Curs de pregatire Inteligență Artificială Aplicată Personalizată și Inginerie LLM cu Python
Prezentarea Cursului
Acest training practic este conceput pentru profesioniști cu experiență în inginerie de date care doresc să își dezvolte abilități practice în domeniul inteligenței artificiale, Python și modelelor lingvistice de mare dimensiune. Cursul se concentrează pe aplicații din lumea reală, acoperind utilizarea modelelor, ingineria prompturilor și construirea de soluții bazate pe IA. Participanții vor lucra la exerciții progresive care trec de la conceptele de bază la construirea de fluxuri de lucru AI implementabile.
Formatul Trainingului
• Training în clasă, față în față
• Sesiuni conduse de instructori cu exerciții ghidate
• Discuții interactive și studii de caz din lumea reală
• Exerciții practice zilnice
Obiectivele Cursului
• Înțelegerea conceptelor de bază ale IA și învățării automate relevante pentru aplicațiile moderne
• Îmbunătățirea abilităților în Python pentru dezvoltarea IA și fluxurilor de date
• Învățarea modului de funcționare a modelelor lingvistice de mare dimensiune și cum să le utilizăm eficient
• Proiectarea și optimizarea prompturilor pentru rezultate fiabile
• Construirea de soluții AI de la cap la coadă folosind API-uri și framework-uri
• Integrarea IA în fluxurile de inginerie de date
Schița de curs
Programul Cursului Propunere de Training
Ziua 1 - Introducere în IA și Python pentru Fluxuri de Date
• Prezentare generală a peisajului inteligenței artificiale și învățării automate
• Rolul IA în inginerie modernă de date
• Reîmprospătare a elementelor de bază ale Python pentru aplicații AI
• Lucrul cu date folosind pandas și NumPy
• Introducere în API-uri și manipularea datelor JSON
• Exercițiu mini: încărcarea și transformarea seturilor de date
Ziua 2 - Fundamente ale Învățării Automate pentru Practicieni
• Concepte de învățare supervizată și nesupervizată
• Tehnici de inginerie a caracteristicilor și pregătire a datelor
• Bazele antrenării modelelor folosind scikit-learn
• Evaluarea modelelor și metrici de performanță
• Introducere în conceptele de implementare a modelelor
• Exercițiu practic: construirea unui model predictiv simplu
Ziua 3 - Introducere în LLM-uri și Ingineria Prompturilor
• Înțelegerea modelelor lingvistice de mare dimensiune și modul lor de funcționare
• Tokenizare, ferestre de context și limitări
• Principii și tehnici de proiectare a prompturilor
• Prompting zero-shot și few-shot
• Strategii de evaluare și iterare a prompturilor
• Exerciții practice de ingineria prompturilor
Ziua 4- Construirea Aplicațiilor AI cu LLM-uri
• Utilizarea API-urilor LLM în Python
• Concepte de ieșiri structurate și apeluri de funcții
• Construirea de aplicații bazate pe chat și pe sarcini
• Introducere în generarea augmentată prin recuperare
• Conectarea LLM-urilor cu surse externe de date
• Mini-proiect: construirea unui asistent AI simplu
Ziua 5 - Pregătirea Soluțiilor AI pentru Producție
• Proiectarea fluxurilor de lucru AI scalabile
• Integrarea IA în fluxurile de date
• Monitorizarea și îmbunătățirea performanței modelelor
• Optimizarea costurilor și strategii de utilizare a API-urilor
• Considerații de securitate și IA responsabilă
• Proiect final: construirea unei soluții AI de la cap la coadă
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Curs de pregatire Inteligență Artificială Aplicată Personalizată și Inginerie LLM cu Python - Rezervare
Curs de pregatire Inteligență Artificială Aplicată Personalizată și Inginerie LLM cu Python - Solicitare
Inteligență Artificială Aplicată Personalizată și Inginerie LLM cu Python - Cerere de consultanta
Mărturii (2)
Exemplele/exercițiile perfect adaptate domeniului nostru
Luc - CS Group
Curs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Tradus de catre o masina
Formatorul a fost foarte disponibil pentru a răspunde la toate tipurile de întrebări pe care le-am avut.
