Large Language Models (LLMs) Školení v Prague

Toto instruktorově védané živé školení v Prague (online nebo na místě) je určeno vysokým manažerským profesionálům, kteří se chtějí dozvědět, co jsou LLM a jak mohou ovlivnit podnikové procesy, a hodnotit praktická použití nástrojů AI jako ChatGPT, Microsoft Copilot nebo Grok pro reálné úkoly jako vytváření obsahu, shrnování dat a podpora rozhodování.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět, co jsou LLM a jak fungují nástroje jako ChatGPT a Copilot.
• Používat techniky dotazování k získání praktických a spolehlivých výsledků od LLM.
• Hodnotit reálné případy použití jako např. návrh emailů, shrnování dokumentů a automatizace produktivity.
• Identifikovat investiční příležitosti a strategická použití pro adopci AI.

Tato instruktorem vedená živá školení v Prague (online nebo na místě) je zaměřena na manažerské týmy, které si přejí porozumět strategické hodnotě LLM a podnikových AI nástrojů. Účastníci se dozvědí, jak integrovat tyto nástroje do vysokourovňových pracovních postupů, tvořit lepší dotazy a hodnotit příležitosti pro zvyšování produktivity a ROI prostřednictvím adopce AI.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět, jak LLM fungují a jak nástroje jako ChatGPT a Copilot využívají.
• Používat interakce založené na dotazech k automatizaci a urychlování úkolů.
• Aplikovat AI nástroje do skutečných scénářů, jako je tvoření e-mailů, shrnující zprávy a kontrola smluv.
• Hodnotit strategické výhody, omezení a licenční aspekty pro adopci LLM.

Tento instruktážní živý kurz v Prague (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé a pokročilé AI badatele, datové vědce a vývojáře, kteří chtějí porozumět, odlišit a implementovat velké jazykové modely Meta AI pro různé aplikace v oblasti zpracování přirozeného jazyka (NLP).

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět architektuře a funkcím velkých jazykových modelů Meta AI.
• Nastavit a odstříhat velké jazykové modely Meta AI pro konkrétní užitní případy.
• Implementovat aplikace založené na LLM, jako je shrnout text, chatboti a analýza nálad.
• Efektivně optimalizovat a nasadit velké jazykové modely.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo prezenčně) v lokaci Prague je určeno profesionálům v oblasti AI střední úrovně, obchodním analytikům a technologickým lídrům, kteří chtějí porozumět principům generativní umělé inteligence a aplikacím LLM ve firemním prostředí. Účastníci se naučí principy architektury Transformer, techniky prompt inženýrství i etická hlediska při nasazování těchto modelů pro řešení reálných problémů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• pochopit základní principy generativní umělé inteligence a velkých jazykových modelů.
• implementovat a doladit LLM pro konkrétní obchodní aplikace.
• aplikovat techniky prompt inženýrství pro dosažení optimálních výstupů modelu.
• identifikovat etická hlediska a řídit rizika při nasazování LLM.

Toto školení vedené lektorem v Prague (online nebo na místě) je určeno profesionálům v oblasti AI střední úrovně, etickým analytikům, datovým vědcům a inženýrům, ale také tvůrcům politik a stakeholderům, kteří chtějí porozumět etickému prostředí LLM a v něm orientovat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• identifikovat etické problémy a výzvy spojené s LLM
• aplikovat etické rámce a principy při nasazení LLM
• vysvětlit společenský dopad LLM a zmírnit potenciální rizika
• vývoj strategie pro zodpovědný vývoj a používání AI

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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 Prague (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 Prague (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 instruktorem vedené, živé školení v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé VR a AR vývojáře, herní designery a AI inženýry, kteří chtějí začlenit jazykové modely velkého rozsahu (LLMs) do VR a AR aplikací pro vytváření přitažlivějších a reaktivnějších prostředí.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat roli LLMs při vytváření imerzivních VR a AR zážitků.
• Vývoj VR a AR aplikací, které využívají LLMs pro interaktivní dialogy a tvorbu obsahu.
• Integrace LLMs s nástroji pro vývoj VR a AR pro lepší zapojení uživatelů.
• Aplikace nejlepších praktik při navrhování AI poháněných příběhů a interakcí ve virtuálních prostorech.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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 Prague (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 Prague (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 Prague (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 Prague (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 Prague (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

