Python Školení v České republice

Python je hlavním jazykem používaným při vývoji a orchestraci autonomních AI agentů. Tento kurz se zaměřuje na praktickou implementaci pomocí moderních SDK a frameworků, jako jsou LangChain a AutoGen, které umožňují vytvářet, propojovat a spravovat pracovní toky agentů.

Toto školení pod vedením lektora (online nebo prezenčně) je určeno pro backendové vývojáře středně pokročilé úrovně, platformové inženýry a ML inženýry, kteří chtějí využívat nástroje a API založená na Pythonu při tvorbě a orchestraci autonomních agentů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit a konfigurovat prostředí založené na Pythonu pro vývoj agentických systémů.
• Využít populární SDK jako LangChain a AutoGen k vytváření funkčních agentů.
• Integrovat různé nástroje a API za účelem rozšíření schopností agentů.
• Orchestrovat víceagentní pracovní toky a definovat vzorce komunikace mezi agenty.
• Aplikovat osvědčené postupy při ladění, testování a údržbě kódů v agentických systémech.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuze.
• Praktická cvičení v programování s živými ukázkami.
• Tvorba praktických projektů s kompletním řetězcem operací agentů.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete individuální školení na míru, kontaktujte nás za účelem domluvy.

Tento kurz představuje praktické inženýrské techniky pro navrhování, tvorbu, testování a nasazení agentických (autonomních) systémů pomocí jazyka Python. Probereme agenty cyklus, integraci nástrojů, správu paměti a stavu, vzory orchestrace, bezpečnostní opatření a aspekty připravenosti do produkce.

Jedná se o interaktivní školení pod vedením instruktora (online nebo na místě), určené pro inženýry strojového učení, vývojáře AI a softwarové inženýry na středně pokročilé a pokročilé úrovni, kteří si přejí vyvíjet robustní a do produkce použitelné autonomní agenty v Pythonu.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Navrhnout a implementovat agentický cyklus i procesy rozhodování.
• Integovat externí nástroje a API za účelem rozšíření možností agentů.
• Vytvořit architektury krátkodobé i dlouhodobé paměti pro agenty.
• Koordinovat vícestupňové orchestrace a kombinace několika agentů.
• Aplikovat osvědčené postupy v oblasti bezpečnosti, řízení přístupu a sledování chování nasazených agentů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky a diskuse.
• Praktické cvičení vytvářející agenty pomocí Pythonu a populárních SDK.
• Projektové úkoly vedoucí k výsledným nasaditelným prototypům.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete kurz uzpůsobit vašim potřebám, kontaktujte nás a domluvíme se na detailních variantách.

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

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

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

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

Forma kurzu

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

Možnosti přizpůsobení kurzu

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

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

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

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

Toto školení s lektorem probíhá živě v <míst> (online nebo na místě) a je určeno pro pokročilé analytiky dat, kteří chtějí využít možností analýzy dat poskytovaných Pythonem v Power BI, čímž zvýší svou efektivitu při práci s daty i jejich vizualizaci.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Zjistit, jak lze Python integrovat do Power BI pro analýzu dat.
• Používat skripty v Pythonu k načítání, čištění a předběžnému zpracování dat v prostředí Power BI.
• Vytvářet vlastní a interaktivní vizualizace pomocí Pythonu, čímž rozšíří možnosti vizualizace dat.
• Osvojit si pokročilé techniky analýzy dat s využitím Pythonu.

Python je univerzální programovací jazyk, který se hojně využívá k manipulaci s daty, automatizaci úloh a analytice. Knihovny jako Pandas a Polars nabízejí výkonné nástroje pro práci s tabulkovými daty v rozsáhlém měřítku.

Toto živé školení vedené instruktorem (online či prezenčně) je určeno pro začínající i středně pokročilé pracovníky, kteří chtějí využít Python při každodenní analýze dat, zpracování souborů a automatizaci procesů pomocí knihoven Pandas a Polars.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Používat Python k čtení, transformaci a zápisu souborů ve formátu CSV a Excel.
• Provádět běžné operace při úpravě a čištění dat s využitím knihoven Pandas a Polars.
• Automatizovat opakující se datové procesy pomocí skriptů v Pythonu.
• Sestavovat jednoduché skripty do spustitelných programů a dodržovat osvědčené postupy při tvorbě projektů.

