Курс за обучение по Python за потребители на Matlab

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 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 (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.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, които желаят да използват TensorFlow за анализ на данни за потенциални измами.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да създават модел за откриване на измами с Python и TensorFlow.
• Да изграждат линейни регресии и модели на линейна регресия за прогнозиране на измами.
• Да разработят цялостно AI приложение за анализ на данни за измами.

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 с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към мрежови инженери, които искат да поддържат, управляват и проектират компютърни мрежи с Python.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Оптимизират и използват Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet и pyntc за мрежова автоматизация с Python.
• Усвоят многопоточност и многопроцесорна обработка в мрежовата автоматизация.
• Използват GNS3 и Python за мрежово програмиране.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към бизнес специалисти и анализатори на данни с междинни умения по Python, които желаят да приложат Python за автоматизиране на работни потоци, анализ на бизнес данни и генериране на динамични отчети, базирани на Excel.

Този курс е предназначен за всички, които желаят да научат програмния език Python. Акцентът е върху самия език, основните библиотеки, както и върху подбора на най-добрите и полезни библиотеки, разработени от Python общността. Python движи бизнеса и се използва от учени по целия свят – това е един от най-популярните програмни езици.