Natural Language Processing (NLP) Školení v Prague

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce a vývojáře, kteří chtějí používat techniky NLP pomocí Python v Google Colab.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základní koncepty zpracování přirozeného jazyka.
• Předzpracování a čistý text dat pro úlohy NLP.
• Proveďte analýzu sentimentu pomocí knihoven NLTK a SpaCy.
• Pracujte s textovými daty pomocí Google Colab pro škálovatelný vývoj a spolupráci.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé výzkumníky a tvůrce politik v oblasti umělé inteligence, kteří chtějí prozkoumat etické důsledky vývoje umělé inteligence a naučit se používat etické pokyny při vytváření řešení umělé inteligence pomocí [ 0].

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Identifikujte klíčové etické problémy ve vývoji AI pomocí LangChain.
• Pochopte dopad AI na společnost a rozhodovací procesy.
• Vyvíjejte strategie pro budování spravedlivých a transparentních systémů umělé inteligence.
• Implementujte etické pokyny pro umělou inteligenci do projektů založených na LangChain.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.

This instructor-led, live training in Prague (online or onsite) is aimed at intermediate-level public sector professionals who wish to use Gemini to generate high-quality content, assist with research, and improve productivity through more advanced AI interactions.

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

• Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
• Generate original and creative content using Gemini.
• Summarize and compare complex information with precision.
• Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé IT profesionály, kteří chtějí nasadit malé jazykové modely přímo na zařízení s omezenými schopnostmi zpracování, čímž se otevírají možnosti pro inovativní aplikace v různých sektorech.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte výzvy a řešení pro implementaci umělé inteligence na kompaktním hardwaru.
• Optimalizujte a komprimujte modely umělé inteligence pro efektivní nasazení na zařízení.
• Využijte moderní rámce AI a nástroje pro implementaci modelu na zařízení.
• Navrhujte a vyvíjejte aplikace umělé inteligence v reálném čase pro mobilní zařízení a zařízení internetu věcí.
• Vyhodnoťte a zajistěte bezpečnost a soukromí systémů umělé inteligence na zařízení.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří se chtějí specializovat na špičkové techniky hlubokého učení pro NLU.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte klíčové rozdíly mezi modely NLU a NLP.
• Aplikujte pokročilé techniky hlubokého učení na úkoly NLU.
• Prozkoumejte hluboké architektury, jako jsou transformátory a mechanismy pozornosti.
• Využijte budoucí trendy v NLU pro vytváření sofistikovaných systémů umělé inteligence.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí doladit a přizpůsobit modely umělé inteligence na Ollama pro vyšší výkon a aplikace specifické pro doménu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nastavte efektivní prostředí pro jemné ladění modelů AI na Ollama.
• Připravte datové sady pro doladění a posílení učení pod dohledem.
• Optimalizujte modely umělé inteligence pro výkon, přesnost a efektivitu.
• Nasaďte přizpůsobené modely v produkčním prostředí.
• Vyhodnoťte vylepšení modelu a zajistěte robustnost.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé datové analytiky a obchodní profesionály, kteří chtějí provádět komplexní úlohy analýzy dat intuitivněji v různých odvětvích pomocí Google Gemini AI.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy Google Gemini AI.
• Připojte různé zdroje dat k Gemini AI.
• Prozkoumejte data pomocí dotazů v přirozeném jazyce.
• Analyzujte datové vzorce a odvozujte poznatky.
• Vytvářejte působivé vizualizace dat.
• Komunikujte efektivně statistiky založené na datech.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé inženýry strojového učení a výzkumníky AI, kteří chtějí vyvíjet energeticky účinná řešení AI s malými jazykovými modely, které jsou výkonné a šetrné k životnímu prostředí.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte dopad umělé inteligence na spotřebu energie a životní prostředí.
• Použijte komprimační a optimalizační techniky modelů ke snížení velikosti a spotřeby energie modelů AI.
• Využijte energeticky úsporné hardwarové a softwarové rámce pro nasazení AI.
• Implementujte osvědčené postupy pro udržitelný rozvoj AI.
• Prosazujte udržitelné postupy v odvětví umělé inteligence a přispívejte k nim.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí získat praktické dovednosti v používání NLG pro automatizaci sumarizace textu a generování obsahu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní principy NLG pro sumarizaci textu a generování obsahu.