Forma kurzu

• Interaktivní ukázky programování a stručné přednášky.
• Praktická cvičení s doprovodnými příklady kódu.
• Krátké praktické projekty zaměřené na automatizaci reálných úloh.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pokud si přejete požádat o individuálně upravené školení, kontaktujte nás a domluvíme se na podrobnostech.

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

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

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

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

Formát kurzu

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

Možnosti přizpůsobení kurzu

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

Tento kurz vedený lektorem České republice (online nebo prezenčně) je určen začínajícím vývojářům a analytikům dat, kteří se chtějí naučit programovat v Pythonu od základů s použitím Google Colab.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět základům programovacího jazyka Python.
• Psát a spouštět kód v prostředí Google Colab.
• Využívat řídicí struktury k ovládání průběhu programu v Pythonu.
• Vytvářet funkce za účelem efektivní organizace a opětovného použití kódu.
• Seznámit se s základními knihovnami určenými k programování v Pythonu.

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

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

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

Tento kurz vedený instruktorem v <lok> (online nebo prezenčně) je určen pro vývojáře v oblasti robotiky na začátečnické až středně pokročilé úrovni, případně i pro pokročilejší uživatele, kteří se chtějí naučit používat ROS ke programování mobilních robotů pomocí Pythonu.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nastavit vývojové prostředí obsahující ROS, Python a platformu pro mobilní roboty.
• Vytvářet a spouštět uzly ROS, témata, služby a akce pomocí Pythonu.
• Využívat nástroje a utilit ROS k monitorování a ladění robotických aplikací.
• Používat balíčky a knihovny ROS k řešení běžných úkolů u mobilních robotů.
• Integrovat ROS s dalšími frameworky a nástroji.
• Řešit problémy a ladit chyby v aplikacích založených na ROS.

Tento kurz je určen pro všechny, kteří se chtějí naučit programovat v jazyce Python. Důraz je kladen na samotný jazyk, jeho základní knihovny a také na výběr těch nejlepších a nejužitečnějších knihoven vyvinutých komunitou kolem Pythonu. Python je klíčovým nástrojem pro podniky i vědce po celém světě – jedná se o jeden z nejoblíbenějších programovacích jazyků.

Kurz lze realizovat s použitím nejnovější verze Pythonu 3.x, přičemž praktická cvičení využívají plný potenciál tohoto jazyka. Může být prováděn na jakémkoli operačním systému – všech variantách UNIXu včetně Linuxu a Mac OS X, stejně jako na Microsoft Windows.

Praktická cvičení tvoří zhruba 70 % časového rozsahu kurzu; zbývajících 30 % připadá na ukázky a prezentace. V průběhu celého kurzu je možné klást otázky a diskutovat.

Poznámka: kurz lze na vyžádání upravit podle konkrétních požadavků účastníků před stanoveným termínem konání.

Toto školení vedené instruktorem <na[místě]> (online nebo prezenčně) je určeno vývojářům, kteří si chtějí osvojit pokročilé techniky programování v Pythonu, včetně způsobů využití tohoto univerzálního jazyka při řešení problémů v oblastech jako jsou distribuované aplikace, analýza a vizualizace dat, tvorba uživatelských rozhraní a skriptování pro údržbu systémů.

Tento kurz je určen pro ty, kteří se chtějí naučit programovací jazyk Python. Důraz je kladen na samotný jazyk Python, jeho základní knihovny, stejně jako na výběr těch nejpoužívanějších a nejužitečnějších knihoven vyvinutých pythonní komunitou. Python pohání firmy a je využíván vědci po celém světě – patří mezi nejpopulárnější programovací jazyky.

Toto školení pod vedením lektora v České republice je založeno na populární knize „Automatizujte nudné úkoly s Pythonem“ od Ala Sweigarta. Je určeno začátečníkům a představuje základní koncepty programování v Pythonu prostřednictvím praktických cvičení a diskuzí. Hlavním cílem je naučit se psát kód, který výrazně zvýší produktivitu v práci.

Na konci tohoto kurzu budou účastníci umět programovat v Pythonu a využít tuto nově nabytou dovednost k:

• Automatizaci úkolů pomocí jednoduchých programů v Pythonu.
• Vytváření programů, které dokáží rozpoznávat textové vzory pomocí „regulárních výrazů“.
• Programovém generování a aktualizování tabulek v Excelu.
• Analýze souborů typu PDF a dokumentů Word.
• Prohledávání webových stránek a získávání informací z online zdrojů.
• Vytváření programů, které odesílají upozornění e-mailem.
• Používání nástrojů na ladění v Pythonu k rychlému odstraňování chyb.
• Programovém ovládání myši a klávesnice, aby za vás klikaly a psaly text.

