Курс за обучение по Pinecone: Vector Database Решения за AI
Pinecone е векторна база данни, която позволява масово разширяеми и ефективни решения за приложения с изкуствен интелигент.
Този курс с инструктор (онлайн или на място) е предназначен за начинаещи до средно ниво данни научници и софтуерни разработчици, които искат да научат как да приложат Pinecone в различни сценарии на изкуствен интелигент, от семантичен търсене до персонализация.
До края на този курс участниците ще могат да:
- Разберат архитектурата и функциите на Pinecone.
- Въведат векторни бази данни в различни приложения с изкуствен интелигент.
- Извършват подобни търсене с висока точност и скорост.
- Приложат Pinecone към реални предизвикателства в изкуствен интелигент.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и дискусия.
- Много упражнения и практика.
- Практически имплементация в жива лабораторна среда.
Опции за персонализация на курса
- За да поискате персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас за уреждане.
План на курса
Введение в Vector Databases
- Разбиране на векторни бази данни
- Ролята на Pinecone в приложения за изкуствен интелигент
- Предимства пред традиционните бази данни
Семантичен търсене с Pinecone
- Основните принципи на семантичното търсене
- Настройка на Pinecone за търсене на текст
- Усъвършенстване на резултатите от търсенето с векторни вмъквания
Търсене на продукти и мултимодално търсене
- Техники за точни препоръки за продукти
- Комбиниране на текстови и изображени данни за всеобхватно търсене
- Случаи за изучаване (например приложения за електронна търговия)
Conversational AI и създаване на съдържание
- Улучшаване на чатботове с векторно търсене
- Векторни бази данни в създаването на текст и изображения
- Създаване на прост Q&A бот
Сигурност и персонализация
- Векторни бази данни в откриването на аномалии и измами
- Персонализация на потребителските опити с векторни данни
- Персонализация в медийни платформи
Мащабируемост и оптимизация на производителността
- Изследване на предизвикателствата при мащабиране на векторни бази данни
- Безсерверната архитектура на Pinecone за производителност
- Метрики за мониторинг и оптимизация на векторни бази данни
Имплементация на Pinecone в AI
- Развиване на решение за векторна база данни
- Преглед и обратна връзка
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Основни знания за бази данни
- Начална информация за концепции на изкуствен интелект и машинно обучение
- Запознанство с концепции на програмиране
Целева аудитория
- Специалисти по данни
- Софтуерни разработчици
- Ентусиасти на машинно обучение
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участника.
Курс за обучение по Pinecone: Vector Database Решения за AI - Booking
Курс за обучение по Pinecone: Vector Database Решения за AI - Enquiry
Pinecone: Vector Database Решения за AI - Консултантско запитване
Консултантско запитване
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Advanced LangGraph: Оптимизация, отстраняване на грешки и мониторинг на сложни графи
35 часаLangGraph 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.
Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation
35 часаAdvanced Ollama Model Debugging & Evaluation is an in-depth course focused on diagnosing, testing, and measuring model behavior when running local or private Ollama deployments.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI engineers, ML Ops professionals, and QA practitioners who wish to ensure reliability, fidelity, and operational readiness of Ollama-based models in production.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform systematic debugging of Ollama-hosted models and reproduce failure modes reliably.
- Design and execute robust evaluation pipelines with quantitative and qualitative metrics.
- Implement observability (logs, traces, metrics) to monitor model health and drift.
- Automate testing, validation, and regression checks integrated into CI/CD pipelines.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on labs and debugging exercises using Ollama deployments.
- Case studies, group troubleshooting sessions, and automation workshops.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Изграждане на частни AI работни процеси с Ollama
14 часаТози обучение с инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за професионалисти на напреднал ниво, които искат да реализират сигурни и ефективни AI-ориентирани работни процеси с използване на Ollama.
До края на това обучение участниците ще могат да:
- Развернете и конфигурирайте Ollama за частно обработване на AI.
- Интегрирайте AI модели в сигурни корпоративни работни процеси.
- Оптимизирайте производителността на AI, като същевременно запазите приватността на данните.
