Cursuri de pregatire Învățarea Profundă pentru NLP (Procesare Limbaj Natural)
DL (Deep Learning) este un subset al ML (Machine Learning).
Python este un limbaj de programare popular care conține biblioteci pentru Deep Learning pentru NLP.
Deep Learning pentru NLP (Natural Language Processing) permite unei mașini să învețe prelucrarea limbajului de la simplu la complex. Printre sarcinile posibile în prezent se numără traducerea lingvistică și generarea de legende pentru fotografii.
În cadrul acestei formări live cu instructor, participanții vor învăța să utilizeze bibliotecile Python pentru NLP pe măsură ce creează o aplicație care procesează un set de fotografii și generează legende.
Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:
- Să proiecteze și să codifice DL pentru NLP utilizând biblioteci Python.
- Să creeze cod Python care citește o colecție substanțial uriașă de imagini și generează cuvinte cheie.
- Să creeze cod Python care generează legende din cuvintele cheie detectate.
Formatul cursului
- Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică
Schița de curs
Introducere în Deep Learning pentru NLP
Diferențierea între diferitele tipuri de modele DL
Utilizarea modelelor pre-instruite vs antrenate
Utilizarea înglobărilor de cuvinte și a analizei sentimentelor pentru a extrage sensul din text
Cum funcționează Unsupervised Deep Learning.
Instalarea și configurarea Python biblioteci Deep Learning
Utilizarea bibliotecii Keras DL de deasupra TensorFlow pentru a permite Python să creeze subtitrări
Lucrul cu Theano (biblioteca de calcul numeric) și TensorFlow (biblioteca generală și lingvistică) pentru a fi utilizate ca biblioteci DL extinse în scopul creării de subtitrări.
Folosind Keras pe deasupra TensorFlow sau Theano pentru a experimenta rapid în Deep Learning
Crearea unei aplicații Deep Learning simplă în TensorFlow pentru a adăuga subtitrări la o colecție de imagini
Depanare
Un cuvânt despre alte cadre DL (specializate).
Implementarea aplicației dvs. DL
Folosind GPUs pentru a accelera DL
Observații de încheiere
Cerințe
- O înțelegere a programării Python
- O înțelegere a Python bibliotecilor în general
Audiență
- Programatori cu interes în lingvistică
- Programatori care caută o înțelegere a NLP (Natural Language Processing) .
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire Învățarea Profundă pentru NLP (Procesare Limbaj Natural) - Booking
Cursuri de pregatire Învățarea Profundă pentru NLP (Procesare Limbaj Natural) - Enquiry
Învățarea Profundă pentru NLP (Procesare Limbaj Natural) - Cerere de consultanta
Cerere de consultanta
Upcoming Courses
Cursuri înrudite
Avansat LangGraph: Optimizare, Depanare și Monitorizare a Grafurilor Complexe
35 oreAcest training live, condus de instrucțor (online sau pe locație) se adresează inginerilor avansați ai platformelor AI, DevOps pentru AI și arhitecții ML care dorește să optimizeze, debugeze, supravegheze și opereze sisteme LangGraph de producție.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să dezvolte și optimizeze topologii complexe LangGraph pentru viteză, costuri și scalabilitate.
- Să inginerizeze fiabilitatea prin reîncercări, timeout-uri, idempotentitate și recuperare bazată pe checkpoint.
- Să debugeze și urmărească execuțiile grafelelor, să inspecteze starea și să reproduca sistematic problemele de producție.
- Să echipamente grafurile cu jurnale, metrice și traseuri, să le deployeze în producție și să monitorizeze SLAs și costurile.
Format al cursului
- Lecții interactive și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Punere în aplicare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni pentru personalizarea cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a face aranjamente.
Construire Agenti de Codificare cu Devstral: De la Designul Agentului până la Instrumentele de Dezvoltare
14 oreDevstral este un cadru open-source conceput pentru construirea și executarea agenților de codare care pot interacționa cu bazele de cod, instrumentele dezvoltatorilor și API-urile pentru a crește productivitatea ingineritului.
Acest antrenament condus de instructor (online sau la fața locului) este destinat inginerilor ML intermediari până la avansați, echipelor de instrumente de dezvoltare și SRE-urilor care doresc să proiecteze, implementeze și optimizze agenții de codare folosind Devstral.
La finalul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Setați și configurați Devstral pentru dezvoltarea agenților de codare.
- Proiectați fluxuri de lucru agentești pentru explorarea și modificarea bazei de cod.
- Integrați agenții de codare cu instrumentele dezvoltatorului și API-urile.
- Implementați cele mai bune practici pentru implementarea sigură și eficientă a agentilor.
Formatul cursului
- Predare interactivă și discuție.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare directă într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a face aranjamente.
Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Fine-Tuning and Governance with Devstral & Mistral Models
14 oreDevstral and Mistral models are open-source AI technologies designed for flexible deployment, fine-tuning, and scalable integration.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate–level to advanced–level ML engineers, platform teams, and research engineers who wish to self-host, fine-tune, and govern Mistral and Devstral models in production environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure self-hosted environments for Mistral and Devstral models.
- Apply fine-tuning techniques for domain-specific performance.
- Implement versioning, monitoring, and lifecycle governance.
- Ensure security, compliance, and responsible usage of open-source models.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises in self-hosting and fine-tuning.
- Live-lab implementation of governance and monitoring pipelines.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Aplicațiile LangGraph în Finanțe
35 oreLangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM stateful și multiactor ca grafuri compozabile cu stare persistentă și control asupra execuției.
Acest training live, condus de un instrucător (online sau pe locație), se adresează profesionistilor intermediari până la avansați care dorește să proiecteze, implementeze și opereze soluții financiare bazate pe LangGraph cu o guvernanță, observabilitate și conformitate adecvată.
La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:
- Să proiecteze fluxuri de lucru specific financiar ale LangGraph aliniate cu cerințele regulatorii și auditului.
- Să integreze standardurile și ontologiile de date financiare în starele graficului și instrumentele.
- Să implementeze fiabilitate, siguranță și controale umane în bucle pentru procese critice.
- Să distribuie, monitorizeze și optimizare sisteme LangGraph pentru performanță, costuri și SLAs.
Formatul cursului
- Curs interactiv și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare cu participare activă într-un mediu de laborator live.
Opțiuni pentru personalizarea cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
Fundamentele LangGraph: Stimularea și lanțuirea bazată pe grafice pentru LLM-uri
14 oreLangGraph este un cadru pentru construirea de aplicații LLM structurate în grafice care susțin planificarea, ramificarea, utilizarea instrumentelor, memorie și execuția controlabilă.
Acest training live sub supravegherea unui instrucțuator (online sau presență) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător, inginerii prompt și practicienii datelor care doresc să proiecteze și construiască fluxuri de lucru LLM multiple etape, fiabile, folosind LangGraph.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Explica conceptele principale ale lui LangGraph (noduri, muchii, stare) și când să le folosească.
- Construiți lanțuri de prompt care se ramificează, apelează la instrumente și mențin memorie.
- Integrare recuperare și API-uri externe în fluxurile de lucru grafič.
- Să testeze, depisteze erori și să evalueze aplicațiile LangGraph pentru fiabilitate și siguranță.
Format al cursului
- Conferințe interactive și discuții facilitate.
- Laboratoare guidați și parcurgere cod într-un mediu sandbox.
- Exerciții bazate pe scenarii privind proiectarea, testarea și evaluarea.
Opcțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
LangGraph în sănătate: Orchesterizare a fluxurilor de lucru pentru medii regulate
35 oreLangGraph permite fluxuri de lucru stateful și multiactori alimentate de LLMs cu control precis asupra traiectoriilor de execuție și persistenței stării. În sănătate, aceste capacități sunt cruciale pentru conformitatea, interoperabilitatea și construirea sistemelor de suport la decizii care se aliniază cu fluxurile de lucru medicale.
Acest instruire directivă (online sau pe locație) este destinată profesionistilor de nivel intermediar până avansat care dorește să conceapă, implementeze și administreze soluții LangGraph pentru sănătate, abordând provocările regulate, etice și operaționale.
La finalul acestei instruire, participanții vor putea:
- Să conceapă fluxuri de lucru specifice pentru sănătate în LangGraph cu menținerea conformității și auditabilității.
- Să integreze aplicațiile LangGraph cu ontologiile medicale și standardurile (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Să aplique cele mai bune practici pentru fiabilitatea, tracabilizarea și explicabilitatea în medii senzitive.
- Să deployeze, monitorizeze și valideze aplicațiile LangGraph în setările de producție din sănătate.
Format al cursului
- Lecții interacutive și discuții.
- Exerciții practice cu studii de caz reale.
- Practică de implementare într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
LangGraph pentru Aplicații Legale
35 oreConstruirea de Fluxuri Dinamice cu LangGraph și Agenti LLM
14 oreLangGraph este un cadru pentru compunerea fluxurilor de lucru structurați ca grafuri care susțin ramificare, utilizarea instrumentelor, memorie și execuție controlabilă.
Acest învățământ direct (online sau presencial) se adresează inginerilor de nivel mediu și echipele de produse care doresc să combine logica grafică a LangGraph cu ciclurile agentelor LLM pentru a construi aplicații dinamice și sensibile la context, cum ar fi agenți de suport clienti, arborele decizional sau sisteme de recuperare a informațiilor.
La finalul acestui învățământ, participanții vor putea:
- Să dezvolte fluxuri de lucru bazate pe grafuri care coordonează agenții LLM, instrumentele și memoria.
