Курс за обучение по Обучение за откриване на измами с Python и TensorFlow

Този интензивен, praktičen курс покрива разширените техники с Python, най-добрите практики във филда на инженерията и често използваните шаблони за проектиране, за да се създадат поддържими, тествими и с висока производителност приложения с Python. Той акцентира вниманието на съвременния инструментарий, типизацията, модели на конкуренция, архитектурни шаблони и работните процеси, готови за разпространяване.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) е предназначено за средно-напреднали до напреднали програмисти с Python, които искат да приложат професионални практики и шаблони за производствени системи с Python.

По края на това обучение участниците ще могат да:

• Прилагат типизацията, dataclasses и проверка на типовете с Python, за да увеличат надеждността на кода.
• Използват шаблони на проектиране и принципи на архитектурата, за да структурират робустни приложения.
• Правилно имплементират конкуренцията и паралелното изпълнение с помощта на asyncio и multiprocessing.
• Създават добре тествани кодове с pytest, property-based testing и CI пайлири.
• Профилират, оптимизират и укрепват приложенията на Python за производство.
• Пакетиране, разпространяване и разполагане на проекти с Python с помощта на съвременни инструменти и контейнери.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и кратки демонстрации.
• Практически упражнения и кодиране всеки ден.
• Минипроект за завършване, интегриращ шаблони на проектиране, тестване и разполагане.

Опции за персонализация на курса

• За да поискате персонализирано обучение или фокусирана област (данни, уеб или инфраструктура), моля, свържете се с нас за организиране.

Този курс преподава практически инженерни техники за проектиране, изграждане, тестване и разпространение на автономни системи (агентски) с Python. Той покрива агенски цикъл, интеграция с инструменти, управление на памет и състояния, модели за оркестрировка, контрол на безопасността и разглеждания в продажбата.

Този курс под ръководството на преподавател (онлайн или на място) е насочен към ML инженери, AI разработчици и софтуерни инженери с промежден или напреднален ниво на умения, които желаят да изградят робustни, готови за продажба автономни агенти, използвайки Python.

По завършване на този курс, участниците ще могат да:

• Проектират и имплементират агенски цикъл и работни процеси за преемане на решения.
• Интегрират външни инструменти и API, за да разширяват възможностите на агентите.
• Имплементират архитектури за краткосрочна и дългосрочна памет на агентите.
• Координират многостепенни оркестрации и композиционност на агентите.
• Применяват най-добрите практики за безопасност, контрол на достъп и наблюдаемост за разпространени агенти.

Формат на курса

• Интерактивно предаване и дискусия.
• Практически лаборатории за изграждане на агенти с Python и популярни SDK.
• Проектно базирани упражнения, които произвеждат прототипи, готови за разпространение.

Опции за персонализация на курса

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

Разглежда практическите подходи към научните данни и изкуствения интелект с Python — предоставя на специалистите умения за изследване на данни, изграждане на модели за машинно обучение и разгръщане на приложения с изкуствен интелект в бизнес контекста; Обхваща работни процеси CRISP-DM, статистически анализ, надзорно и безнадзорно обучение, дълбоко обучение с Tensorflow, обработка на естествен език, големи данни със Spark и разказване на истории, базирани на данни; Идеален за начинаещи, които търсят сертификация в областта на научните данни с Python и обучение за кариера в аналитиката.

Изкуствен интелект с Python е разработването на интелигентни системи, използвайки разширената екосистема на библиотеките за изкуствен интелект и машинно обучение на Python.

Това обучение под ръководството на инструктор (онлайн или на място) се насочва към програмисти на средно ниво, които искат да проектират, реализират и внедряват решения за изкуствен интелект, използвайки Python.

По завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Реализират алгоритми за изкуствен интелект, използвайки ключовите библиотеки на Python за изкуствен интелект.
• Работят с модели за контролирано, неконтролирано и укрепено обучение.
• Интегрират решенията за изкуствен интелект в съществуващи приложения и работни процеси.
• Оценяват ефективността на моделите и оптимизират тяхната точност и ефективност.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Много упражнения и практика.
• Ръчен труд в живо лабораторно окружение.

Опции за персонализация на курса

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

Това управляемо от инструктор обучение в България (онлайн или на място) е насочено към бизнес аналисти, които искат да автоматизират търговските си операции чрез алгоритмично търгуване, Python и R.

По завършване на обучението участниците ще могат да:

• Използват алгоритми за бързо купуване и продаване на ценни книжа при специализирани интервали.
• Снижават разходите, свързани с търговската дейност, чрез алгоритмично търгуване.
• Автоматично следят цените на акциите и извършват търговски операции.

