Курс за обучение по Обобщаване на текст с Python
В сферата на машинното обучение с Python функцията за обобщаване на текст позволява четенето на входния текст и създаването на негово резюме. Тази възможност е достъпна както от командния ред, така и чрез Python API/библиотека. Едно от вълнуващите приложения е бързото генериране на изпълнителни обобщения, което е особено полезно за организации, които трябва да преглеждат големи обеми от текстови данни преди създаването на отчети и презентации.
В това водено от инструктор, на живо обучение участниците ще научат как да използват Python за изграждането на проста приложение, което автоматично генерира обобщение на входния текст.
До края на обучението участниците ще могат да:
- Използват инструмент от командния ред за обобщаване на текст.
- Проектират и създават код за обобщаване на текст, използвайки Python библиотеки.
- Оценят три Python библиотеки за обобщаване: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4 и readless 1.0.17.
Целева аудитория
- Разработчици
- Специалисти по данни
Формат на курса
- Част от лекция, част дискусия, упражнения и интензивна практическа работа
План на курса
Въведение в обобщаването на текст с Python
- Сравняване на изходен текст с автоматично генерирани обобщения
- Инсталиране на sumy (Python изпълним файл от командния ред за обобщаване на текст)
- Използване на sumy като утилитарен инструмент от командния ред за обобщаване на текст (Практическо упражнение)
Оценка на три Python библиотеки за обобщаване: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4 и readless 1.0.17, базирана на документирани функции
Избор на библиотека: sumy, pysummarization или readless
Създаване на Python приложение с помощта на библиотеката sumy за Python 2.7/3.3+
- Инсталиране на библиотеката sumy за обобщаване на текст
- Използване на метода Edmundson (екстракция) в Python библиотеката sumy за обработка на текст
Създаване на проста Python тестова програма, която използва библиотеката sumy за генериране на текстово обобщение
Създаване на Python приложение с помощта на библиотеката pysummarization за Python 2.7/3.3+
- Инсталиране на библиотеката pysummarization за обобщаване на текст
- Използване на библиотеката pysummarization за обобщаване на текст
- Създаване на проста Python тестова програма, която използва библиотеката pysummarization за генериране на текстово обобщение
Създаване на Python приложение с помощта на библиотеката readless за Python 2.7/3.3+
- Инсталиране на библиотеката readless за обобщаване на текст
- Използване на библиотеката readless за обобщаване на текст
Създаване на проста Python тестова програма, която използва библиотеката readless за генериране на текстово обобщение
Отстраняване на проблеми и отстраняване на грешки
Завършващи бележки
Изисквания
- Разбиране на програмирането с Python (Python 2.7/3.3+)
- Разбиране на Python библиотеките като цяло
Отворените курсове за обучение изискват 5+ участника.
Курс за обучение по Обобщаване на текст с Python - Резервация
Курс за обучение по Обобщаване на текст с Python - Запитване
Обобщаване на текст с Python - Консултантско запитване
Отзиви от потребители (2)
Примери и упражнения, perfектно адаптирани към нашата домейна
Luc - CS Group
Курс - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Машинен превод
Тренерът беше много наличен, за да отговори на всички видове въпроси, които имах.
Caterina - Stamtech
Курс - Developing APIs with Python and FastAPI
Машинен превод
Предстоящи Курсове
Свързани Kурсове
Advanced LangGraph: Оптимизация, отстраняване на грешки и мониторинг на сложни графи
35 ЧасовеLangGraph 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.
Създаване на кодиращи агенти с Devstral: От проектиране на агенти до инструментализация
14 ЧасовеDevstral 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.
Мащабиране на Анализ на Данни с Python и Dask
14 ЧасовеТова 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.
Analiza na danni s Python, Pandas i NumPy
14 ЧасовеТози 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.
Open-Source Model Ops: Самостоятелно хостване, настройка и управление с Devstral & Mistral модели
14 ЧасовеМоделите 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.
FARM (FastAPI, React, and MongoDB) Разработка на пълния стек
14 ЧасовеТова 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.
Разработване на API с Python и FastAPI
14 ЧасовеТова 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.
Приложения на LangGraph в финансовете
35 ЧасовеLangGraph 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 Foundations: Graph-Based LLM Prompting and ChainingОсновни концепции на LangGraph: Графови базирани LLM подканвни и вериги
14 ЧасовеLangGraph 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 в Здравеопазването: Организация на Процеси за Регулирани Средства
35 ЧасовеLangGraph 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 за правни приложения
35 ЧасовеLangGraph 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.
Създаване на Динамични Потокове с LangGraph и LLM Агенти
14 ЧасовеLangGraph 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 ЧасовеLangGraph 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: Private ChatOps, Integrations & Admin Controls
14 ЧасовеLe 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.
Ускоряване на Python Pandas Workflows с Modin
14 ЧасовеТова водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и разработчици, които желаят да използват Modin за изграждане и прилагане на паралелни изчисления с Pandas за по-бърз анализ на данни.
До края на това обучение участниците ще могат:
- Настройте необходимата среда, за да започнете да разработвате Pandas работни потоци в мащаб с Modin.
- Разберете характеристиките, архитектурата и предимствата на Modin.
- Познайте разликите между Modin, Dask и Ray.
- Изпълнете Pandas операции по-бързо с Modin.
- Внедрете целия Pandas API и функции.