- Să implementeze rutare condițională, repetări și planuri de rezervă pentru o execuție robustă.
- Să integreze recuperarea datelor, API-uri și iesiri structurate în ciclurile agenților.
- Să evalueze, monitorizeze și consolideze comportamentul agentului pentru fiabilitate și siguranță.
Formatul cursului
- Prelegeri interactive și discuții facilitate.
- Laboratoare guiâte și parcurgerea codului într-un mediu sandbox.
- Exerciții de design bazate pe scenarii și reviste peer-to-peer.
Opțiuni pentru personalizarea cursului
- Pentru a solicita un învățământ personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.
LangGraph pentru Automatizarea Marketingului
14 oreLe Chat Enterprise: Private ChatOps, Integrations & Admin Controls
14 oreLe Chat Enterprise is a private ChatOps solution that provides secure, customizable, and governed conversational AI capabilities for organizations, with support for RBAC, SSO, connectors, and enterprise app integrations.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level product managers, IT leads, solution engineers, and security/compliance teams who wish to deploy, configure, and govern Le Chat Enterprise in enterprise environments.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Le Chat Enterprise for secure deployments.
- Enable RBAC, SSO, and compliance-driven controls.
- Integrate Le Chat with enterprise applications and data stores.
- Design and implement governance and admin playbooks for ChatOps.
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.
Cost-Effective LLM Architectures: Mistral at Scale (Performance / Cost Engineering)
14 oreMistral is a high-performance family of large language models optimized for cost-effective production deployment at scale.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level infrastructure engineers, cloud architects, and MLOps leads who wish to design, deploy, and optimize Mistral-based architectures for maximum throughput and minimum cost.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement scalable deployment patterns for Mistral Medium 3.
- Apply batching, quantization, and efficient serving strategies.
- Optimize inference costs while maintaining performance.
- Design production-ready serving topologies for enterprise workloads.
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.
Productizing Conversational Assistants with Mistral Connectors & Integrations
14 oreMistral AI is an open AI platform that enables teams to build and integrate conversational assistants into enterprise and customer-facing workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level product managers, full-stack developers, and integration engineers who wish to design, integrate, and productize conversational assistants using Mistral connectors and integrations.
By the end of this training, participants will be able to:
- Integrate Mistral conversational models with enterprise and SaaS connectors.
- Implement retrieval-augmented generation (RAG) for grounded responses.
- Design UX patterns for internal and external chat assistants.
- Deploy assistants into product workflows for real-world use cases.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on integration exercises.
- Live-lab development of conversational assistants.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Enterprise-Grade Deployments with Mistral Medium 3
14 oreMistral Medium 3 este un model lingvistic de dimensiuni mari, cu performanță ridicată și multimodal, conceput pentru implementări de grad producție în mediile enterprise.
Acest curs instruit de instructor (online sau la locația solicitată) este destinat inginerilor AI/ML de nivel intermediar până la avansat, arhitecților platformelor și echipelor MLOps care doresc să implementeze, optimizate și să asigure securitatea Mistral Medium 3 pentru cazurile de utilizare enterprise.
La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Implementa Mistral Medium 3 folosind opțiuni API și self-hosted.
- Optimiza performanța inferinței și costurile.
- Aplica cazuri de utilizare multimodale cu Mistral Medium 3.
- Aplica cele mai bune practici în domeniul securității și conformității pentru mediile enterprise.
Formatul Cursului
- Predare interactivă și discuție.
- Multe exerciții și practici.
- Implementarea manuală într-un mediu live-lab.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja detaliile.
Mistral for Responsible AI: Privacy, Data Residency & Enterprise Controls
14 oreMistral AI is an open and enterprise-ready AI platform that provides features for secure, compliant, and responsible AI deployment.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level compliance leads, security architects, and legal/ops stakeholders who wish to implement responsible AI practices with Mistral by leveraging privacy, data residency, and enterprise control mechanisms.
By the end of this training, participants will be able to:
- Implement privacy-preserving techniques in Mistral deployments.
- Apply data residency strategies to meet regulatory requirements.
- Set up enterprise-grade controls such as RBAC, SSO, and audit logs.
- Evaluate vendor and deployment options for compliance alignment.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Compliance-focused case studies and exercises.
- Hands-on implementation of enterprise AI controls.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Multimodal Applications with Mistral Models (Vision, OCR, & Document Understanding)
14 oreMistral models are open-source AI technologies that now extend into multimodal workflows, supporting both language and vision tasks for enterprise and research applications.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML researchers, applied engineers, and product teams who wish to build multimodal applications with Mistral models, including OCR and document understanding pipelines.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up and configure Mistral models for multimodal tasks.
- Implement OCR workflows and integrate them with NLP pipelines.
- Design document understanding applications for enterprise use cases.
- Develop vision-text search and assistive UI functionalities.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on coding exercises.
- Live-lab implementation of multimodal pipelines.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.