"Приложен изкуствен интелект от нулата с Python" предоставя на програмисти и анализатори на данни основни техники за изграждане на решения за машинно обучение от самото начало с помощта на Python. Обхваща основните принципи на класификация и регресия при контролирано обучение, клъстеризация и откриване на аномалии при неконтролирано обучение, както и усъвършенствани архитектури на невронни мрежи. Разглежда утвърдени методи за работа с scikit-learn, Apache Spark MLlib и Jupyter notebooks за практическо разработване на AI. Помага на професионалистите да внедряват приложни ML модели, да оценяват ограниченията на алгоритмите и да изпълняват приложни проекти за решаване на реални проблеми.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво Python, които желаят да подобрят своя Python опит в разработката с помощта на AWS Cloud9.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте и конфигурирайте AWS Cloud9 за Python разработка.
• Разберете интерфейса и функциите на AWS Cloud9 IDE.
• Пишете, отстранявайте грешки и внедрявайте Python приложения в AWS Cloud9.
• Сътрудничете с други разработчици, използвайки платформата AWS Cloud9.
• Интегрирайте AWS Cloud9 с други AWS услуги за разширено внедряване.

Този обучаван от инструктор, жив тренинг в България (онлайн или на място), е насочен към продвинатите професионалисти, които желаят да усъвършенстват разбирането си за компютърното зрение и да изследват възможностите на TensorFlow за създаване на сложни модели за зрение, използвайки Google Colab.

По края на този тренинг, участниците ще могат да:

• Създават и обучават конволюционни невронни мрежи (CNN) с TensorFlow.
• Използват Google Colab за масштабируемо и ефективно развитие на модели в облака.
• Прилагат техники за предварителна обработка на снимки за задачи на компютърното зрение.
• Разпространяват модели за компютърно зрение за реални приложения.
• Използват преносимо обучение, за да подобрят ефективността на моделите CNN.
• Визуализират и тълкуват резултатите от модели за класификация на снимки.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към учени по данни и софтуерни инженери, които желаят да използват Dask с Python екосистемата за изграждане, мащабиране и анализиране на големи набори от данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Настройте средата, за да започнете да изграждате обработка на големи данни с Dask и Python.
• Разгледайте функциите, библиотеките, инструментите и API, налични в Dask.
• Разберете как Dask ускорява паралелните изчисления в Python.
• Научете как да мащабирате екосистемата на Python (Numpy, SciPy и Pandas) с помощта на Dask.
• Оптимизирайте средата на Dask, за да поддържате висока производителност при работа с големи набори от данни.

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 инструкторско, живо обучение в България (онлайн или на място) е направено за данни научници и разработчици на средно ниво, които искат да разберат и приложат техники за дълбоко учене, използвайки средата Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройте и навигайте Google Colab за проекти за дълбоко учене.
• Разберете основните принципи на невромрежите.
• Реализирайте модели за дълбоко учене с TensorFlow.
• Обучавайте и оценявайте модели за дълбоко учене.
• Използвайте напреднали функции на TensorFlow за дълбоко учене.

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, водено от инструктор (онлайн или на местоприбоя), е насочено към разработчици и специалисти по данни, които желаят да използват TensorFlow 2.x за създаване на прогнозатори, класификатори, генеративни модели, нейронни мрежи и други.

По завършването на това обучение участниците ще могат да:

• Инсталират и конфигурират TensorFlow 2.x.
• Разберат предимствата на TensorFlow 2.x в сравнение с предходните версии.
• Създават модели за глъбоко учене.
• Имплементират напреднал класификатор за изображения.
• Разглеждат модели за глъбоко учене в облака, на мобилни и IoT устройства.

Този курс започва с изградяване на концептуалните знания във области като невронните мрежи и по-общо машинното обучение, дълбокото обучение (алгоритми и приложения).

Първата част (40%) от това обучение се фокусира върху основите, но ще помага за избора на правилната технология: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras и др.

Втората част (20%) от обучението представя Theano - библиотека на Python, която улеснява създаването на модели за дълбоко обучение.

Третата част (40%) от обучението ще бъде изцяло базирана върху TensorFlow - API на софтуерната библиотека за дълбоко обучение, която Google е обявил с отворен код. Примерите и практически упражнения ще бъдат извършени в TensorFlow.

Целева група

Този курс е предназначен за инженери, които искат да използват TensorFlow за своите проекти на дълбоко обучение.

След завършване на този курс, учениците ще:

• имат добро разбиране за дълбоките невронни мрежи (DNN), CNN и RNN
• разбират структурата на TensorFlow и механизми за deployment
• могат да извършват задачи по инсталация, производствена среда, архитектура и конфигуриране
• могат да оценяват качеството на кода, да извършват отстраняване на грешки и мониторинг
• могат да имплементират продвината производствена практика като обучаване на модели, създаване на графи и логване