Natural Language Processing (NLP) Školení v Brno

Ollama je platforma pro spouštění velkých jazykových a multimodálních modelů místně, podporující správu a zodpovědné AI praktiky.

Tato instruktor-provedená živá školení (online nebo na místním místě) je určeno pro středně pokročilé a pokročilé profesionály, kteří chtějí implementovat spravedlnost, transparentnost a zodpovědnost v aplikacích s podporou Ollama.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použít principy zodpovědného AI ve nasazeních Ollama.
• Implementovat strategie filtrování obsahu a zmírňování předsudků.
• Návrh pracovních postupů pro správu, v souladu s AI a audibility.
• Založit rámce monitorování a zpravodajství pro dodržování předpisů.

Formát kurzu

• Případné interaktivní přednášky a diskuse.
• Výuce s praktickou částí návrhu pracovních postupů pro správu.
• Případové studie a cvičení zaměřené na dodržování předpisů.

Možnosti individualizace kurzu

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

Tento instruktorově vedený, živý školení v Brno (online nebo na místním místě) je určeno pokročilým AI výzkumníkům a rozhodovačům, kteří chtějí prozkoumat etické důsledky rozvoje AI a naučit se, jak aplikovat etická pravidla při vytváření AI řešení pomocí LangChain.

Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:

• Identifikovat klíčové etické otázky v rozvoji AI s LangChain.
• Pochopit dopad AI na společnost a rozhodovací procesy.
• Vytvářet strategie pro tvorbu spravedlivých a transparentních AI systémů.
• Implementovat etická pravidla AI do projektů založených na LangChain.

Ollama je platforma, která umožňuje spouštět velké jazykové a vícemodální modely místně a zároveň podporuje bezpečné nasazovací strategie.

Toto instruktorův kurz (online nebo na místním zařízení) je určen pro středně pokročilé profesionály, kteří chtějí nasadit Ollama s silnými opatřeními ochrany osobních dat a souladu se standardy.

Konec kurzu budou účastníci schopni:

• Běžet Ollamu bezpečně v kontainerizovaných a na místním zařízení prostředích.
• Používat techniky diferenciální soukromí k ochraně citlivých dat.
• Zavedení bezpečných záznamových, monitorovacích a auditorských praxí.
• Vynucit řízení přístupu k datům shodné s požadavky na soulad.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Výuce praxe s bezpečnými nasazovacími vzory.
• Případové studie a praktické cvičení zaměřené na soulad.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro žádost o individualizovanou výuku tohoto kurzu se obraťte na nás pro domluvu.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé webové vývojáře a designéry UX, kteří chtějí využít LangChain k vytváření intuitivních a uživatelsky přívětivých webových aplikací.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní koncepty LangChain a jeho roli při zlepšování uživatelského dojmu na webu.
• Implementujte LangChain do webových aplikací a vytvořte dynamická a responzivní rozhraní.
• Integrujte rozhraní API do webových aplikací pro zlepšení interaktivity a zapojení uživatelů.
• Optimalizujte uživatelské prostředí pomocí pokročilých funkcí přizpůsobení LangChain.
• Analyzujte údaje o chování uživatelů za účelem vyladění výkonu a zkušeností webových aplikací.

Ollama je platforma, která umožňuje spouštět velké jazykové a multimodální modely místně.

Toto instruktorův kurz (online nebo na místním umístění) je určen pro praxisté střední úrovně, kteří chtějí ovládnout techniky prompt engineeringu pro optimalizaci výstupů Ollamy.

Konec kurzu budou účastníci schopni:

• Vytvářet efektivní prompts pro rozmanité případové scénáře.
• Používat techniky jako priming a strukturovaný řetězec myšlenek.
• Implementovat šablony promptů a strategie správy kontextu.
• Vytvářet vícestupňové procesy prompting pro komplexní pracovní postupy.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Senzorické cvičení s návrhem promptů.
• Praktická implementace v prostředí live-labu.