Toto školení vedené instruktorem v Prague (online nebo prezenční) je určeno pro středně pokročilé praktiky ML a vývojáře AI, kteří chtějí doladit a nasadit open-weight modely jako LLaMA, Mistral a Qwen pro konkrétní obchodní nebo interní aplikace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět ekosystému a rozdílům mezi open-source LLM.
• Připravit datasets a konfigurace pro doladění modelů jako LLaMA, Mistral a Qwen.
• Provést pipeline doladění pomocí Hugging Face Transformers a PEFT.
• Vyhodnotit, uložit a nasadit doladěné modely v bezpečných prostředích.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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 Prague (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.

Toto vedené instruktoirem, živé školení v Prague (online nebo přímo na místě) je určeno pro data vědce a AI inženýry střední úrovně, kteří chtějí více cenově dostupně a efektivně přizpůsobovat velké jazykové modely metodami jako LoRA, Adapter Tuning a Prefix Tuning.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Rozumět teorii za přístupy efektivního ladění parametrů.
• Implementovat LoRA, Adapter Tuning a Prefix Tuning pomocí Hugging Face PEFT.
• Porovnat výkon a nákladové ztráty PEFT metod vs. plného ladění.
• Uplatnit a škálovat laděné LLMs se sníženými požadavky na výpočetní sílu a úložiště.

Tento instruktorův vedený živý kurz v Prague (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 Prague (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 Prague (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 Prague (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 Prague (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.

Tato školení vedená instruktorem (online nebo na místě) je určena pokročilým AI výzkumníkům, profesionálům z oblasti strojového učení a datovým vědcům, kteří chtějí využít LlamaIndex ke zlepšení schopností AI modelů, čímž je činí přesnějšími a spolehlivějšími pro různé aplikace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět principům a součástem LlamaIndex.
• Zacházet s daty a strukturovat je pro použití s LLMs.
• Implementovat kontextuální augmentaci ke zlepšení výkonu AI modelů.
• Integrace LlamaIndex do stávajících AI systémů a pracovních postupů.

Toto vedené školení (online nebo na místě) v Prague je určeno středně pokročilým profesionálům, kteří chtějí využít sílu prompt engineering a few-shot učení k optimalizaci výkonu LLM pro praktické aplikace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat principy prompt engineering a few-shot učení.
• Návrh efektivních promptů pro různé úkoly NLP.
• Využití few-shot technik k přizpůsobení LLM s minimálními daty.
• Optimalizace výkonu LLM pro praktické aplikace.

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.

Toto vedené školení (online nebo na místě) je určeno pokročilým inženýrům, odborníkům na AI a vedoucím lokalizačních týmů, kteří chtějí implementovat systémy využívající velké jazykové modely (LLM) pro automatizovaný překlad, hodnocení kvality a řízení firemních procesů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vytvářet podnikové LLM lokalizační potoky integrující otevřené a vlastní modely.
• Implementovat automatizované pracovní postupy QA a kvalitativní metriky pro konzistenci překladů.
• Zavádět rámce řízení a schválení pro výrobu vícejazyčného obsahu.
• Nasazovat škálovatelné, auditní LLM-bazované lokalizační systémy v bezpečných prostředích.

AI pro SQL je aplikací umělé inteligence a velkých jazykových modelů (LLM) na automatizaci, optimalizaci a zlepšení generování, vykonávání a interpretace SQL dotazů v podnikových datových prostředích.

Tato školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určená středně pokročilým datovým inženýrům a technickým vedoucím, kteří chtějí integrovat AI schopnosti do SQL pracovních postupů s cílem umožnit přirozený jazykový dotaz, inteligentní optimalizaci a automatizovanou analýzu dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Integrovat LLM modely jako GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen a Mistral do SQL prostředí.
• Vytvářet přirozený jazykový rozhraní pro konverzační přístup k datům.
• Implementovat AI poháněnou optimalizaci dotazů a detekci chyb.
• Navrhnout bezpečné, auditovatelné AI-SQL pracovní postupy pro podnikové použití.

Formát kurzu

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

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení se obraťte, prosím, na nás a dohodneme to.