Během tohoto živého školení vedeného instruktorem v lokalitě České republice se účastníci seznámí s nejdůležitějšími a nejmodernějšími technikami strojového učení v Pythonu. Při tom vytvoří řadu ukázkových aplikací pracujících s obrázky, hudbou, textem i finančními daty.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Implementovat algoritmy a techniky strojového učení určené k řešení složitých problémů.
• Používat metody hlubokého a polovičně supervizovaného učení v aplikacích zpracovávajících obrázky, hudbu, text a finanční data.
• Maximalizovat výkonnost algoritmů napsaných v Pythonu.
• Využívat knihovny a balíčky jako NumPy a Theano.

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

Po absolvování školení budou účastníci schopni:

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

Cílem tohoto kurzu je zajistit vám obecnou způsobilost k praktickému uplatňování metod machine learningu. Prostřednictvím programovacího jazyka Python a jeho řady knihoven, spolu s množstvím praktických příkladů, se naučíte využívat nejdůležitější nástroje machine learningu, rozhodovat o modelování dat, interpretovat výsledky algoritmů a ověřovat jejich platnost.

Naším cílem je vybavit vás schopnostmi samostatně porozumět a efektivně používat základní nástroje z oblasti machine learningu, přičemž se vyhnete běžným chybám při práci s daty.

Python je programovací jazyk, který si získal obrovskou popularitu ve finančním sektoru. Využívají ho největší investiční banky a hedge fondy k vytváření široké škály finančních aplikací – od hlavních obchodních programů až po systémy pro řízení rizik.

V tomto praktickém, lektorovaném kurzu se účastníci naučí používat Python k vyvíjení konkrétních aplikací určených k řešení různých finančních problémů.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy programovacího jazyka Python
• Stáhnout, nainstalovat a udržovat nejvhodnější vývojové nástroje pro tvorbu finančních aplikací v Pythonu
• Vybrat a využít ty nejvhodnější balíčky a programátorské techniky k organizaci, vizualizaci a analýze finančních dat z různých zdrojů (CSV, Excel, databáze, web atd.)
• Vytvářet aplikace řešící problémy spojené s alokací aktiv, analýzou rizik či výkonností investic
• Řešit chyby, integrovat, nasazovat a optimalizovat aplikace v Pythonu

Cílová skupina

• Vývojáři
• Analytici
• Kvantitativní analytici

Forma kurzu

• Přednášky, diskuze, cvičení a intenzivní praktická část

Poznámka

• Cílem tohoto kurzu je poskytnout řešení pro hlavní problémy, se kterými se setkávají finanční odborníci. Pokud však máte konkrétní téma, nástroj či techniku, na které byste chtěli kurz rozšířit, kontaktujte nás a domluvíme se.

Tento kurz se zabývá praktickými aspekty datové vědy a umělé inteligence s využitím jazyka Python – poskytuje profesionálům dovednosti potřebné k analýze dat, tvorbě modelů strojového učení a nasazování aplikací založených na umělé inteligenci v podnikovém prostředí. Prochází se pracovními postupy CRISP-DM, statistickou analýzou, monitorováním nad dohledem i bez něj, hlubokým učením s využitím knihovny Tensorflow, zpracováním přirozeného jazyka, prací s velkými daty prostřednictvím Sparku a také tvorbou sdělení založených na datech. Je ideální volbou pro začátečníky, kteří usilují o certifikaci v oblasti datové vědy s použitím Pythonu a o profesionální školení zaměřené na analytiku.

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

Selenium je open-source nástroj určený k automatizaci testování webových aplikací v různých prohlížečích. S verzí 4 nabízí vylepšené API WebDriveru, nativní relativní lokátory a rozšířenou podporu systému Grid. Python naopak oceňujeme pro svou jednoduchost a snadnou integraci s testovacími frameworky jako Pytest – díky tomu představuje ideální volbu pro tvorbu škálovatelných a snadno udržovatelných testovacích skriptů.