Moznosti individualizace kurzu

• Pro žádost o individualizovaný kurz, prosím kontaktujte nás na uspořádání.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající obchodní analytiky a automatizační inženýry, kteří chtějí pochopit, jak používat LangChain a API pro automatizaci opakujících se úloh a pracovních postupů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy integrace API s LangChain.
• Automatizujte opakující se pracovní postupy pomocí LangChain a Python.
• Využijte LangChain k propojení různých API pro efektivní obchodní procesy.
• Vytvářejte a automatizujte vlastní pracovní postupy pomocí rozhraní API a funkcí automatizace LangChain.

LangGraph je framework pro vytváření stavových aplikací s více aktery LLM jako kompozitních grafů se stále udržovaným stavem a přesnou kontrolou spuštění.

Toto instruktor-vedené, živé školení (online nebo na místní lokalitě) je určeno pro profesionály středního a pokročilého stupně, kteří chtějí navrhnout, implementovat a provozovat LangGraph-založené právní řešení s nezbytnými opatřeními pro shodu se standardy, stoppalností a správou.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Namapovat právně specifické pracovní postupy LangGraphu, které zachovávají kontrolu a shodu se standardy.
• Integrace právních ontologií a dokumentních standardů do stavu grafu a zpracování.
• Předepisy provádět ochranné opatření, schválení s lidským vložením a stoppalné cesty rozhodování.
• Nasazovat, monitorovat a udržovat služby LangGraphu v produkčním prostředí se zajištěnou přehledností a kontrolou nákladů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Většina cvičení a praxe.
• Hluboké nasazení v živém laboratorním prostředí.

Opci personalizace kurzu

• Pro žádost o individualizované školení pro tento kurz se, prosím, obraťte na nás pro dohodu.

Ollama je platforma pro běh velkých jazykových a vícemodálních modelů místně a v rozsahu.

Tato instruktorově provázená, živá školení (online nebo na místech) je zaměřena na inženýry středního a pokročilého stupně, kteří chtějí škálovat nasazení Ollama pro víceklientské, vysokovýkonnostní a ekonomicky efektivní prostředí.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit Ollama pro víceklientské a distribuované zátěže.
• Optymalizovat alokaci zdrojů GPU a CPU.
• Implementovat strategie automatického škálování, batchingu a snižování latence.
• Sledovat a optimalizovat infrastrukturu pro výkon a ekonomickou efektivitu.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Hándlové laboratoře nasazení a škálování.
• Praktické cvičení optimalizace v živých prostředích.

Možnosti individualizace kurzu

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

SDK CANN (Compute Architecture for Neural Networks) poskytuje silné nástroje pro nasazení a optimalizaci pro reálně časové AI aplikace v oblasti počítačového vidění a NLP, zejména na hardwaru Huawei Ascend.

Tato instruktorově řízená živá školení (vzdáleně nebo na místě) je určeno pro středně pokročilé AI specialisty, kteří chtějí vytvářet, nasazovat a optimalizovat modely vidění a jazyka pomocí SDK CANN pro produkční případ použití.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci moci:

• Nasadit a optimalizovat modely CV a NLP pomocí CANN a AscendCL.
• Používat nástroje CANN pro převod modelech a jejich integraci do živých datových zpracovávacích toků.
• Optimalizovat výkon předpovědí pro úkoly jako detekce, klasifikace nebo analýzu sentimentu.
• Vytvářet reálně časové CV/NLP datové zpracovávací toky pro nasazení v hranicích nebo na cloudových scénářích.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a demonstrace.
• Praktické cvičení s nasazováním modelů a hodnocením výkonu.
• Živé návrhy datových zpracovávacích toků pomocí skutečných případů použití CV a NLP.

Možnosti vlastního vyzkoušení kurzu

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

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové profesionály, kteří chtějí používat LangChain ke zlepšení svých schopností analýzy a vizualizace dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Automatizujte načítání a čištění dat pomocí LangChain.
• Proveďte pokročilou analýzu dat pomocí Python a LangChain.
• Vytvářejte vizualizace pomocí Matplotlib a dalších Python knihoven integrovaných s LangChain.
• Využití LangChain pro generování poznatků přirozeného jazyka z analýzy dat.

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.

