Curs de pregatire Detecția Fraudelor cu Python și TensorFlow

Acest curs intensiv, practic, acoperă tehnici avansate de Python, bune practici de inginerie și modele de proiectare utilizate frecvent pentru a construi aplicații Python menținabile, testabile și de înaltă performanță. Acesta pune accent pe instrumente moderne, tipizare, modele de concurență, modele de arhitectură și fluxuri de lucru gata de implementare.

Această instruire condusă de un instructor, în direct (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor Python de nivel intermediar până la avansat care doresc să adopte practici și modele profesionale pentru sisteme Python de grad de producție.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Aplica tipizarea Python, clasele de date și verificarea tipurilor pentru a crește fiabilitatea codului.
• Utiliza modele de proiectare și principii de arhitectură pentru a structura aplicații robuste.
• Implementa corect concurența și paralelismul folosind asyncio și multiprocessing.
• Construi cod bine testat cu pytest, testare bazată pe proprietăți și pipeline-uri CI.
• Profilarea, optimizarea și consolidarea aplicațiilor Python pentru producție.
• Ambalarea, distribuirea și implementarea proiectelor Python folosind instrumente moderne și containere.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și demo-uri scurte.
• Laboratoare practice și exerciții de codificare în fiecare zi.
• Mini-proiect capitol care integrează modele, testare și implementare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată sau o zonă de concentrare (date, web sau infrastructură), vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest curs învață tehnici practice de inginerie pentru a proiecta, construi, testa și implementa sisteme agentice (autonome) folosind Python. Acoperă bucla agentului, integrarea uneltelor, gestionarea memoriei și stării, modele de orchestratie, controale de siguranță și considerații de producție.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de ML de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de AI și inginerilor de software care doresc să construiască agenți autonomi robusti, gata pentru producție, folosind Python.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa bucla agentului și fluxurile de luare a deciziilor.
• Integra unelte și API-uri externe pentru a extinde capacitățile agentului.
• Implementa arhitecturi de memorie pe termen scurt și lung pentru agenți.
• Coordona orchestări în mai mulți pași și compozabilitatea agentului.
• Aplica cele mai bune practici de siguranță, control al accesului și observabilitate pentru agenții implementați.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice de construire a agenților cu Python și SDK-uri populare.
• Exerciții bazate pe proiecte care produc prototipuri implementabile.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Explorează abordări practice ale Științei Datelor și AI folosind Python — echipează profesioniștii cu abilitățile necesare pentru a explora date, a construi modele de învățare automată și a implementa aplicații bazate pe AI în contexte de afaceri; Acoperă fluxuri de lucru CRISP-DM, analiză statistică, învățare supervizată și nesupervizată, învățare profundă cu Tensorflow, procesare de limbaj natural, date mari cu Spark și povestire bazată pe date; Ideal pentru începători care doresc o certificare în știința datelor cu Python și pregătire practică în analitică.

Inteligența Artificială cu Python reprezintă dezvoltarea sistemelor inteligente folosind ecosistemul extins de biblioteci de AI și învățare automată din Python.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată programatorilor de Python de nivel intermediar care doresc să proiecteze, să implementeze și să implementeze soluții de AI folosind Python.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să implementeze algoritmi de AI folosind bibliotecile de bază de AI din Python.
• Să lucreze cu modele de învățare supervizată, nesupravegheată și de întărire.
• Să integreze soluții de AI în aplicațiile și fluxurile de lucru existente.
• Să evalueze performanța modelelor și să le optimizeze pentru acuratețe și eficiență.

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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat analiștilor de afaceri care doresc să automatizeze tranzacțiile folosind tradingul algoritmic, Python și R.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să utilizeze algoritmi pentru a cumpăra și vinde titluri de valoare la incremente specializate rapid.
• Să reducă costurile asociate tranzacțiilor folosind tradingul algoritmic.
• Să monitorizeze automat prețurile acțiunilor și să plaseze tranzacții.

AI Aplicat de la Zero în Python îi înzestrează pe programatori și analiști de date cu tehnici fundamentale pentru construirea de soluții de învățare automată de la zero folosind Python. Acoperă principiile de bază ale clasificării și regresiei în învățarea supervizată, clusterizării și detectării de anomalii în învățarea nesupervizată, precum și arhitecturi avansate de rețele neuronale. Examinează metode dovedite pentru lucrul cu scikit-learn, Apache Spark MLlib și Jupyter notebooks pentru dezvoltarea practică a AI. Ajută profesioniștii să implementeze modele practice de ML, să evalueze limitările algoritmilor și să finalizeze proiecte aplicate pentru rezolvarea problemelor din lumea reală.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor Python de nivel intermediar care doresc să-și îmbunătățească experiența de dezvoltare Python folosind AWS Cloud9.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să gestioneze AWS Cloud9 pentru dezvoltarea Python.
• Să înțeleagă interfața și funcționalitățile IDE-ului AWS Cloud9.
• Să scrie, să depaneze și să implementeze aplicații Python în AWS Cloud9.
• Să colaboreze cu alți dezvoltatori folosind platforma AWS Cloud9.
• Să integreze AWS Cloud9 cu alte servicii AWS pentru implementări avansate.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea viziunii artificiale și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de viziune folosind Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să construiască și să antreneze rețele neuronale convoluționale (CNN) folosind TensorFlow.
• Să utilizeze Google Colab pentru dezvoltarea scalabilă și eficientă a modelelor în cloud.
• Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de viziune artificială.
• Să implementeze modele de viziune artificială pentru aplicații din lumea reală.
• Să folosească învățarea prin transfer pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

Acest 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.

Acest 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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în date și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de învățare profundă folosind mediul Google Colab.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de învățare profundă.
• Să înțeleagă elementele de bază ale rețelelor neuronale.
• Să implementeze modele de învățare profundă folosind TensorFlow.
• Să antreneze și să evalueze modele de învățare profundă.
• Să utilizeze funcții avansate ale TensorFlow pentru învățare profundă.

Acest 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.

Acest 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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date care doresc să folosească TensorFlow 2.x pentru a construi predictori, clasificatori, modele generative, rețele neuronale și altele.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Instala și configura TensorFlow 2.x.
• Înțelege avantajele TensorFlow 2.x față de versiunile anterioare.
• Construi modele de învățare profundă.
• Implementa un clasificator avansat de imagini.
• Implementa un model de învățare profundă în cloud, pe dispozitive mobile și IoT.

Acest curs începe prin a vă oferi cunoștințe conceptuale despre rețelele neuronale și, în general, despre algoritmii de învățare automată, învățarea profundă (algoritmi și aplicații).

Partea 1 (40%) a acestei formări se concentrează mai mult pe elementele fundamentale, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

Partea 2 (20%) a acestei formări introduce Theano - o bibliotecă Python care facilitează scrierea modelelor de învățare profundă.

Partea 3 (40%) a formării se va concentra pe TensorFlow - API-ul bibliotecii de software open-source a Google pentru Învățarea Profundă. Exemplele și exercițiile practice vor fi realizate în TensorFlow.

Publicul țintă

Acest curs este destinat inginerilor care doresc să utilizeze TensorFlow pentru proiectele lor de Învățare Profundă.

După finalizarea acestui curs, participanții vor:

• avea o bună înțelegere a rețelelor neuronale profunde (DNN), CNN și RNN
• înțelege structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow
• fi capabili să efectueze sarcini de instalare / configurare a mediului de producție / arhitectură
• fi capabili să evalueze calitatea codului, să efectueze depanare și monitorizare
• fi capabili să implementeze procese avansate de producție, cum ar fi antrenarea modelelor, construirea graficelor și logarea