- Автоматизирайте бизнес процеси с на-место AI възможности.
- Обеспечете съответствие с корпоративните политики за сигурност и управление.
Claude AI за автоматизация на работите и продуктивност
14 часаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на ниво начинаещи, които желаят да интегрират Claude AI в ежедневните си работни процеси, за да подобрят ефективността и автоматизацията.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Използвайте Claude AI за автоматизиране на повтарящи се задачи и рационализиране на работните процеси.
- Подобрете личната и екипната продуктивност с помощта на автоматизация, задвижвана от AI.
- Интегрирайте Claude AI със съществуващи бизнес инструменти и платформи.
- Оптимизирайте управляваното от AI вземане на решения и управление на задачи.
Развертане и оптимизиране на голямо езикови модели с Ollama
14 часаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да разположат, оптимизират и интегрират LLMs с помощта на Ollama.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте и внедрите LLM с помощта на Ollama.
- Оптимизирайте AI моделите за производителност и ефективност.
- Използвайте GPU ускорението за подобрени скорости на извод.
- Интегрирайте Ollama в работни процеси и приложения.
- Наблюдавайте и поддържайте производителността на AI модела във времето.
Фиджи: Обработка на изображения за Bioтехнологии и токсикология
14 часаТази обучение с инструктор, проводимо онлайн или на място, е направено за изследователи и лабораторни специалисти с начално или средно ниво, които искат да обработват и анализират изображения, свързани с хистологични тъкани, кръвни клетки, водоросли и други биологични проби.
Към края на това обучение участниците ще могат да:
- Навигация по интерфейса на Fiji и използване на основните функции на ImageJ.
- Предварителна обработка и подобряване на научни изображения за по-добра анализа.
- Количествен анализ на изображения, включително броене на клетки и измерване на площ.
- Автоматизация на повтарящи се задачи с макроси и плагини.
- Персонализиране на работите за специфични нужди от анализа на изображения в биологически изследвания.
Fine-Tuning и персонализиране на AI модели на Ollama
14 часаТози курс с инструктор, провеждан онлайн или на място, е предназначен за професионалисти на напреднал нива, които искат да подправят и персонализират модели на изкуствен интелект на Ollama за подобрена производителност и приложения, специфични за определена област.
До края на този курс участниците ще бъдат в състояние да:
- Настроят ефективна среда за подправка на модели на изкуствен интелект на Ollama.
- Подготовят набори данни за супервизирана подправка и подсилвано обучение.
- Оптимизират модели на изкуствен интелект за производителност, точност и ефективност.
- Разплават персонализирани модели в производствени среди.
- Оценят подобренията на модела и осигуряват робустност.
Introduction to Claude AI: Conversational AI and Business Applications
14 часаТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към бизнес професионалисти на ниво начинаещи, екипи за поддръжка на клиенти и технически ентусиасти, които желаят да разберат основите на Claude AI и да го използват за бизнес приложения.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Разберете възможностите и случаите на използване на Claude AI.
- Настройте и взаимодействайте ефективно с Claude AI.
- Автоматизирайте бизнес процесите с разговорен AI.
- Подобрете ангажираността на клиентите и поддръжката, като използвате решения, управлявани от AI.
LangGraph Applications in Finance
35 часаLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based finance solutions with proper governance, observability, and compliance.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design finance-specific LangGraph workflows aligned to regulatory and audit requirements.
- Integrate financial data standards and ontologies into graph state and tooling.
- Implement reliability, safety, and human-in-the-loop controls for critical processes.
- Deploy, monitor, and optimize LangGraph systems for performance, cost, and SLAs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph Foundations: Graph-Based LLM Prompting and ChainingОсновни концепции на LangGraph: Графови базирани LLM подканвни и вериги
14 часаLangGraph е framework за изграждане на приложения с графична структура на LLM, които поддържат планиране, разклоняване, използване на инструменти, памет и контролирано изпълнение.
Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към разработчици на начално ниво, инженери на промпти и практици на данни, които искат да проектират и изграждат надеждни, многокъсочни работи с LLM с помощта на LangGraph.