Caterina - Stamtech
Curs - Developing APIs with Python and FastAPI
Tradus de catre o masina
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
LangGraph Avansat: Optimizare, Depanare și Monitorizare a Graficelor Complexe
35 OreLangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM cu stare, multi-actor, sub formă de grafuri componibile cu stare persistentă și control asupra execuției.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de platformă AI de nivel avansat, DevOps pentru AI și arhitecților ML care doresc să optimizeze, să depaneze, să monitorizeze și să opereze sisteme LangGraph de nivel de producție.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Proiecta și optimiza topologii complexe LangGraph pentru viteză, cost și scalabilitate.
- Ingineria fiabilității cu reîncercări, timeout-uri, idempotență și recuperare bazată pe checkpoint-uri.
- Depana și urmări execuțiile graficelor, inspecta starea și reproduce sistematic problemele de producție.
- Instrumenta grafice cu loguri, metrici și urme, să le implementeze în producție și să monitorizeze SLA-urile și costurile.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Construirea Agenților de Codificare cu Devstral: De la Proiectarea Agentului la Instrumentare
14 OreDevstral este un cadru open-source conceput pentru a construi și a rula agenți de codificare care pot interacționa cu baze de cod, instrumente de dezvoltare și API-uri pentru a îmbunătăți productivitatea ingineriei.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de nivel intermediar și avansat în domeniul ML, echipelor de instrumente pentru dezvoltatori și SRE-urilor care doresc să proiecteze, să implementeze și să optimizeze agenți de codificare folosind Devstral.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să seteze Devstral pentru dezvoltarea agenților de codificare.
- Să proiecteze fluxuri de lucru agentice pentru explorarea și modificarea bazelor de cod.
- Să integreze agenții de codificare cu instrumente de dezvoltare și API-uri.
- Să implementeze cele mai bune practici pentru o implementare sigură și eficientă a agenților.
Formatul cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Scalarea Analizei de Date cu Python și Dask
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat cercetătorilor de date și inginerilor de software care doresc să utilizeze Dask în ecosistemul Python pentru a construi, scala și analiza seturi mari de date.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze mediul pentru a începe construirea procesării datelor mari cu Dask și Python.
- Să exploreze caracteristicile, bibliotecile, instrumentele și API-urile disponibile în Dask.
- Să înțeleagă cum Dask accelerează calculul paralel în Python.
- Să învețe cum să scaleze ecosistemul Python (Numpy, SciPy și Pandas) folosind Dask.
- Să optimizeze mediul Dask pentru a menține o performanță ridicată în gestionarea seturilor mari de date.
Analiza Datelor cu Python, Pandas și Numpy
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor Python și analiștilor de date de nivel intermediar care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în analiza și manipularea datelor folosind Pandas și NumPy.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze un mediu de dezvoltare care include Python, Pandas și NumPy.
- Să creeze o aplicație de analiză a datelor folosind Pandas și NumPy.
- Să efectueze operații avansate de curățare, sortare și filtrare a datelor.
- Să realizeze operații de agregare și să analizeze serii de timp.
- Să vizualizeze date folosind Matplotlib și alte biblioteci de vizualizare.
- Să depisteze și să optimizeze codul lor de analiză a datelor.
Open-Source Model Ops: Auto-gospodărire, Fine-Tuning și Guvernanță cu Modelele Devstral și Mistral
14 OreModelele Devstral și Mistral sunt tehnologii AI open-source concepute pentru implementare flexibilă, fine-tuning și integrare scalabilă.
Acest training condus de un instructor, live (online sau onsite), este destinat inginerilor ML de nivel intermediar–avansat, echipelor de platformă și inginerilor de cercetare care doresc să auto-gospodărească, să ajusteze și să guverneze modelele Mistral și Devstral în medii de producție.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să pregătească medii auto-gospodărite pentru modelele Mistral și Devstral.
- Să aplice tehnici de fine-tuning pentru performanță specifică domeniului.
- Să implementeze versiune, monitorizare și guvernanță a ciclului de viață.
- Să asigure securitate, conformitate și utilizare responsabilă a modelelor open-source.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Exerciții practice de auto-gospodărire și fine-tuning.
- Implementare live-lab a conductelor de guvernanță și monitorizare.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Dezvoltare Full Stack FARM (FastAPI, React și MongoDB)
14 OreAcest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească stiva FARM (FastAPI, React și MongoDB) pentru a construi aplicații web dinamice, de înaltă performanță și scalabile.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze mediul de dezvoltare necesar care integrează FastAPI, React și MongoDB.