Ollama je platforma, která umožňuje místní spouštění a fine-tuning velkých jazykových a multimodálních modelů.

Tato vedená instruktorem živá školení (online nebo na místě) je určena pro pokročilé ML inženýry, AI vědce a produktové vývojáře, kteří chtějí sestavovat a nasazovat multimodální aplikace pomocí Ollama.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavit a spustit multimodální modely s Ollamou.
• InTEGRACE textových, obrázkových a zvukových vstupů pro skutečné aplikace.
• Vytvořit systémy porozumění dokumentům a vizuální QA.
• VYVOJOVAT multimodální agenty schopné odvozovat mezi různými modality.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Praktické cvičení s reálnými multimodálními datovými sadami.
• Z bezpoředního laboratorní implementace multimodálních potrubí pomocí Ollama.

Možnosti individualizace kurzu

• Pro žádost o individualizované školení tohoto kurzu se prosím obrátěte na nás pro dohodu.

Tento instruktážní živý školení na místě nebo online je určen pro středně pokročilé datové vědce a vývojáře, kteří chtějí použít techniky zpracování přirozeného jazyka pomocí Python v Google Colab.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit klíčové koncepty zpracování přirozeného jazyka.
• Prezpracovávat a čistit textová data pro úkoly NLP.
• Provádět analýzu sentimentu pomocí knihoven NLTK a SpaCy.
• Pracovat s textovými daty pomocí Google Colab pro škálovatelnou a spoluprávní vývoj.

Pokročilé ladění a hodnocení modelů Ollama je podrobný kurz zaměřený na diagnostiku, testování a měření chování modelu při spouštění místních nebo privátních nasazení Ollamy.

Tento instruktážní živý kurz (online nebo na klienta) je určen pro pokročilé inženýry umělé inteligence, odborníky na ML Ops a praktiky kvality a kontrolu, kteří chtějí zajistit spolehlivost, pravdivost a připravenost modelů založených na Ollamě pro produkční prostředí.

Do konce tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Systématically ladit modely hostované na Ollame a spolehlivě reprodukovat selhávací režimy.
• Nakreslit a provést odolné hodnotící potrubí s kvantitativními a kvalitativními metrikami.
• Implementovat pozorovatelnost (logy, trasování, metriky) pro monitorování zdravotního stavu modelů a odchyl.
• Automatizovat testování, validaci a kontrolu regressí integrovanou do CI/CD potrubí.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Výcvikové laboratoře a cvičení na ladění pomocí nasazení Ollamy.
• Případové studie, skupinové sezení řešení problémů a kurzy automatizace.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na individualizovaný výcvik tohoto kurzu se, prosím, obraťte na nás pro dohodu.

Tento instruktorův živý školení v Brno (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé výzkumníky, analytiky a pracovníky s know-how, kteří chtějí využít Claude AI pro zpracování velkých objemů dat, syntézu informací a automatizaci výzkumných úkolů.

Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:

• Využít Claude AI pro literatuřeové přehledy a syntézy výzkumu.
• Shrnuvat zprávy, výzkumné práce a dlouhé dokumenty.
• Extrahovat klíčové poznatky a trendy ze strukturovaných i nestrukturovaných dat.
• Integrace Claude AI do pracovních postupů výzkumu a správy znalostí.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé datové inženýry a DevOps profesionály, kteří chtějí využít schopnosti LangChain integrací s různými cloudovými službami.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Integrujte LangChain s hlavními cloudovými platformami, jako jsou AWS, Azure a Google Cloud.
• Využijte cloudová API a služby k vylepšení aplikací založených na LangChain.
• Škálujte a nasazujte konverzační agenty do cloudu pro interakci v reálném čase.
• Implementujte osvědčené postupy monitorování a zabezpečení v cloudových prostředích.

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

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

Koncepci školení budou účastníci schopni:

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

Formát kurzu

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

Možnosti individualizace kurzu

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

LangGraph je 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 živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí prohloubit své porozumění konverzačním agentům a aplikovat LangChain na případy použití v reálném světě.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy LangChain a jeho použití při vytváření konverzačních agentů.
• Vyvíjejte a nasazujte konverzační agenty pomocí LangChain.
• Integrujte konverzační agenty s rozhraními API a externími službami.
• Použijte techniky Natural Language Processing (NLP) ke zlepšení výkonu konverzačních agentů.