Към края на обучението участниците ще могат да:
- Обясняват основните концепции на LangGraph (връзки, ръбове, състояние) и кога да се използват.
- Създават вериги от промпти, които се разклоняват, извикват инструменти и поддържат памет.
- Интегрират извличане и външни API в графични работи.
- Тестват, отстраняват грешки и оценяват приложенията на LangGraph за надеждност и сигурност.
Формат на курса
- Интерактивни лекции и подпомагане на дискусии.
- Водими лаборатории и разглеждане на код в среда за тестове.
- Упражнения на основа сценарии за дизайн, тестване и оценка.
Опции за персонализация на курса
- За да попитате персонализирано обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.
LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments
35 часаLangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
- Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
- Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises with real-world case studies.
- Implementation practice in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph for Legal Applications
35 часаLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
- Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
- Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
- Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Създаване на Динамични Потокове с LangGraph и LLM Агенти
14 часаLangGraph е една рамка за създаване на графо-структурирани работни процеси на LLM, които поддържат разклоняване, използване на инструменти, памет и контролирано изпълнение.
Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е направено за инженерни екипи с среден ниво и продуктови екипи, които искат да комбинират графовата логика на LangGraph с циклите на агенти на LLM, за да създават динамични, контекстно-осъзнати приложения, като агенти за поддръжка на клиенти, решетки за вземане на решения и системи за извличане на информация.
Към края на това обучение участниците ще могат да:
- Проектират графични работни процеси, които координират агентите на LLM, инструментите и паметта.
- Имплементират условно маршрутиране, повторни опити и резервни варианти за здраво изпълнение.
- Интегрират извличане, API и структурирани изходи в циклите на агентите.
- Оценяват, следят и укрепват поведението на агентите за надеждност и сигурност.
Формат на курса
- Интерактивна лекция и управлявано обсуждение.
- Водими лаборатории и прегледи на код в песочник среда.
- Упражнения за проектиране на сценарии и прегледи от колеги.
Опции за персонализация на курса
- За да попитате персонализиран тренинг за този курс, моля свържете се с нас, за да уредим.
LangGraph за автоматизация на маркетинга
14 часаLangGraph е графична рамка за оркестриране, която позволява условни, многостъпкови работни процеси с LLM и инструменти, идеална за автоматизиране и персонализиране на контентни конвейери.
Това обучение с инструктор (онлайн или на място) е насочено към маркетингови специалисти, стратези на съдържанието и разработчици на автоматизация на среден ниво, които искат да реализират динамични, разклонени емейл кампании и конвенти на съдържанието с помощта на LangGraph.
Крайно, участващите ще могат да:
- Проектират графично структурирани контентни и емейл работни процеси с условна логика.
- Интегрират LLM, API и източници на данни за автоматизирана персонализация.
- Управляват състояние, памет и контекст през многостъпкови кампании.
- Оценяват, мониторират и оптимизират производителността и резултатите от доставката на работни процеси.
Формат на курса
- Интерактивни лекции и групови дискусии.
- Практически лаборатории за реализиране на емейл работни процеси и контентни конвейери.
- Упражнения на сценарии за персонализация, сегментация и разклонена логика.
Опции за персонализиране на курса
- За запитване на персонализиран обучение за този курс, моля свържете се с нас, за да организирате.
Първи стъпки с Ollama: Изпълнение на локални AI модели
7 часаТози курс с инструктор, проведен на живо (онлайн или на място), е предназначен за професионалисти на начално ниво, които искат да инсталират, конфигурират и използват Ollama за изпълнение на модели на изкуствен интелигент на локалните си машини.
По време на този курс участващите ще бъдат в състояние да:
- Разберат основните принципи на Ollama и възможностите му.
- Настроят Ollama за изпълнение на локални модели на изкуствен интелигент.
- Разгърнат и взаимодействат с големи модели на език (LLMs) чрез Ollama.
- Оптимизират производителността и използването на ресурси за натоварване с изкуствен интелигент.
- Разгледат случаи за използване на локално разгръщане на изкуствен интелигент в различни отрасли.