- Să înțeleagă conceptele, caracteristicile și beneficiile cheie ale stivei FARM.
- Să învețe cum să construiască API-uri REST cu FastAPI.
- Să învețe cum să proiecteze aplicații interactive cu React.
- Să dezvolte, să testeze și să implementeze aplicații (front-end și back-end) folosind stiva FARM.
Dezvoltarea API-urilor cu Python și FastAPI
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească FastAPI cu Python pentru a construi, testa și implementa API-uri RESTful mai ușor și mai rapid.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a dezvolta API-uri cu Python și FastAPI.
- Să creeze API-uri mai rapid și mai ușor folosind biblioteca FastAPI.
- Să învețe cum să creeze modele și scheme de date bazate pe Pydantic și OpenAPI.
- Să conecteze API-uri la o bază de date folosind SQLAlchemy.
- Să implementeze securitate și autentificare în API-uri folosind instrumentele FastAPI.
- Să construiască imagini de container și să implementeze API-uri web pe un server cloud.
Fiji: Prelucrarea Imaginilor pentru Biotehnologie și Toxicologie
14 OreAcest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat cercetătorilor și profesioniștilor de laborator de la nivel începător până la intermediar, care doresc să prelucreze și să analizeze imagini legate de țesuturi histologice, celule sanguine, alge și alte mostre biologice.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să navigheze în interfața Fiji și să utilizeze funcțiile de bază ale ImageJ.
- Să prelucreze și să îmbunătățească imaginile științifice pentru o analiză mai bună.
- Să analizeze imagini cantitativ, inclusiv numărarea celulelor și măsurarea ariilor.
- Să automatizeze sarcini repetitive folosind macro-uri și plugin-uri.
- Să personalizeze fluxurile de lucru pentru nevoile specifice de analiză a imaginilor în cercetarea biologică.
Aplicații LangGraph în Finanțe
35 OreLangGraph este un cadru pentru construirea de aplicații LLM cu mai mulți actori și stare persistentă, ca grafuri componibile cu control asupra execuției.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar și avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să opereze soluții financiare bazate pe LangGraph, respectând regulile de guvernanță, observabilitate și conformitate.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Proiecta fluxuri de lucru LangGraph specifice finanțelor, aliniate la cerințele de reglementare și audit.
- Integra standarde și ontologii de date financiare în starea grafului și instrumentele aferente.
- Implementa controale de fiabilitate, siguranță și implicare umană pentru procese critice.
- Deploy, monitoriza și optimiza sisteme LangGraph pentru performanță, cost și SLA-uri.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
LangGraph Foundations: Grafică Bazată pe LLM și Lanțuri de Prompturi
14 OreLangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM structurate pe grafice, care suportă planificare, ramificare, utilizarea de unelte, memorie și execuție controlabilă.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor începători, inginerilor de prompturi și practicienilor din domeniul datelor care doresc să proiecteze și să construiască fluxuri de lucru LLM fiabile, cu mai multe etape, folosind LangGraph.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Explica conceptele de bază ale LangGraph (noduri, muchii, stare) și când să le folosească.
- Construi lanțuri de prompturi care se ramifică, apelează unelte și mențin memoria.
- Integra recuperarea și API-uri externe în fluxurile de lucru bazate pe grafice.
- Testa, depana și evalua aplicațiile LangGraph pentru fiabilitate și siguranță.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții facilitate.
- Laboratoare ghidate și prezentări de cod într-un mediu sigur.
- Exerciții bazate pe scenarii de proiectare, testare și evaluare.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
LangGraph în Sănătate: Orchestrarea Fluxurilor de Lucru pentru Mediile Reglementate
35 OreLangGraph permite fluxuri de lucru cu stare, multi-actor, alimentate de LLM-uri, cu un control precis asupra căilor de execuție și al păstrării stării. În domeniul sănătății, aceste capabilități sunt cruciale pentru conformitate, interoperabilitate și construirea sistemelor de sprijin în luarea deciziilor care se aliniază cu fluxurile de lucru medicale.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să gestioneze soluții bazate pe LangGraph în domeniul sănătății, abordând în același timp provocările reglementare, etice și operaționale.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Proiecta fluxuri de lucru specifice sănătății folosind LangGraph, având în vedere conformitatea și auditabilitatea.