Tento instruktorův živý kurz v Brno (online nebo na místě) je určen pro začínající a středně pokročilé tvůrce obsahu, spisovatele a marketingové odborníky, kteří chtějí využít Claude AI pro generování, editaci a shrnutí obsahu, aby rozvíjeli své blogy, zprávy a marketingové materiály.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Využívat Claude AI pro generování nápadů a rozšiřování představ.
• Zlepšit psaní s podporou editace a korektury umělým inteligencí.
• Generovat shrnutí pro dlouhé texty a zprávy.
• Automatizovat vytváření marketingového copy 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.

Tento instruktorův přímý živý vzdělávací program na místě nebo online je určen středně pokročilým profesionálům, kteří chtějí získat praktické dovednosti ve využívání NLG pro automatickou shrnutí textu a generování obsahu.

Po ukončení tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět základním principům NLG pro shrnutí textu a generování obsahu.
• Implementovat modely NLG k shrnutí velkých dokumentů a článků.
• Využít předtrénované modely NLG jako je GPT pro tvorbu obsahu.
• Používat pokročilé techniky k posouzení a vylepšování modelů NLG pro konkrétní úlohy generování obsahu.

Tento instruktorův živý kurz v Brno (online nebo na místě) je určen pro vývojáře a IT odborníky všech úrovní, kteří chtějí automatizovat úlohy a procesy pomocí umělé inteligence bez psaní rozsáhlého kódu.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Návrh a implementace komplexních pracovních postupů pomocí vizuálního programovacího rozhraní n8n.
• Integrace AI schopností do pracovních postupů pomocí LangChain.
• Vytváření vlastních chatbotů a virtuálních asistentů pro různé případy použití.
• Provádění pokročilé analýzy dat a zpracování pomocí AI agentů.

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.

Tento instruktorův živý školení na místě nebo online je určen pro středně pokročilé software vývojáře a AI inženýry, kteří chtějí integrovat Claude AI do svých aplikací, vyvíjet chatbota na základě umělé inteligence a posílit funkce softwaru pomocí automatizace provozované umělou inteligencí.

Po skončení tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použít API Claude AI pro integraci umělé inteligence do aplikací.
• Vytvářet chatbota a virtuální asistenty podporované umělou inteligencí.
• Posilovat aplikace s automatizací provozovanou umělou inteligencí a JSP (zpracování přirozeného jazyka).
• Optimalizovat a vyzdobit Claude AI modely pro různá použití.

LangGraph je rámcová architektura založená na grafu, která umožňuje podmíněné, vícestupňové pracovní postupy LLM a nástrojů, ideální pro automatizaci a individualizaci výstupů obsahu.

Toto instruktorově řízené živé školení (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé marketery, strategy obsahu a vývojáře automatizace, kteří chtějí implementovat dynamické a rozvinné e-mailové kampaně a pracovní postupy generování obsahu pomocí LangGraph.

Koncepci školení budou účastníci schopni:

• Nakreslit grafy strukturovaného obsahu a e-mailových pracovních postupů s podmíněnou logikou.
• Integrovat LLMs, API a zdroje dat pro automatickou individualizaci.
• Spravovat stav, paměť a kontext přes vícestupňové kampaně.
• Hodnotit, monitorovat a optimalizovat výkon pracovních postupů a výsledky zasílání.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a skupinové diskuse.
• Všechny praktické laboratoře implementující e-mailové pracovní postupy a kanály obsahu.
• Cvičení založená na scénářích týkajících se individualizace, segmentace a rozvinné logiky.

Opracování kurzu podle potřeb studentů

• Pro žádost o individuální školení tohoto kurzu, prosím kontaktujte nás na dohodu.

Tento instruktážní živý kurz v Brno (online nebo na místě) je určen pro pokročilé profesionály, kteří chtějí ovládnout techniky AI-založené NLG pro aplikace chatbotů a virtuálních asistentů.