• Implementujte modely NLG pro shrnutí velkých dokumentů a článků.
• Pro tvorbu obsahu využijte předem trénované modely NLG, jako je GPT.
• Použijte pokročilé techniky k doladění modelů NLG pro konkrétní úlohy generování obsahu.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na vývojáře a IT profesionály všech úrovní dovedností, kteří chtějí automatizovat úkoly a procesy pomocí AI bez psaní rozsáhlého kódu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Navrhněte a implementujte komplexní pracovní postupy pomocí vizuálního programovacího rozhraní n8n.
• Integrujte možnosti umělé inteligence do pracovních postupů pomocí LangChain.
• Vytvářejte vlastní chatboty a virtuální asistenty pro různé případy použití.
• Provádějte pokročilou analýzu a zpracování dat pomocí agentů AI.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí prozkoumat nejmodernější techniky v NLU a sémantické porozumění.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte principy sémantického porozumění a kontextové umělé inteligence.
• Pracujte s nejmodernějšími modely, jako jsou transformátory a předem připravené jazykové modely.
• Implementujte techniky NLU pro lepší porozumění jazyku AI.
• Vyvíjejte aplikace, které využívají sémantickou analýzu a kontextovou umělou inteligenci.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí implementovat bezpečné a efektivní pracovní postupy řízené umělou inteligencí pomocí Ollama.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Nasaďte a nakonfigurujte Ollama pro soukromé zpracování AI.
• Integrujte modely umělé inteligence do bezpečných podnikových pracovních postupů.
• Optimalizujte výkon AI při zachování soukromí dat.
• Automatizujte obchodní procesy pomocí funkcí AI na místě.
• Zajistěte dodržování zásad podnikového zabezpečení a správy.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé tvůrce obsahu, kteří chtějí využít Google Gemini AI ke zvýšení kvality a efektivity svého obsahu.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte roli umělé inteligence při vytváření obsahu.
• Nastavte a používejte Google Gemini AI k vytváření a optimalizaci obsahu.
• Použijte transformace textu na text a vytvořte kreativní a originální obsah.
• Implementujte strategie SEO pomocí statistik řízených umělou inteligencí.
• Analyzujte výkon obsahu a přizpůsobte strategie pomocí Gemini AI.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí ovládat techniky NLG řízené umělou inteligencí pro aplikace chatbotů a virtuálních asistentů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní principy NLG pro konverzační AI.
• Využijte techniky hlubokého učení k vylepšení generování dialogu chatbotů.
• Integrujte nejmodernější modely NLG, jako je GPT-3, do rámců chatbotů.
• Použijte kontextovou umělou inteligenci pro zlepšení koherence a plynulosti konverzace.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce, strojové učení a výzkumníky AI, kteří chtějí vytvářet poutavé a efektivní konverzační zážitky založené na AI s malými jazykovými modely.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy konverzační umělé inteligence a roli SLM.
• Navrhněte a implementujte interakce AI zaměřené na uživatele.
• Vyvíjet a školit SLM pro interaktivní aplikace.
• Vyhodnoťte a zlepšujte efektivitu komunikace mezi člověkem a AI pomocí vhodných metrik.
• Nasaďte škálovatelná a etická konverzační rozhraní řízená umělou inteligencí ve scénářích reálného světa.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří si přejí prohloubit své odborné znalosti v moderních technikách NLU.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementujte pokročilé techniky NLU pro systémy AI.
• Využijte modely hlubokého učení pro sémantické porozumění.
• Provádějte rozpoznávání a klasifikaci záměrů ve složitých aplikacích.
• Pro úlohy NLU používejte nejmodernější nástroje, jako je Hugging Face Transformers.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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 Prague (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 Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé odborníky na služby zákazníkům, kteří chtějí implementovat Google Gemini AI do svých operací zákaznických služeb.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte dopad AI na služby zákazníkům.
• Nastavte Google Gemini AI pro automatizaci a personalizaci zákaznických interakcí.
• Využijte transformace textu na text a obrázek na text ke zlepšení efektivity služeb.
• Vyvíjejte strategie založené na umělé inteligenci pro analýzu zpětné vazby zákazníků v reálném čase.
• Prozkoumejte pokročilé funkce a vytvořte bezproblémový zákaznický servis.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.

