Курс за обучение по Въведение в научните данни и изкуствения интелект с Python

LangGraph е рамка за създаване на състояние, многоагентни приложения с LLM като съставни графи с трайно състояние и контрол върху изпълнението.

Това е онлайн или офлайн обучение, ръководено от инструктор, предназначено за специалисти по платформи за изкуствен интелигент, DevOps за AI и ML архитекти, които искат да оптимизират, отстраняват грешки, мониторират и управляват продукционни системи LangGraph.

Към края на обучението участниците ще могат да:

• Проектират и оптимизират сложни топологии на LangGraph за скорост, цена и масштабируемост.
• Инженерират надеждност с повторителни опити, изтичания на време, идемпотентност и възстановяване на контролни точки.
• Отстраняват грешки и следат изпълнението на графи, проверяват състоянието и систематично възпроизвеждат проблеми в продукцията.
• Инструментално осигуряват графи с логове, метрики и траси, развертат в продукция и мониторират SLAs и разходи.

Формат на Курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Практическо приложение в среда на живо лабораторно обучение.

Опции за Персонализация на Курса

• За да поставите запрос за персонализиран курс, свържете се с нас, за да уредите.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват екосистемата Anaconda за улавяне, управление и внедряване на пакети и работни процеси за анализ на данни в една платформа.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Инсталирайте и конфигурирайте Anaconda компоненти и библиотеки.
• Разберете основните концепции, функции и предимства на Anaconda.
• Управлявайте пакети, среди и канали с помощта на Anaconda Навигатор.
• Използвайте пакети Conda, R и Python за наука за данни и машинно обучение.
• Запознайте се с някои практически случаи и техники за управление на множество среди с данни.

Devstral е отворен код рамка, предназначена за създаване и изпълнение на кодиращи агенти, които могат да взаимодействат с кодови бази, инструменти за разработчици и API, за да подобрят инженеринга продуктивност.

Този инструкторски воден жив обучение (онлайн или на място) е направен за средно ниво до напреднали ML инженери, екипи за инструменти за разработчици и SREs, които искат да проектират, имплементират и оптимизират кодиращи агенти с помощта на Devstral.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят и конфигурират Devstral за разработка на кодиращи агенти.
• Проектират агентични процеси за изследване и модифициране на кодова база.
• Интегрират кодиращи агенти с инструменти за разработчици и API.
• Имплементират най-добрите практики за сигурно и ефективно разпространение на агенти.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Много упражнения и практика.
• Практическо имплементиране в жива лабораторна среда.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

Този курс с инструктор, воден в живо време (онлайн или на място), е предназначен за разработчици и аналитици на данни с среден ниво, които искат да подобрят уменията си в анализ и манипулация на данни, използвайки Pandas и NumPy.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Създават разработваща среда, включваща Python, Pandas и NumPy.
• Създават приложение за анализ на данни, използвайки Pandas и NumPy.
• Извършват напреднали операции за манипулиране, подреждане и филтриране на данни.
• Извършват агрегатни операции и анализират временни редове на данни.
• Визуализират данни, използвайки Matplotlib и други библиотеки за визуализация.
• Диагностицират и оптимизират кода си за анализ на данни.

Това обучителен курс с инструктор, провеждан онлайн или на място, е предназначен за разработчици, които искат да използват стека FARM (FastAPI, React и MongoDB), за да създават динамични, високо ефективни и масштабируеми уеб приложения.

До края на този курс участниците ще бъдат в състояние да:

• Настроят необходимата разработваща среда, която интегрира FastAPI, React и MongoDB.
• Разберат ключовите концепции, особености и предимства на стека FARM.
• Научат как да създават REST API-тата с FastAPI.
• Научат как да проектират интерактивни приложения с React.
• Разработват, тестват и пускат приложения (предна и задна част) използвайки стека FARM.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които желаят да използват FastAPI с Python за изграждане, тестване и внедряване на RESTful API по-лесно и по-бързо.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настроят необходимата развойна среда за разработка на API с Python и FastAPI.
• Да създават API по-бързо и по-лесно, използвайки библиотеката FastAPI.
• Да научат как да създават модели на данни и схеми, базирани на Pydantic и OpenAPI.
• Да свързват API към база данни, използвайки SQLAlchemy.
• Да внедряват сигурност и удостоверяване в API, използвайки инструментите на FastAPI.
• Да изграждат контейнерни образи и да внедряват уеб API към облачен сървър.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е насочено към начинаещи и средно ниво научни изследователи и лабораторни специалисти, които желаят да обработват и анализират изображения, свързани с истологични тъкани, кръвни клетки, водорасли и други биологични образци.