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.

Vertex AI poskytuje výkonné nástroje pro vytváření multimodálních pracovních postupů s LLM, které integrují textová, zvuková a obrazová data do jednoho řetězce. Díky podpoře dlouhého kontextového okna a parametrům Gemini API umožňuje vytvářet pokročilé aplikace v oblasti plánování, logického uvažování a integrované zpracování různých typů dat.

Toto školení vedené instruktorem (provozované online nebo přímo u klienta) je určeno praktikům na intermediate až advanced úrovni, kteří se chtějí naučit navrhovat, budovat a optimalizovat multimodální AI pracovní postupy ve Vertex AI.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Používat modely Gemini pro zpracování multimodálních vstupů a výstupů.
• Implementovat pracovní postupy s dlouhým kontextem pro složité logické úlohy.
• Navrhovat řetězce procesů, které integrují analýzu textu, zvuku a obrazu.
• Optimalizovat parametry Gemini API pro dosažení vyššího výkonu a úspory nákladů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuze.
• Praktické cvičení s multimodálními pracovními postupy.
• Projekty zaměřené na aplikaci multimodálních řešení v reálných scénářích.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobení tohoto kurzu prosím kontaktujte nás a dohodneme detaily.

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.

Tohoto školení pod vedením instruktora (online nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé AI vývojáře a lokalizační inženýry, kteří se chtějí učit navrhovat škálovatelné, automatizované překladatelské pracovní postupy pomocí jak proprietárních, tak open-source LLMs.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrhu a nasazení překladatelských pracovních postupů pomocí moderních LLM rámce a rozhraní API.
• Integrace open-source a komerčních modelů do škálovatelných překladatelských systémů.
• Optimalizace kvality překladu prostřednictvím fine-tuningu, inženýrství výzvy a automatizace.
• Implementace státní pošty efektivní a dodržující překladatelskou infrastruktury pro podnikové prostředí.

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.

Toto instruktorem vedené živé školení v Prague (online nebo na místě) je určeno středně pokročilým vývojářům, kteří chtějí naučit se, jak používat generativní AI s LLMs pro různé úkoly a domény.

K konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vysvětlit, co je generativní AI a jak funguje.
• Popsat transformerovou architekturu, která stojí za LLMs.
• Používat empirické škálovací zákony k optimalizaci LLMs pro různé úkoly a omezení.
• Aplikovat nejnovější nástroje a metody ke školení, jemnému ladění a nasazení LLMs.
• Diskutovat o příležitostech a rizicích generativní AI pro společnost a podnikání.

Velké jazykové modely (LLM) a rámce pro autonomní agenty, jako jsou AutoGen a CrewAI, mění způsob, jakým týmy DevOps automatizují úkoly, jako je sledování změn, generování testů a třídění upozornění, prostřednictvím simulace lidské spolupráce a rozhodování.

Tento kurz vedený lektorem, který je dostupný online nebo na místě, je určen pro pokročilé inženýry, kteří chtějí navrhovat a implementovat automatizované pracovní postupy DevOps poháněné velkými jazykovými modely (LLM) a systémy s více agenty.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Integrovat agenty založené na LLM do pracovních postupů CI/CD pro chytrou automatizaci.
• Automatizovat generování testů, analýzu commitů a vytváření souhrnů změn pomocí agentů.
• Kordinovat více agentů pro třídění upozornění, generování odpovědí a poskytování doporučení pro DevOps.
• Bezpečně a udržitelně vytvářet pracovní postupy poháněné agenty pomocí open-source rámců.

Formát kurzu

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

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro vyžádání si přizpůsobeného školení pro tento kurz nás prosím kontaktujte pro objednání.

Postgres je pokročilá open-source relační databáze, kterou lze použít jako základ pro AI-empowerované systémy a aplikace datové inteligence.

Toto vedení instruktorem živé školení (online nebo na místě) je zaměřeno na databázové profesionály a programátory střední úrovně, kteří chtějí integrovat, spravovat a optimalizovat AI schopnosti přímo v Postgres.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit a nakonfigurovat rozšíření Postgres pro AI úlohy.
• Implementovat vložení a podobnostní vyhledávání pomocí pgvector.
• Integrovat otevřený zdroj a proprietární LLMs s Postgres pro reálné informace.
• Optimalizovat Postgres pro zpracování AI řízených dotazů a pracovních postupů.