- Integra aplicații LangGraph cu ontologii și standarde medicale (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplica cele mai bune practici pentru fiabilitate, urmărire și explicabilitate în medii sensibile.
- Implementa, monitoriza și valida aplicații LangGraph în setări de producție din domeniul sănătății.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Exerciții practice bazate pe studii de caz din viața reală.
- Practică de implementare într-un mediu live-lab.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
LangGraph pentru Aplicații Juridice
35 OreLangGraph este un cadru pentru construirea de aplicații LLM cu mai mulți actori și stare persistentă, sub formă de grafuri componibile, cu control precis asupra execuției.
Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar și avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să opereze soluții juridice bazate pe LangGraph, cu controalele necesare de conformitate, trasabilitate și guvernanță.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Proiecta fluxuri de lucru specifice domeniului juridic în LangGraph care să păstreze auditabilitatea și conformitatea.
- Integra ontologii juridice și standarde de documente în starea și procesarea grafului.
- Implementa bariere de protecție, aprobări cu implicarea umană și căi de decizie trasabile.
- Implementa, monitoriza și întreține servicii LangGraph în producție, cu observabilitate și control al costurilor.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Construirea Fluxurilor de Lucru Dinamice cu LangGraph și Agenți LLM
14 OreLangGraph este un cadru de lucru pentru compunerea fluxurilor de lucru structurate în grafuri ale LLM-urilor, care sprijină ramificarea, utilizarea uneltelor, memoria și execuția controlabilă.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor și echipelor de produs de nivel intermediar care doresc să combine logica grafică a LangGraph cu buclele agenților LLM pentru a construi aplicații dinamice și conștiente de context, cum ar fi agenți de asistență pentru clienți, arbori de decizie și sisteme de recuperare a informațiilor.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Proiecta fluxuri de lucru bazate pe grafuri care coordonează agenți LLM, unelte și memorie.
- Implementa rutare condițională, încercări repetate și mecanisme de rezervă pentru o execuție robustă.
- Integra recuperarea, API-uri și ieșiri structurate în buclele agenților.
- Evalua, monitoriza și consolida comportamentul agenților pentru fiabilitate și siguranță.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții facilitate.
- Laboratoare ghidate și prezentări de cod într-un mediu de testare.
- Exerciții de proiectare bazate pe scenarii și evaluări între colegi.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
LangGraph pentru Automatizarea Marketingului
14 OreLangGraph este un cadru de orchestratie bazat pe grafice care permite fluxuri de lucru condiționale, în mai mulți pași, cu LLM și instrumente, ideal pentru automatizarea și personalizarea pipeline-urilor de conținut.
Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată marketerilor de nivel intermediar, strategilor de conținut și dezvoltatorilor de automatizări care doresc să implementeze campanii de emailing dinamice, cu ramificări, și pipeline-uri de generare de conținut folosind LangGraph.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să proiecteze fluxuri de lucru structurate pe grafice pentru conținut și emailing, cu logică condițională.
- Să integreze LLM-uri, API-uri și surse de date pentru personalizare automată.
- Să gestioneze starea, memoria și contextul în cadrul campaniilor cu mai mulți pași.
- Să evalueze, monitorizeze și optimizeze performanța fluxurilor de lucru și rezultatele de livrare.
Formatul Cursului
- Prelegeri interactive și discuții de grup.
- Sesiuni practice de implementare a fluxurilor de lucru pentru emailing și pipeline-uri de conținut.
- Exerciții bazate pe scenarii de personalizare, segmentare și logică de ramificare.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Accelerarea Fluxurilor de Lucru în Python Pandas cu Modin
14 OreAcest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului) în Moldova, este destinat cercetătorilor de date și dezvoltatorilor care doresc să utilizeze Modin pentru a construi și implementa calcule paralele cu Pandas pentru o analiză mai rapidă a datelor.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze mediul necesar pentru a începe dezvoltarea fluxurilor de lucru Pandas la scară largă cu Modin.
- Să înțeleagă caracteristicile, arhitectura și avantajele Modin.
- Să cunoască diferențele dintre Modin, Dask și Ray.
- Să efectueze operații Pandas mai rapid cu Modin.
- Să implementeze întreaga API Pandas și funcții.