Край това обучение участниците ще могат да:

• Навигирам в интерфейса на Fiji и използвам основните функции на ImageJ.
• Подготовят и подобрят научните изображения за по-добър анализ.
• Анализират количествено изображения, включително броене на клетки и измерване на области.
• Автоматизирам повторящи се задачи чрез макроси и добавки.
• Приспособявам работните процеси за специфични нужди в биологичната изследователска дейност.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени и разработчици на данни, които желаят да учат и изградят кариерата си в Data Science с помощта на Kaggle.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Научете за науката за данните и машинното обучение.
• Разгледайте анализа на данни.
• Научете за Kaggle и как работи.

LangGraph е рамка за създаване на приложения с многоактьорни LLM с състояние, представени като съставни графове с постоянно състояние и контрол над изпълнението.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към професионалисти със среден и висок ниво на подготовка, които желаят да проектират, имплементират и управляват решения за финанси, базирани на LangGraph, с правилно управление, наблюдаване и съответствие на изискванията.

Към края на това обучение участниците ще бъдат в състояние да:

• Проектират финансово специфични потокове на LangGraph, съобразени с регулаторните и аудиторските изисквания.
• Интегрират стандарти и онтологии на финансови данни в състоянието на графа и инструментите.
• Имплементират контролни мерки за надежност, безопасност и участие на човек в критични процеси.
• Разработват, наблюдават и оптимизират системи на LangGraph за производителност, разходи и SLA.

Формат на Курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Практическо имплементиране в обстановка на жива лаборатория.

Опции за Персонализиране на Курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредим.

LangGraph е рамка за изграждане на приложения с големи езикови модели (LLM), структурирани като графи, които поддържат планиране, разклоняване, използване на инструменти, памет и управляемо изпълнение.

Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към разработчици, инженери за заявки (prompt engineers) и специалисти по данни на ниво начинаещи, които искат да проектират и изградят надеждни, многоетапни работни процеси с големи езикови модели, използвайки LangGraph.

След приключване на обучението участниците ще могат:

• Да обясняват основните концепции на LangGraph (възли, граници, състояние) и кога е целесъобразно да ги използват.
• Да изграждат вериги от заявки, които се разклоняват, извикват инструменти и запазват памет.
• Да интегрират retrieval (доставка на контекст) и външни API интерфейси в работни процеси на графи.
• Да тестват, дебъгват и оценяват приложения на LangGraph за надеждност и безопасност.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и водено обсъждане.
• Водени лабораторни упражнения и разглеждане на код в тестова среда.
• Упражнения, базирани на сценарии, за проектиране, тестване и оценка.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискате персонализирано обучение по този курс, моля, свържете се с нас за уговорка.

LangGraph позволява на многоакторни работни процеси с поддържане на състояние, подпомогнати от LLMs, с точно управление на пътищата на изпълнение и съхранение на състоянието. В здравеопазването тези възможности са критични за съответствие с изискванията, интероперабилност и изграждане на системи за подпомагане на решенията, които съответстват на медицинските работни процеси.

Това е онлайн или на място обучение, ръководено от инструктор, насочено към професионалисти с ниво на знания от средно до напреднало, които искат да проектират, имплементират и управляват решения за здравеопазването на основата на LangGraph, докато се справят с регулаторни, етични и операционни предизвикателства.