Do konce tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základním principům NLG pro konverzační AI.
• Využívat techniky hlubokého učení k posílení generování dialogu chatbotů.
• Integrace aktuálních NLG modelů, jako je GPT-3, do rámce chatbotů.
• Použití kontextové AI pro zlepšení konverzační logiky a plynulosti.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí zlepšit své dovednosti při generování vysoce kvalitního textu podobného lidskému pomocí pokročilých metod NLG.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte pokročilé techniky pro generování textu v přirozeném jazyce.
• Implementujte a dolaďte modely založené na transformátorech pro NLG.
• Optimalizujte výstupy NLG pro plynulost, koherenci a relevanci.
• Vyhodnoťte kvalitu generovaného textu pomocí automatických i lidských metrik.

Tento instruktorův živý kurz v Brno (online nebo na místě) je určen pro začínající profesionály, kteří chtějí integrovat Claude AI do svých každodenních pracovních postupů a tak zlepšit efektivitu a automatizaci.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Používat Claude AI pro automatické řešení opakujících se úkolů a usměrňování pracovních postupů.
• Zvýšit osobní a týmovou produktivitu pomocí automatizace podporované umělou inteligencí.
• Integravit Claude AI s existujícími podnikovými nástroji a platformami.
• Optimalizovat rozhodování a správu úkolů podporované umělou inteligencí.

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 začátečníky až středně pokročilé vývojáře a softwarové inženýry, kteří se chtějí naučit základní koncepty a architekturu LangChain a získat praktické dovednosti pro budování AI- napájené aplikace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní principy LangChain.
• Nastavte a nakonfigurujte prostředí LangChain.
• Pochopte architekturu a to, jak LangChain spolupracuje s velkými jazykovými modely (LLM).
• Vyvíjejte jednoduché aplikace pomocí LangChain.

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

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

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

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

Formát kurzu

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

Možnosti individualizace kurzu

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

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 středně pokročilé profesionály, kteří chtějí zlepšit své NLP projekty prostřednictvím efektivního dolaďování předem vyškolených jazykových modelů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy jemného ladění úkolů NLP.
• Vylaďte předem připravené modely jako GPT, BERT a T5 pro konkrétní aplikace NLP.
• Optimalizujte hyperparametry pro lepší výkon modelu.
• Vyhodnoťte a nasaďte vyladěné modely ve scénářích reálného světa.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce, inženýry strojového učení, výzkumníky NLP a nadšence AI, kteří chtějí porozumět vnitřnímu fungování modelů GPT, prozkoumat možnosti GPT-3 a GPT- 4 a naučte se, jak tyto modely využít pro své úkoly NLP.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte klíčové koncepty a principy generativních předtrénovaných transformátorů.
• Pochopit architekturu a tréninkový proces modelů GPT.
• Používejte GPT-3 pro úkoly, jako je generování, dokončování a překlad textu.
• Prozkoumejte nejnovější vylepšení GPT-4 a jeho potenciální aplikace.
• Aplikujte modely GPT na své vlastní projekty a úkoly NLP.

Tento instruktorův živý kurz v Brno (online nebo na místě) je určen pro začínající odborníky v oboru podnikání, týmy zákaznického servisu a technologické nadšence, kteří chtějí pochopit základy AI Claude a využít je pro podnikatelské aplikace.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět schopnostem a možným využitím AI Claude.
• Efektivně nastavit a interagovat s AI Claude.
• Automatizovat podnikatelské pracovní postupy pomocí konverzačního umělého rozumě.
• Zlepšit zákaznickou interakci a podporu s využitím řešení založených na umělém rozumu.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky na úrovni profesionálů, kteří se chtějí naučit základy NLG a její roli v AI a vytváření obsahu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní koncepty generování přirozeného jazyka.
• Prozkoumejte aplikace NLG v různých průmyslových odvětvích.
• Naučte se základní techniky pro generování lidského textu pomocí umělé inteligence.
• Při generování textu pracujte s knihovnami a modely Python.

Tento instruktorův kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé vývojáře a software inženýry, kteří chtějí vytvářet AI-zásobované aplikace pomocí frameworku LangChain.