Formát kurzu

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

Možnosti přizpůsobení kurzu

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

Toto školení vedeno lektorem v Prague (formou online nebo prezenční výuky) je určeno pro AI vývojáře, architekty a product manažery na střední až pokročilé úrovni, kteří se chtějí naučit identifikovat a zmírňovat rizika spojená s aplikacemi poháněnými LLM, jako jsou injekce promptů, úniky dat a nekontrolované výstupy, a zároveň integrovat bezpečnostní kontroly, jako je validace vstupu, lidská kontrola v procesním cyklu a výstupní zábrany.

Po dokončení tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat základní zranitelnosti systémů založených na LLM.
• Aplikovat principy bezpečného designu na architekturu aplikací LLM.
• Používat nástroje, jako jsou Guardrails AI a LangChain, pro validaci, filtrování a zajištění bezpečnosti.
• Integrovat techniky, jako je sandboxing, red teaming a lidská kontrola v procesu, do produkčních pipeline.

Toto vedené instruktorem živé školení v Prague (online nebo onsite) je určeno profesionálům na střední až pokročilé úrovni, kteří chtějí přizpůsobit předtrénované modely pro specifické úkoly a datové sady.

Po skončení tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět principům doladování a jeho aplikacím.
• Připravit datové sady pro doladování předtrénovaných modelů.
• Doladit velké jazykové modely (LLM) pro NLP úkoly.
• Optimalizovat výkon modelů a řešit běžné výzvy.

LangGraph je rámec pro vytváření pracovních postupů LLM v grafové struktuře, které podporují rozvětvení, používání nástrojů, paměť a řízenou exekuci.

Toto instruktorem vedené živé školení (online nebo v místě) je určeno inženýrům a produktovým týmům střední úrovně, kteří se chtějí naučit kombinovat logiku grafů LangGraph s cykly agentů LLM za účelem tvorby dynamických aplikací s kontextovým vědomím, jako jsou agentů pro zákaznickou podporu, rozhodovací stromy a systémy pro vyhledávání informací.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Navrhnout grafy založené pracovní postupy, které koordinují agenty LLM, nástroje a paměť.
• Implementovat podmíněné směrování, opakování a záložní řešení pro robustní exekuci.
• Integrovat retrieval (vyhledávání dokumentů), API a strukturované výstupy do cyklů agentů.
• Hodnotit, monitorovat a upevňovat chování agentů pro spolehlivost a bezpečnost.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a vedená diskuze.
• Vedené laboratorní cvičení a procházení kódu v sandboxovém prostředí.
• Scenario-based designové úkoly a recenzní řízení.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li požádat o přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím kontaktujte nás.

Kurz "LLM pro pochopení kódu, refaktorování a dokumentaci" je technický vzdělávací program zaměřený na využití velkých jazykových modelů (LLM) ke zlepšení kvality kódu, snížení technického dluhu a automatizaci dokumentačních úkolů v rámci softwarových týmů.

Tento kurz vedený lektorem (online nebo prezenčně) je určen pro softwarové odborníky na intermediální a pokročilé úrovni, kteří chtějí efektivněji využívat LLM, jako je GPT, k analýze, refaktorování a dokumentaci komplexních nebo legacy kódových bází.

Po dokončení tohoto školení budou účastníci schopni:

• Používat LLM k vysvětlení kódu, závislostí a logiky v neznámých repozitářích.
• Identifikovat a refaktorovat protipatterny a zlepšovat čitelnost kódu.
• Automaticky generovat a udržovat interní komentáře, soubory README a dokumentaci API.
• Integrovat insights poháněné LLM do existujících CI/CD procesů a procesů revize kódu.

Formát kurzu

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

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobený kurz prosím kontaktujte nás a dohodneme si detaily.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.

LangGraph je rámec pro vytváření aplikací LLM s grafovou strukturou, které podporují plánování, větvení, používání nástrojů, paměť a kontrolovanou execuci.

Tento kurz vedený instruktorem (online nebo prezenčně) je určen pro začátečníky – vývojáře, tvůrce promptů a pracovníky s daty, kteří se chtějí naučit navrhovat a budovat spolehlivé vícekrokové pracovní postupy LLM pomocí LangGraph.

