Курс за обучение по CANN SDK за компютърно зрение и NLP пайплайн

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.

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.

Моделите Devstral и Mistral са отворени AI технологии, проектирани за гъвкаво развертане, подробно настройване и масштабируемо интегриране.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е предназначено за ML инженерi с интермедиален до напреднал нив, платформени екипи и инженерi изследователи, които искат да самостотелно хостват, подробно настройват и управляват моделите Devstral и Mistral в продукционни среди.

Крайно, участниците ще могат да:

• Настроят и конфигурират самостотелни среди за моделите Devstral и Mistral.
• Прилагат техники за подробно настройване за домейн-специфични изпълнения.
• Имплементират версията, мониторинг и управление на животния цикъл.
• Осигуряват сигурност, съответствие на стандартите и отговорно използване на отворените модели.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Практическо упражнение в самостотелно хостване и подробно настройване.
• Живо лабораторно изпълнение на пиплайни за управление и мониторинг.

Опции за персонализиране на курса

• За нарачване на персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

Това обучение с инструктор, което се провежда на живо в България (онлайн или на място), е направено за началници от правоохранителните органи, които желаят да преминат от ръчно чертане на лица към използване на инструменти за изкуствен интелект за разработване на системи за разпознаване на лица.

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

• Разбират основите на Изкуствен интелигент и Машинно обучение.
• Научат основите на цифрова обработка на изображения и приложението им в разпознаването на лица.
• Развият умения в използването на инструменти и рамки за изкуствен интелект за създаване на модели за разпознаване на лица.
• Придобият практическо опит в създаването, обучението и тестването на системи за разпознаване на лица.
• Разбират етичните разсъждения и най-добрите практики при използването на технологии за разпознаване на лица.

Фижи е мощен пакет за обработка на изображения с отворен код, който обединява ImageJ (програма, проектирана за научни многомерни изображения) заедно с всеобхватен набор от приставки за анализ на научни изображения.

В това ръководено от инструктор живо обучение участниците ще научат как да използват дистрибуцията Фижи и нейната основна програма ImageJ, за да създадат надеждни приложения за анализ на изображения.

След завършване на това обучение участниците ще могат:

• Да използват разширените програмиращи възможности и софтуерни компоненти на Фижи, за да разширят възможностите на ImageJ
• Да свързват големи 3D изображения от прекрыващи се плочки
• Да автоматизират актуализацията на инсталацията на Фижи при стартиране чрез интегрираната система за актуализация
• Да избират от широк набор от езици за скриптове, за да създадат решения за анализ на изображения по поръчка
• Да използват мощните библиотеки на Фижи, като ImgLib, за ефективен обработка на големи набори от данни за биологични изображения
• Да внедряват приложенията си и да сътрудничат ефективно с други учени по подобни проекти

Формат на курса

• Интерактивна лекция и обсъждане
• Обширни упражнения и практически приложения
• Практическа реализация в среда на живо лаборатория

Възможности за персонализиране на курса

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

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.

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.

Le Chat Enterprise е частно решение за ChatOps, което предоставя сигурни, персонализирани и управлявани възможности за разговорен Искусствен Интелигент в организации, с поддръжка на RBAC, SSO, конектори и интеграции с корпоративни приложения.

Този инструкторски курс (онлайн или на място) е насочен към продуктови мениджъри с среден ниво на компетентност, IT лидери, решение-инженери и екипи за сигурност и съответствие, които искат да развернат, конфигурират и управляват Le Chat Enterprise в корпоративни среди.

До края на този курс участниците ще могат да:

• Настроят и конфигурират Le Chat Enterprise за сигурни развертаня.
• Активират RBAC, SSO и контролни механизми, подпомагани от съответствие с изискванията.
• Интегрират Le Chat с корпоративни приложения и бази данни.
• Проектира и реализират ръководства за управление и администрация на ChatOps.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Ръчно реализиране в жива лабораторна среда.

Опции за персонализация на курса

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

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към софтуерни инженери, които желаят да програмират в Python с OpenCV 4 за задълбочено обучение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Преглеждайте, зареждайте и класифицирайте изображения и видеоклипове с помощта на OpenCV 4.
• Приложете дълбоко обучение в OpenCV 4 с TensorFlow и Keras.
• Изпълнявайте модели за дълбоко обучение и генерирайте въздействащи отчети от изображения и видеоклипове.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за средно ниво специалисти, които искат да използват Vision Builder AI за проектиране, имплементация и оптимизиране на автоматизирани системи за проверка при процесите SMT (Surface-Mount Technology).

По завършване на обучението участниците ще могат да:

• Настоят и конфигурират автоматизирани проверки с Vision Builder AI.
• Получават и предобработват висококачествени снимки за анализ.
• Реализират логически решения за детекция на дефекти и валидиране на процеси.
• Генерират доклади за проверка и оптимизират производителността на системата.