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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé datové vědce a inženýry strojového učení, kteří chtějí vytvářet a používat malé jazykové modely přizpůsobené konkrétním doménám, jako jsou právní, lékařské a technické obory. .

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit důležitost a použití doménově specifických jazykových modelů.
• Spravujte a předzpracujte specializované datové sady pro trénování modelů.
• Trénujte a vylaďte jazykové modely pro aplikace specifické pro doménu.
• Vyhodnoťte a porovnejte modely pomocí metrik relevantních pro doménu.
• Nasaďte jazykové modely specifické pro doménu ve scénářích reálného světa.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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 v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé vývojáře, kteří chtějí integrovat funkce umělé inteligence do svých aplikací pomocí Google Gemini AI.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy velkých jazykových modelů.
• Nastavte a používejte Google Gemini AI pro různé úkoly AI.
• Implementujte transformace textu na text a obrázek na text.
• Vytvářejte základní aplikace řízené umělou inteligencí.
• Prozkoumejte pokročilé funkce a možnosti přizpůsobení v Google Gemini AI.

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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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 Prague (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (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.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na účastníky na úrovni začátečníků, kteří se chtějí naučit základy NLU a jak zapadají do širšího prostředí NLP.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní pojmy Natural Language Understanding (NLU).
• Rozlišujte mezi NLU a NLP.
• Prozkoumejte základní techniky jazykové interpretace a porozumění kontextu.
• Aplikujte techniky NLU na jednoduché úlohy zpracování textu.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky na úrovni profesionálů, kteří chtějí nainstalovat, nakonfigurovat a používat Ollama pro spouštění modelů AI na svých místních počítačích.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy Ollama a jeho schopnosti.
• Nastavte Ollama pro spouštění místních modelů AI.
• Nasazení a interakce s LLM pomocí Ollama.
• Optimalizujte výkon a využití zdrojů pro úlohy AI.
• Prozkoumejte případy použití pro místní nasazení AI v různých odvětvích.

Toto živé školení vedené instruktorem v Prague (online nebo na místě) je zaměřeno na datové vědce a vývojáře na úrovni začátečníků až středně pokročilé, kteří chtějí implementovat a využívat modely malých jazyků v různých aplikacích.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte architekturu a funkčnost malých jazykových modelů.
• Implementujte SLM pro úkoly, jako je generování textu a analýza sentimentu.
• Optimalizujte a vylaďte SLM pro konkrétní případy použití.
• Nasaďte SLM v prostředích s omezenými zdroji.
• Vyhodnoťte a interpretujte výkon SLM v reálných scénářích.

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 umělé inteligenci a implementovat ji do svých aplikací. Zvláštní pozornost je věnována analýze dat, distribuované umělé 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 Prague 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.

In this instructor-led, live training in Prague, participants will learn how to use Python to produce high-quality natural language text by building their own NLG system from scratch. Case studies will also be examined and the relevant concepts will be applied to live lab projects for generating content.

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

• Use NLG to automatically generate content for various industries, from journalism, to real estate, to weather and sports reporting.
• Select and organize source content, plan sentences, and prepare a system for automatic generation of original content.
• Understand the NLG pipeline and apply the right techniques at each stage.
• Understand the architecture of a Natural Language Generation (NLG) system.
• Implement the most suitable algorithms and models for analysis and ordering.
• Pull data from publicly available data sources as well as curated databases to use as material for generated text.
• Replace manual and laborious writing processes with computer-generated, automated content creation.

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