLM-založené agenty do CI/CD pracovních postupů pro inteligentní automatizaci.
• Automatizovat generování testů, analýzu komitů a shrnutí změn pomocí agentů.
• Koordinovat více agentů pro triazu upozornění, generování odpovědí a poskytování DevOps doporučení.
• Vytvářet bezpečné a udržitelné pracovní postupy podporovanémi agenty pomocí open-source rámcek.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Ruční implementace v prostředí živé laboratoře.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na individualizovaný kurz tohoto kurzu, kontaktujte nás pro dohodu.

Tento 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.

This instructor-led, live training in Brno (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level AI developers, architects, and product managers who wish to identify and mitigate risks associated with LLM-powered applications, including prompt injection, data leakage, and unfiltered output, while incorporating security controls like input validation, human-in-the-loop oversight, and output guardrails.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the core vulnerabilities of LLM-based systems.
• Apply secure design principles to LLM app architecture.
• Use tools such as Guardrails AI and LangChain for validation, filtering, and safety.
• Integrate techniques like sandboxing, red teaming, and human-in-the-loop review into production-grade pipelines.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (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.

LangGraph 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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé profesionály, kteří chtějí přizpůsobit předem vyškolené modely pro konkrétní úkoly a datové sady.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit principy jemného ladění a jeho aplikace.
• Připravte datové sady pro jemné doladění předem trénovaných modelů.
• Vylaďte velké jazykové modely (LLM) pro úlohy NLP.
• Optimalizujte výkon modelu a řešte běžné problémy.

LangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
• Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
• Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
• Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based design exercises and peer reviews.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

LLMs pro porozumění, refaktoring a Documentation je technický kurz zaměřený na uplatňování velkých jazykových modelů (LLM) k zlepšení kvality kódu, snížení technického dluhu a automatizaci dokumentačních úkolů v rámci týmů software.

Tento kurz s instruktorem (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé a pokročilé odborníky na softwaru, kteří chtějí využít LLM jako GPT k analýze, refaktoringu a dokumentaci složitých nebo legacy zdrojových kódů efektivněji.

Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Používat LLM k vysvětlení kódu, závislostí a logiky v neznámých repozitářích.
• Identifikovat a refaktrovat antipatrony a zlepšit čitelnost kódu.
• Automatizovaně generovat a udržovat inline komentáře, README soubory a API dokumentaci.
• Integrovat LLM provozní přehledy do stávajících CI/CD a procesů hodnocení.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Mnoho cvičení a praxe.
• Přímé implementace v prostředí live-lab.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro žádost o individualizovaný kurz, prosím kontaktujte nás pro dohodu.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce, vývojáře AI a nadšence AI, kteří chtějí používat LLM k provádění různých úkolů NLP a vytváření nového a různorodého obsahu pro různé účely. .

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvořte vývojové prostředí s LLM a základními nástroji.
• Odborně provádějte úkoly NLU a NLI pomocí LLM.
• Extrahujte, vyvozujte a efektivně využijte znalostní grafy.
• Vytvářejte a spravujte dialogy pomocí LLM pro konverzační aplikace.
• Vyhodnoťte kvalitu a rozmanitost obsahu generovanou LLM a generativní AI.
• Uplatňovat etické zásady zajišťující spravedlivé a odpovědné používání LLM.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře a softwarové inženýry, kteří chtějí vytvářet aplikace založené na umělé inteligenci pomocí rámce LangChain.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy LangChain a jeho součástí.
• Integrujte LangChain s velkými jazykovými modely (LLM), jako je GPT-4.
• Vytvářejte modulární aplikace AI pomocí LangChain.
• Odstraňování běžných problémů v aplikacích LangChain.

LangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
• Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
• Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
• Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé vývojáře, kteří chtějí používat velké jazykové modely pro různé úkoly v přirozeném jazyce.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte vývojové prostředí, které zahrnuje populární LLM.
• Vytvořte základní LLM a dolaďte jej na vlastní datové sadě.
• Používejte LLM pro různé úkoly v přirozeném jazyce, jako je sumarizace textu, odpovídání na otázky, generování textu a další.
• Ladění a vyhodnocování LLM pomocí nástrojů jako TensorBoard, PyTorch Lightning a Hugging Face Datasets.

Tento 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.