Курс за обучение по Откриване на измами с Python и TensorFlow

Този интензивен, практически курс обхваща напреднали техники в Python, инженерни добри практики и често използвани шаблони за проектиране за изграждане на поддържаеми, тестваеми и високопроизводителни Python приложения. Той набляга на съвременни инструменти, типизация, модели на конкурентност, архитектурни модели и работни потоци, готови за внедряване.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към Python разработчици от средно до напреднало ниво, които желаят да възприемат професионални практики и модели за Python системи от производствен клас.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Прилагат типизация в Python, класове от данни и проверка на типове, за да повишат надеждността на кода.
• Използват шаблони за проектиране и архитектурни принципи за структуриране на устойчиви приложения.
• Реализират правилно конкурентност и паралелизъм, използвайки asyncio и multiprocessing.
• Изграждат добре тестван код с pytest, тестване на свойства и CI пайплайни.
• Профилират, оптимизират и защитават Python приложения за производствена среда.
• Пакетират, разпространяват и внедряват Python проекти, използвайки съвременни инструменти и контейнери.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и кратки демонстрации.
• Практически лабораторни упражнения и задачи по кодиране всеки ден.
• Обобщаващ мини-проект, интегриращ модели, тестване и внедряване.

Опции за персонализиране на курса

• За заявка на персонализирано обучение или фокусна област (данни, уеб или инфраструктура), моля, свържете се с нас за уговаряне.

Този курс преподава практически инженерни техники за проектиране, изграждане, тестване и внедряване на агентни (автономни) системи с помощта на Python. Той обхваща агентния цикъл, интеграции на инструменти, управление на памет и състояние, оркестрационни модели, контроли за безопасност и продукционни съображения.

Това обучение, водено от инструктор, на живо (онлайн или на място), е насочено към ML инженери, AI разработчици и софтуерни инженери на средно до напреднало ниво, които желаят да изграждат стабилни, готови за продукция автономни агенти с помощта на Python.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират и имплементират агентния цикъл и работни потоци за вземане на решения.
• Интегрират външни инструменти и API, за да разширят възможностите на агента.
• Имплементират архитектури за краткосрочна и дългосрочна памет за агенти.
• Координират многостъпкови оркестрации и композитност на агенти.
• Прилагат най-добри практики за безопасност, контрол на достъпа и наблюдаемост за внедрени агенти.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически лабораторни упражнения за изграждане на агенти с Python и популярни SDK.
• Базирани на проекти упражнения, които създават прототипи, готови за внедряване.

Опции за персонализиране на курса

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

Навлиза в практическите подходи към науката за данни и изкуствения интелект с помощта на Python — подготвя специалистите с умения за изследване на данни, изграждане на модели за машинно обучение и внедряване на задвижвани от ИИ приложения в бизнес контекст; Обхваща работни процеси по CRISP-DM, статистически анализ, обучение с и без учител, дълбоко обучение с Tensorflow, обработка на естествен език, големи данни със Spark и разказване на истории, основано на данни; Идеален за начинаещи, търсещи сертификация по наука за данни с Python и обучение по аналитика, ориентирано към кариерата.

Изкуственият интелект с Python представлява разработка на интелигентни системи, използвайки богатата екосистема от библиотеки за ИИ и машинно обучение на Python.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към Python програмисти на средно ниво, които желаят да проектират, внедряват и пускат в експлоатация ИИ решения с Python.

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Да внедряват ИИ алгоритми, използвайки основните ИИ библиотеки на Python.
• Да работят с модели за обучение с учител, без учител и с подсилване.
• Да интегрират ИИ решения в съществуващи приложения и работни процеси.
• Да оценяват производителността на моделите и да ги оптимизират за точност и ефективност.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Множество упражнения и практика.
• Практическо внедряване в среда на живо в лабораторни условия.

Опции за персонализиране на курса

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

Курсът „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 ключови принципи на контролираното обучение (класификация и регресия), неконтролираното обучение (клъстеризация и откриване на аномалии) и усъвършенствани архитектури на невронни мрежи. Разглежда утвърдени методи за работа с инструменти като scikit-learn, Apache Spark MLlib и Jupyter notebooks за практическа разработка на изкуствен интелект. Помага на специалистите да внедряват практични модели за машинно обучение, да оценяват ограниченията на алгоритмите и да завършват приложни проекти за решаване на реални проблеми.

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да настроят и конфигурират AWS Cloud9 за разработка с Python.
• Да разбират интерфейса и функционалностите на AWS Cloud9 IDE.
• Да пишат, дебъгват и внедряват Python приложения в AWS Cloud9.
• Да си сътрудничат с други разработчици чрез платформата AWS Cloud9.
• Да интегрират AWS Cloud9 с други AWS услуги за усъвършенствани внедрявания.

Общ преглед на курса

Това практическо обучение е предназначено за професионалисти с опит в инженерството на данни, които искат да изградят практически умения в областта на изкуствения интелект, Python и големите езикови модели. Курсът се фокусира върху реални приложения, като обхваща използването на модели, инженеринг на промптове и създаване на решения, задвижвани от ИИ. Участниците ще преминат през постепенни упражнения, които преминават от основни концепции до изграждане на готови за внедряване ИИ работни потоци.