Po skončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům LangChain a jeho součástem.
• Integrace LangChain s velkými jazykovými modely (LLMs) jako je GPT-4.
• Vytvářet modulární AI aplikace pomocí LangChain.
• Řešit běžné problémy v LangChain aplikacích.

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

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

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

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

Formát kurzu

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

Možnosti přizpůsobení kurzu

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

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.

Odhaduje se, že nestrukturovaná data tvoří více než 90 procent všech dat, velká část z nich ve formě textu. Blogové příspěvky, tweety, sociální média a další digitální publikace neustále přidávají tento rostoucí objem dat.

Tento živý kurz vedený instruktorem se soustředí na získávání poznatků a významu z těchto dat. S využitím knihoven R Language a Natural Language Processing (NLP) kombinujeme koncepty a techniky z informatiky, umělé inteligence a počítačové lingvistiky, abychom algoritmicky pochopili význam textových dat. Vzorky dat jsou k dispozici v různých jazycích podle požadavků zákazníka.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni připravit datové sady (velké i malé) z různých zdrojů, poté aplikovat správné algoritmy k analýze a reportování o jejich významu.

Formát kurzu

• Část přednáška, část diskuse, těžká praktická cvičení, občasné testy k ověření porozumění

Tento kurz byl vytvořen pro manažery, architekty řešení, inovační důstojníky, CTO, softwarové architekty a kohokoli, kdo má zájem o přehled aplikované umělé inteligence a nejbližší prognózu jejího vývoje.

Umělá inteligence je soubor technologií pro budování inteligentních systémů schopných porozumět datům a činnostem, které je obklopují, a přijímat „inteligentní rozhodnutí“. Pro poskytovatele Telecom by vytváření aplikací a služeb, které využívají AI, mohlo otevřít dveře pro lepší provoz a servis v oblastech, jako je údržba a optimalizace sítě.

V tomto kurzu prozkoumáme různé technologie, které tvoří AI, a dovednosti potřebné k jejich použití. V průběhu kurzu prozkoumáme specifické aplikace umělé inteligence v Telecom průmyslu.

Publikum

• Síťoví inženýři
• Personál provozu sítě
• Telecom techničtí manažeři

Formát kurzu

• Část přednáška, část diskuse, praktická cvičení

Tento kurz je určen pro vývojáře a datové vědce, kteří chtějí porozumět a implementovat umělou inteligenci ve svých aplikacích. Zvláštní důraz je kladen na analýzu dat, distribuovanou umělou inteligenci a zpracování přirozeného jazyka.

ChatBots jsou počítačové programy, které automaticky simulují lidské reakce prostřednictvím chatovacích rozhraní. ChatBots pomáhají organizacím maximalizovat efektivitu jejich provozu tím, že poskytují jednodušší a rychlejší možnosti pro interakce s uživateli.

V tomto živém školení vedeném instruktorem se účastníci naučí, jak postavit chatboty v Python.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy vytváření chatbotů
• Vytvářet, testovat, nasazovat a odstraňovat problémy s různými chatboty pomocí Python

Publikum

• Vývojáři

Formát kurzu

• Kombinace přednášek, diskusí, cvičení a intenzivní praktické výuky

Poznámka

• Pro požadavek na přizpůsobené školení tohoto kurzu nás prosím kontaktujte a domluvte si termín.

V tomto živém školení pod vedením instruktora v Brno se účastníci naučí používat knihovny Python pro NLP při vytváření aplikace, která zpracovává sadu obrázků a generuje titulky.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrh a kód DL pro NLP pomocí knihoven Python.
• Vytvořte Python kód, který čte v podstatě obrovskou sbírku obrázků a generuje klíčová slova.
• Vytvořte Python kód, který generuje titulky ze zjištěných klíčových slov.

V tomto instruktážním živém tréninku v Brno se účastníci naučí používat Python pro výrobu kvalitního textu v přirozené řeči, postupně sestavují vlastní systém NLG. Budou rovněž analyzovány případové studie a relevantní koncepty budou aplikovány na živých laboratorních projektech pro generování obsahu.