Na konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vysvětlit základní koncepty LangGraph (uzly, hrany, stav) a kdy je použít.
• Tvořit řetězce promptů, které umožňují větvení, volání nástrojů a udržování kontextu.
• Integrovat vyhledávání (retrieval) a externí API do pracovních postupů založených na grafech.
• Testovat, ladit a vyhodnocovat aplikace LangGraph s ohledem na spolehlivost a bezpečnost.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a vedená diskuse.
• Cvičení a přehled kódu v sandboxovém prostředí s doprovodem instruktora.
• Scénářové úlohy zaměřené na design, testování a vyhodnocování.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobený training pro tento kurz nás prosím kontaktujte.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.

Toto vedené instruktorem živé školení v Prague (online nebo na místě) je určeno pro inženýry pozoratelnosti a SRE, kteří chtějí integrovat LLM a AI do svých pracovních postupů monitorování, upozorňování a analýzy incidentů.

Toto vedené instruktorem živé školení v Prague (online nebo prezenčně) je určeno inženýrům a architektům na střední úrovni, kteří chtějí využívat Tencent Hunyuan k nasazování velkých modelů a modelů MoE s nižší latencí, vyšším průtokem a lepším řízením nákladů.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni: vysvětlit vzory nasazení Hunyuan ve výrobě, optimalizovat výkon inference, implementovat strategie batchování a kvantizace a plánovat škálovatelné operační postupy poskytování.

Toto výcvikové školení vedené instruktorem v Prague (online nebo prezenčně) je určeno vývojářům střední úrovně, technickým týmům produktového řízení a specialistům na AI, kteří chtějí využít modely Hunyuan k tvorbě multimodálních aplikací pro generování a zprostředkovávání obrázků, 3D modelů a videí.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni: budovat workflow založená na promptech, generovat a prohlížet multimodální assety, zprostředkovávat výstupy prostřednictvím aplikací nebo API a propojit možnosti Hunyuan s podnikovými produktovými zásobníky.

Toto školení vedené instruktorem (online nebo prezenčně) v lokalitě Prague je určeno profesionálům v oblasti AI na počáteční / střední / pokročilé úrovni, kteří chtějí využít MCP k připojení asistentů AI s externími nástroji, daty a firemními službami.

Po dokončení tohoto školení budou účastníci schopni vysvětlit koncepty MCP, identifikovat klíčové komponenty architektury, nastavit základní integraci a aplikovat osvědčené postupy pro bezpečnost.

Tento kurz vedený lektorem v živém formátu Prague (online nebo onsite) je určen pro architekty na střední úrovni, kteří se chtějí pomocí Protokolu kontextu modelu zaměřit na navrhování zabezpečených, škálovatelných a řiditelných platforem pro integraci agentů v podnikovém prostředí.

Po dokončení tohoto kurzu budou účastníci schopni vysvětlit architekturu MCP a podnikové vzorce, navrhnout zabezpečené integrační platformy, aplikovat správu a řízení přístupu a posoudit možnosti nasazení a škálování.

Tento výukový kurz vedený lektorem v Prague (online nebo na místě) je určen pro vývojáře, architekty a inženýry platform na střední úrovni, kteří chtějí pomocí MCP vytvářet spolehlivé servery a klienty pro podnikové nasazení a provoz.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni: vysvětlit architekturu MCP v praxi, vytvářet produkčně připravené integrace, nasazovat a monitorovat služby MCP a aplikovat vzory pro verzování, odolnost a podporu.

Toto výukové vedené živé školení v Prague (online nebo prezenčně) je určeno IT lídrům střední úrovně, odborníkům na dodržování předpisů, bezpečnostním týmům a firemním architektům, kteří chtějí využít principy suverénní AI a praktiky řízení k navrhování prostředí AI, která chrání citlivá data, podporují požadavky na lokalizaci a snižuje závislost na konkrétním dodavateli.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni: vysvětlit koncepty suverénní AI, vyhodnotit možnosti hostování a řízení, požadovat kontrolní prvky pro prompty a protokoly, a vytvořit praktickou adoptační roadmapu.