Формат на обучението

• Присъствено обучение в класна стая

• Сесии, водени от инструктор, с насочвана практика

• Интерактивни дискусии и казуси от реалния свят

• Ежедневни практически упражнения

Цели на курса

• Разбиране на основни концепции за ИИ и машинно обучение, приложими за съвременни приложения

• Усъвършенстване на уменията за Python за разработка на ИИ и работни потоци с данни

• Научаване как работят големите езикови модели и как да се използват ефективно

• Проектиране и оптимизиране на промптове за надеждни резултати

• Изграждане на цялостни ИИ решения с помощта на API и рамки

• Интегриране на ИИ в конвейери за инженеринг на данни

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да задълбочат разбирането си за компютърното зрение и да изследват възможностите на TensorFlow за разработване на сложни модели за зрение с помощта на Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Изграждат и обучават конволюционни невронни мрежи (CNN) с помощта на TensorFlow.
• Използват Google Colab за мащабируемо и ефикасно разработване на модели в облак.
• Прилагат техники за предварителна обработка на изображения за задачи, свързани с компютърно зрение.
• Внедряват модели за компютърно зрение за приложения в реалния свят.
• Използват трансферно обучение, за да подобрят производителността на CNN моделите.
• Визуализират и интерпретират резултатите от модели за класификация на изображения.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за Python разработчици и анализатори на данни на средно ниво, които желаят да усъвършенстват уменията си за анализ и манипулиране на данни с помощта на Pandas и NumPy.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Настройват среда за разработка, включваща Python, Pandas и NumPy.
• Създават приложение за анализ на данни, използвайки Pandas и NumPy.
• Извършват усъвършенствани операции по преобразуване, сортиране и филтриране на данни.
• Провеждат агрегиращи операции и анализират времеви редове от данни.
• Визуализират данни с помощта на Matplotlib и други библиотеки за визуализация.
• Дебъгват и оптимизират своя код за анализ на данни.

Това обучение с инструктор, на живо в България (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни и разработчици на средно ниво, които желаят да разберат и прилагат техники за задълбочено обучение, използвайки средата Google Colab.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват и навигират в Google Colab за проекти за задълбочено обучение.
• Разбират основите на невронните мрежи.
• Внедряват модели за задълбочено обучение с помощта на TensorFlow.
• Обучават и оценяват модели за задълбочено обучение.
• Използват разширените функции на TensorFlow за задълбочено обучение.

Това обучение с инструктор на живо (онлайн или на място) е насочено към разработчици, които искат да използват FARM (FastAPI, React и MongoDB) стека за изграждане на динамични, високопроизводителни и мащабируеми уеб приложения.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Настройват необходимата среда за разработка, която интегрира FastAPI, React и MongoDB.
• Разбират основните концепции, характеристики и предимства на FARM стека.
• Се научат как да изграждат REST API с FastAPI.
• Се научат как да проектират интерактивни приложения с React.
• Разработват, тестват и внедряват приложения (преден и заден край), използвайки FARM стека.

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

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Настроят необходимата среда за разработка, за да създават API с Python и FastAPI.
• Създават API по-бързо и лесно, използвайки библиотеката FastAPI.
• Научат как да създават модели на данни и схеми, базирани на Pydantic и OpenAPI.
• Свързват API с база данни чрез SQLAlchemy.
• Внедрят сигурност и удостоверяване в API, използвайки инструментите на FastAPI.
• Изграждат контейнерни изображения и внедряват уеб API на сървър в облак.

Този курс цели да ви осигури практическа компетентност в прилагането на методите за машинно самообучение. Използвайки езика за програмиране Python и разнообразието от библиотеки, и базирайки се на множество практически примери, курсът ви учи как да работите с най-важните градивни елементи на машинното самообучение, как да взимате решения при моделирането на данни, да интерпретирате резултатите от алгоритмите и да валидирате тези резултати.

Нашата цел е да ви дадем уменията уверено да разбирате и използвате най-основните инструменти от сферата на машинното самообучение и да избягвате често срещаните капани в приложенията за анализ на данни.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към разработчици и учени в областта на данните, които желаят да използват TensorFlow 2.x за изграждане на предиктори, класификатори, генеративни модели, невронни мрежи и други.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да инсталират и конфигурират TensorFlow 2.x.
• Да разберат предимствата на TensorFlow 2.x спрямо предишните версии.
• Да изграждат модели за задълбочено обучение.
• Да внедрят усъвършенстван класификатор на изображения.
• Да разгръщат модел за задълбочено обучение в облак, мобилни и IoT устройства.

Този курс започва с предоставяне на концептуални знания за невронни мрежи и като цяло за алгоритми за машинно обучение, както и за дълбоко обучение (алгоритми и приложения).

Част 1 (40%) от обучението се фокусира повече върху основите, но ще ви помогне да изберете правилната технология: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras и др.

Част 2 (20%) от обучението въвежда Theano – библиотека на Python, която улеснява писането на модели за дълбоко обучение.

Част 3 (40%) от обучението ще бъде широко базирана на Tensorflow – API на софтуерната библиотека с отворен код на Google за дълбоко обучение. Примерите и практическите упражнения ще бъдат изцяло реализирани в TensorFlow.

Аудитория

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

След завършване на курса участниците ще:

• имат добро разбиране за дълбоки невронни мрежи (DNN), CNN и RNN
• разбират структурата и механизмите за внедряване на TensorFlow
• могат да извършват инсталация и задачи по конфигуриране на производствена среда и архитектура
• могат да оценяват качеството на кода, да извършват отстраняване на грешки и наблюдение
• могат да внедряват усъвършенствани производствени процеси като обучение на модели, изграждане на графи и логване