До края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Проектират специфични за здравеопазването работни процеси на LangGraph, с внимание към съответствие с изискванията и възможност за аудит.
• Интегрират приложения на LangGraph с медицински онтологии и стандарти (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Прилагат най-добрите практики за надежност, следимост и обяснимост в чувствителни среди.
• Разработват, мониторират и валидират приложения на LangGraph в производни среди на здравеопазването.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практическо упражнение с реальни случаи.
• Имплементация в живо лабораторно обучение.

Опции за персонализиране на курса

• За да попитате персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да го организираме.

LangGraph е рамка за създаване на многоучастни LLM приложения, които функционират като композиционни графи с постоянно състояние и точен контрол върху изпълнението.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или пред присъствие) е насочено към професионалисти с промеждутък среден до напреднал ниво, които искат да проектират, реализират и управляват правни решения на базата на LangGraph, като осигуряват необходимите контроли за съответствие, проследимост и управление.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират правни потоци от дейности с използване на LangGraph, които запазват аудитабилността и съответствието.
• Интегрират правни онтологии и стандарти за документи в графовото състояние и обработка.
• Реализират контроли, одобрения от човек в цикла на вземане на решения, и проследими пътеки за вземане на решения.
• Разграждат, мониторират и поддържат услуги със LangGraph в продажба, като осигуряват наблюдаемост и контроли за разходите.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Ръчно изпълнение в среда с реален лабораторен модел.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да организирате.

LangGraph е рамка за композиране на работни потоци на LLM със структура на граф, която поддържа клонене, използване на инструменти, памет и контролирано изпълнение.

Това обучаване, провеждано от инструктор (онлайн или на място), е насочено към инженери и продуктови екипи сIntermediate ниво на опит, които искат да комбинират логиката на графа на LangGraph с вериги на LLM агенти, за да изградят динамични, контекстно-осъзнати приложения, като агенти за клиентска подкрепа, дървета за вземане на решения и системи за търсене на информация.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират работни потоци на база граф, които координират LLM агенти, инструменти и памет.
• Имплементират условно маршрутизиране, повторни опити и запасни механизми за надеждно изпълнение.
• Интегрират механизми за търсене, REST API и структурирани отговори в веригите на агенти.
• Оценяват, наблюдават и усилват поведението на агентите за осигуряване на надеждност и безопасност.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и фасилитирана дискусия.
• Насочени лабораторни упражнения и преглед на код в песочница (sandbox).
• Упражнения за дизайн на база сценарии и взаимни проверки.

Опции за персонализиране на курса

• За да поискайте персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уговорим детайлите.

LangGraph е графов основен фреймворк за орхестрация, който позволява условни, многоетапни LLM и инструменти за автоматизирани работни потоци, идеални за автоматизация и персонализация на съдържания.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за маркетингови специалисти, стратеги на съдържание и разработчици по автоматизация на среден ниво, които желаят да имплементират динамични, грануларни е-мейл кампании и работни потоци за генериране на съдържание, използвайки LangGraph.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират графови съдържания и е-мейл работни потоци с условна логика.
• Интегрират LLM, API и източници на данни за автоматизирана персонализация.
• Управляват състояние, памет и контекст в многоетапните кампании.
• Оценяват, мониторират и оптимизират производителността на работните потоци и резултатите от доставянето.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и групово обсъждане.
• Практически упражнения за имплементация на е-мейл работни потоци и канали за съдържание.
• Упражнения по сценарии за персонализация, сегментация и условна логика.

Опции за настройка на курса

• За да поискате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас.

Товато обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за специалисти по данни и разработчици, които искат да използват RAPIDS за изграждане на ускорени с GPU потоци за данни, работи и визуализации, приложени алгоритми за машинно обучение, като XGBoost, cuML и др.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настроят нужната среда за разработка за изграждане на модели за данни с NVIDIA RAPIDS.
• Разберат характеристиките, компонентите и предимствата на RAPIDS.
• Използват GPU за ускоряване на потоци за данни и анализ.
• Въвеждат ускорени с GPU подготовка на данни и ETL с cuDF и Apache Arrow.
• Научат как да изпълняват задачи за машинно обучение с алгоритмите XGBoost и cuML.
• Създават визуализации на данни и изпълняват графичен анализ с cuXfilter и cuGraph.