Cursuri de pregatire Rezumatul Textului cu Python
În Python Machine Learning, funcția de Rezumat al Textului poate citi textul introdus și produce un rezumat al acestuia. Această capacitate este disponibilă din linia de comandă sau ca API/bibliotecă Python. O aplicație interesantă este crearea rapidă a rezumatelor executive; acest lucru este deosebit de util pentru organizațiile care trebuie să analizeze volume mari de date text înainte de a genera rapoarte și prezentări.
În cadrul acestui training condus de un instructor, participanții vor învăța să folosească Python pentru a crea o aplicație simplă care generează automat un rezumat al textului introdus.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să folosească un utilitar de linie de comandă care rezumă textul.
- Să proiecteze și să creeze cod de Rezumat al Textului folosind biblioteci Python.
- Să evalueze trei biblioteci Python de rezumat: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
Publicul țintă
- Dezvoltatori
- Specialiști în Știința Datelor
Formatul cursului
- Parte teoretică, parte discuții, exerciții și practică intensă
Schița de curs
Introducere în Rezumatul Textului cu Python
- Compararea textului de probă cu rezumate generate automat
- Instalarea sumy (un executabil de linie de comandă Python pentru Rezumatul Textului)
- Utilizarea sumy ca utilitar de linie de comandă pentru Rezumatul Textului (Exercițiu practic)
Evaluarea a trei biblioteci Python de rezumat: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17 pe baza caracteristicilor documentate
Alegerea unei biblioteci: sumy, pysummarization sau readless
Crearea unei aplicații Python folosind biblioteca sumy pe Python 2.7/3.3+
- Instalarea bibliotecii sumy pentru Rezumatul Textului
- Utilizarea metodei Edmundson (Extracție) în biblioteca sumy Python pentru Text
Crearea unui cod de test Python simplu care folosește biblioteca sumy pentru a genera un rezumat al textului
Crearea unei aplicații Python folosind biblioteca pysummarization pe Python 2.7/3.3+
- Instalarea bibliotecii pysummarization pentru Rezumatul Textului
- Utilizarea bibliotecii pysummarization pentru Rezumatul Textului
- Crearea unui cod de test Python simplu care folosește biblioteca pysummarization pentru a genera un rezumat al textului
Crearea unei aplicații Python folosind biblioteca readless pe Python 2.7/3.3+
- Instalarea bibliotecii readless pentru Rezumatul Textului
- Utilizarea bibliotecii readless pentru Rezumatul Textului
Crearea unui cod de test Python simplu care folosește biblioteca readless pentru a genera un rezumat al textului
Depanare și depanare
Observații finale
Cerințe
- Cunoașterea programării în Python (Python 2.7/3.3+)
- Cunoașterea generală a bibliotecilor Python
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire Rezumatul Textului cu Python - Rezervare
Cursuri de pregatire Rezumatul Textului cu Python - Solicitare
Rezumatul Textului 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 codare cu Devstral: de la proiectarea agentului la instrumentare
14 OreDevstral este un cadru open-source conceput pentru a construi și a rula agenți de codare care pot interacționa cu baze de cod, instrumente de dezvoltare și API-uri pentru a îmbunătăți productivitatea inginerilor.
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 de dezvoltare și SRE care doresc să proiecteze, să implementeze și să optimizeze agenți de codare folosind Devstral.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să configureze Devstral pentru dezvoltarea agenților de codare.
- Să proiecteze fluxuri de lucru agentice pentru explorarea și modificarea bazelor de cod.
- Să integreze agenții de codare cu instrumente de dezvoltare și API-uri.
- Să implementeze cele mai bune practici pentru o implementare sigură și eficientă a agenților.
Formatul cursului
- Prelegere și discuție interactivă.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică 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.
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.
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.
Le Chat Enterprise: ChatOps Privat, Integrări și Controale de Administrare
14 OreLe Chat Enterprise este o soluție privată de ChatOps care oferă organizațiilor capacități de inteligență artificială conversatională securizate, personalizabile și guvernate, cu suport pentru RBAC, SSO, conectori și integrarea aplicațiilor enterprise.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat managerilor de produse de nivel intermediar, liderilor IT, inginerilor de soluții și echipelor de securitate/conformitate care doresc să implementeze, configureze și guverneze Le Chat Enterprise în medii enterprise.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să implementeze Le Chat Enterprise pentru instalări securizate.
- Să activeze RBAC, SSO și controale bazate pe conformitate.
- Să integreze Le Chat cu aplicațiile și stocurile de date enterprise.
- Să proiecteze și să implementeze manuale de administrare și guvernanță pentru ChatOps.
Formatul cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică 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.
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.