Koncem tohoto tréninku budou účastníci schopni:

• Používat NLG k automatickému generování obsahu pro různé odvětví, od tiskárny po nemovitosti a zprávy o počasí a sportu.
• Vybírat a organizovat zdrojový obsah, plánovat věty a připravovat systém pro automatické generování originálního obsahu.
• Pochopit průmyslovou linii NLG a aplikovat správné techniky na každém stupni.
• Pochopit architekturu Natural Language Generation (NLG) systému.
• Implementovat nejvhodnější algoritmy a modely pro analýzu a uspořádání.
• Dobyvat data ze veřejných zdrojů i z kurátorovských databází k použití jako materiál pro generovaný text.
• Nahrazovat ruční a pracné procesy psaní počítačem generovaným, automatizovaným vytvářením obsahu.

Tento trénink v třídě se zaměří na techniky JZP (Jazykové zpracování) ve spojení s aplikací umělé inteligence a Robotics v podnikání. Účastníci budou řešit počítačově podporované příklady a cvičení s případovými studiemi pomocí Python.

Toto živé školení vedené instruktorem (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře a datové vědce, kteří chtějí využít spaCy ke zpracování velmi velkých objemů textu, aby našli vzory a získali přehled.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat spaCy.
• Pochopit přístup spaCy k Natural Language Processing (NLP).
• Extrahovat vzory a získávat obchodní poznatky z rozsáhlých zdrojů dat.
• Integrovat knihovnu spaCy se stávajícími webovými a staršími aplikacemi.
• Nasadit spaCy do živých produkčních prostředí pro predikci lidského chování.
• Použít spaCy k předzpracování textu pro Deep Learning.

Formát kurzu

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

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz nás prosím kontaktujte a domluvte se na podmínkách.
• Pro více informací o spaCy navštivte: https://spacy.io/

V Python Machine Learning je funkce Text Summarization schopna přečíst vstupní text a vygenerovat textové shrnutí. Tato funkce je dostupná z příkazové řádky nebo jako Python API/Knihovna. Jedním z vzrušujících využití je rychlé vytváření shrnutí pro vedení; to je zvláště užitečné pro organizace, které potřebují zkontrolovat velké objemy textových dat před generováním zpráv a prezentací.

V tomto školení vedeném instruktorem se účastníci naučí používat Python k vytvoření jednoduché aplikace, která automaticky generuje shrnutí vstupního textu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Používat nástroj příkazové řádky, který shrnuje text.
• Navrhnout a vytvořit kód pro Text Summarization pomocí knihoven Python.
• Vyhodnotit tři knihovny Python pro shrnutí: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Publikum

• Vývojáři
• Data Scientists

Formát kurzu

• Část přednáška, část diskuse, cvičení a těžké praktické cvičení

TensorFlow™ je open source softwarová knihovna pro numerické výpočty pomocí grafů toku dat.

SyntaxNet je neural-network Natural Language Processing framework pro TensorFlow.

Word2Vec se používá pro učení vektorové reprezentace slov, nazývané "word embeddings". Word2vec je obzvláště výpočetně efektivní prediktivní model pro učení slovních vložek z surového textu. Přichází ve dvou chutích, kontinuálním modelu Bag-of-Words (CBOW) a modelu Skip-Gram (Kapitola 3.1 a 3.2 v Mikolov et al.a)

SyntaxNet a Word2Vec umožňují uživatelům vytvářet modely učení z přirozeného jazyka.

publikum

Tento kurz je zaměřen na vývojáře a inženýry, kteří mají v úmyslu pracovat s SyntaxNet a Word2Vec modely v jejich TensorFlow grafy.

Po dokončení tohoto kurzu budou delegáty:

• pochopit TensorFlow strukturu a mechanismy implementace’s
• schopnost provádět instalaci / výrobní prostředí / architektonické úkoly a konfigurace
• schopnost posoudit kvalitu kódu, provádět debugování, monitorování
• být schopen implementovat pokročilé výrobní modely, jako jsou tréninkové modely, termíny, stavební grafy a logování