Tento kurz vedený lektorem (v online či prezenční formě) je určen pro testery a vývojáře s mírnou i střední úrovní znalostí, kteří si přejí využít kombinaci Selenium a Pythonu k automatizaci testování reálných webových aplikací.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat Selenium spolu s Pythonem v testovacím prostředí.
• Vytvářet robustní automatizační skripty pomocí nástroje WebDriver a frameworku Pytest.
• Aplikovat model Page Object Model (POM) při tvorbě udržovatelných testovacích struktur.
• Provádět testy v různých prohlížečích s využitím nástroje Selenium Grid.
• Integrovat automatizované testy do systémů CI/CD.
• Identifikovat a řešit běžné problémy a uplatňovat osvědčené postupy pro zajištění stability testů.

Formát kurzu

• Interaktivní přednášky spojené s diskuzemi.
• Mnoho cvičení a praktických úkolů.
• Praktická implementace v reálném laboratorním prostředí.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Chcete-li si vyžádat kurz na míru, neváhejte nás kontaktovat.

Tento kurz s živým výukovým procesem pod vedením instruktora v České republice (online nebo prezenčně) je určen uživatelům Matlabu, kteří chtějí objevit Python či přejít na něj pro účely analytiky a vizualizace dat.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nakonfigurovat vývojové prostředí pro Python.
• Pochopit rozdíly i podobnosti mezi syntaxí Matlabu a Pythonu.
• Využít Python k získávání poznatků z různých datových souborů.
• Převést stávající aplikace vytvořené v Matlabu na Python.
• Integrovat aplikace vytvořené v Matlabu i Pythonu dohromady.

Toto školení pod vedením lektora (České republice, online či na místě) je určeno jednotlivcům, kteří si chtějí osvojit jen tolik z Pythonu, aby mohli začít zpracovávat např. data o prodejích, analytiku návštěvnosti či interakcích se zákazníky.

Na konci kurzu budou účastníci schopni:

• Nainstalovat a nastavit všechny potřebné softwarové nástroje, knihovny i vývojové prostředí k psaní Pythonu určeného pro analýzu dat.
• Analyzovat data z různých zdrojů – například z Excelových souborů, CSV souborů, JSON souborů či databází.
• Očistit data před jejich analyzováním tak, aby byla co nejpoužitelnější.
• Provádět jednoduché statistické analýzy.
• Vytvářet reporty zobrazující potřebné informace v libovolném požadovaném formátu – od čísel až po vizualizace dat.
• Získávat z dat hodnotné poznatky, například trendy výkonnosti nebo oblasti s problémy.

Přehled kurzu

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

Forma školení

• Prezenční výuka ve třídě

• Lektorské vedené lekce s doprovodnými praktickými cvičeními

• Interaktivní diskuze a příklady z reálného světa

• Každodenní praktická cvičení

Cíle kurzu

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

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

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

• Návrh promtů zajišťujících spolehlivé výstupy

• Vytváření komplexních AI řešení s využitím API a specializovaných frameworků

• Integrace umělé inteligence do procesů datového inženýrství

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

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

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

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

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

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

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

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

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

Toto živé školení pod vedením instruktora v České republice (online nebo na místě) je určeno pro obchodní profesionály a datové analytiky se středně pokročilými znalostmi Pythonu, kteří chtějí tuto technologii využít k automatizaci pracovních postupů, analýze obchodních dat a tvorbě dynamických reportů v Excelu.

Počítačové vidění je obor, který se zabývá automatickým extrahováním, analyzováním a interpretací užitečných informací z digitálních médií. Python je programovací jazyk vysoké úrovně známý svou přehlednou syntaxí a snadno čitelným kódem.

V tomto praktickém školení pod vedením instruktora se účastníci seznamí se základy počítačového vidění při tvorbě několika jednoduchých aplikací využívajících Python.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit základy počítačového vidění
• Používat Python k realizaci úloh v oblasti počítačového vidění
• Vytvořit vlastní systémy na rozpoznávání tváří, objektů a sledování pohybu

Cílová skupina

• Programátoři v Pythonu se zájmem o počítačové vidění

Formát kurzu

• Přednášky, diskuse, cvičení a rozsáhlý praktický trénink

Tento praktický kurz je určen uživatelům systému Unix a příkazového řádku, kteří si chtějí vylepšit schopnosti automatizace pomocí jazyka Python. Ačkoliv skriptování v shellu je pro jednoduché úkoly stále velmi užitečné, Python nabízí mnohem větší flexibilitu, čitelnost a rozšiřitelnost při řešení složitějších automatizačních procesů, správě systému i při práci v oblasti DevOps.