Online NLP Training in Moldova

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și factorilor de decizie din domeniul IA de nivel avansat care doresc să exploreze implicațiile etice ale dezvoltării IA și să învețe cum să aplice orientări etice atunci când creează soluții IA cu LangChain.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Identifice problemele etice cheie în dezvoltarea IA cu LangChain.
• Să înțeleagă impactul IA asupra societății și a proceselor decizionale.
• Să dezvolte strategii pentru crearea unor sisteme de inteligență artificială corecte și transparente.
• Să implementeze orientări etice privind IA în proiectele bazate pe LangChain.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor web de nivel mediu și designerilor UX care doresc să utilizeze LangChain pentru a crea aplicații web intuitive și ușor de utilizat.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele fundamentale ale LangChain și rolul său în îmbunătățirea experienței utilizatorilor web.
• Să implementeze LangChain în aplicațiile web pentru a crea interfețe dinamice și receptive.
• Să integreze API-uri în aplicațiile web pentru a îmbunătăți interactivitatea și implicarea utilizatorilor.
• Optimizarea experienței utilizatorului utilizând caracteristicile avansate de personalizare ale LangChain.
• Analizați datele privind comportamentul utilizatorului pentru a regla performanța și experiența aplicațiilor web.

Această instruire live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează analiștilor de afaceri și inginerilor de automatizare de nivel începător care doresc să înțeleagă cum să utilizeze LangChain și API-urile pentru automatizarea sarcinilor repetitive și a fluxurilor de lucru.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă elementele de bază ale integrării API cu LangChain.
• Să automatizeze fluxurile de lucru repetitive utilizând LangChain și Python.
• Să utilizeze LangChain pentru a conecta diverse API-uri pentru procese de afaceri eficiente.
• Să creeze și să automatizeze fluxuri de lucru personalizate utilizând API-urile și capacitățile de automatizare ale LangChain.

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
• Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
• Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
• Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.

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.

SDK-ul CANN (Arhitectură de Calcul pentru Neural Networks) oferă instrumente puternice de implementare și optimizare pentru aplicațiile AI în timp real din domeniul visionului computerizat și NLP, în special pe hardware Huawei Ascend.

Acest training sub conducerea unui instruire (în mod online sau presenzial) este destinat practicionerilor intermediari de IA care doresc să construiască, implementeze și optimizzeze modele CV și NLP folosind SDK-ul CANN pentru scenarii de utilizare în producție.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa și optimiza modele CV și NLP folosind CANN și AscendCL.
• Utiliza instrumentele CANN pentru a converti modelele și să le integreze în pipeline-uri live.
• Optimiza performanța inferenței pentru sarcini precum detectare, clasificare și analiză de sentiment.
• Construi pipeline-uri CV/NLP în timp real pentru scenarii de implementare la bord sau pe cloud.

Format al cursului

• Lectură interactivă și demonstrație.
• Laborator practic cu implementarea modelelor și profilarea performanței.
• Design de pipeline live folosind exemple reale din CV și NLP.

Opțiuni pentru personalizare a cursului

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

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul datelor de nivel mediu care doresc să utilizeze LangChain pentru a-și îmbunătăți capacitățile de analiză și vizualizare a datelor.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să automatizeze extragerea și curățarea datelor utilizând LangChain.
• Să efectueze analize avansate de date utilizând Python și LangChain.
• Să creeze vizualizări cu Matplotlib și alte biblioteci Python integrate cu LangChain.
• Să utilizeze LangChain pentru a genera informații în limbaj natural din analiza datelor.

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based finance solutions with proper governance, observability, and compliance.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design finance-specific LangGraph workflows aligned to regulatory and audit requirements.
• Integrate financial data standards and ontologies into graph state and tooling.
• Implement reliability, safety, and human-in-the-loop controls for critical processes.
• Deploy, monitor, and optimize LangGraph systems for performance, cost, and SLAs.

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.

Această instrucțiune îndrumată în direct (în mod online sau presencial) este destinată specialistilor intermediari în domeniul datelor și dezvoltatorilor care doresc să aplique tehnici de procesare a limbajului natural folosind Python în Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să înțeleagă conceptele fundamentale ale procesării limbajului natural.
• Să preproceseze și să curățe datele textuale pentru sarcini de NLP.
• Să efectueze analiza sentimentelor folosind bibliotecile NLTK și SpaCy.
• Să lucreze cu date textuale folosind Google Colab pentru dezvoltare scalabilă și colaborativă.

Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation is an in-depth course focused on diagnosing, testing, and measuring model behavior when running local or private Ollama deployments.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI engineers, ML Ops professionals, and QA practitioners who wish to ensure reliability, fidelity, and operational readiness of Ollama-based models in production.

By the end of this training, participants will be able to:

• Perform systematic debugging of Ollama-hosted models and reproduce failure modes reliably.
• Design and execute robust evaluation pipelines with quantitative and qualitative metrics.
• Implement observability (logs, traces, metrics) to monitor model health and drift.
• Automate testing, validation, and regression checks integrated into CI/CD pipelines.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs and debugging exercises using Ollama deployments.
• Case studies, group troubleshooting sessions, and automation workshops.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Această formare live, condusă de un instrucțurator în Moldova (online sau pe local) se adresează cercetătorilor, analistilor și angajaților cu cunoștințe în domeniul gestionării informațiilor de nivel mediu care doresc să folosească Claude AI pentru procesarea unor cantități mari de date, sinteza informațiilor și automatizarea sarcinilor de cercetare.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Utiliza Claude AI pentru recenzii literare și sinteza cercetărilor.
• Sintetiza rapoarte, articole de cercetare și documente de lungă durată.
• Extrage informații cheie și tendințe din date structurate și nestructurate.
• Integra Claude AI în fluxurile de lucru ale cercetării și gestionării cunoștințelor.

Această instruire live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor de date de nivel avansat și profesioniștilor DevOps care doresc să valorifice capacitățile LangChain prin integrarea acestuia cu diverse servicii cloud.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să integreze LangChain cu principalele platforme cloud, cum ar fi AWS, Azure și Google Cloud.
• Să utilizeze API-uri și servicii bazate pe cloud pentru a îmbunătăți aplicațiile bazate pe LangChain.
• Scalați și implementați agenți conversaționali în cloud pentru interacțiune în timp real.
• Implementarea celor mai bune practici de monitorizare și securitate în mediile cloud.

LangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
• Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
• Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises with real-world case studies.
• Implementation practice in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Această formare live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să își aprofundeze cunoștințele despre agenții conversaționali și să aplice LangChain la cazuri reale de utilizare.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă elementele fundamentale ale LangChain și aplicarea sa în construirea agenților conversaționali.
• Să dezvolte și să implementeze agenți conversaționali utilizând LangChain.
• Să integreze agenții conversaționali cu API-uri și servicii externe.
• Să aplice tehnici Natural Language Processing (NLP) pentru a îmbunătăți performanța agenților conversaționali.

Această formare live, condusă de un instrucțurator, în Moldova (online sau presencial) se adresează creatorilor de conținut, redactorilor și marketerelor cu niveluri de inițiere până la intermediar care doresc să folosească Claude AI pentru generarea, editarea și rezumatizarea conținutului pentru a îmbunătăți blogurile, rapoartele și materialele marketing.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Utiliza Claude AI pentru gândire creativă și dezvoltarea ideilor.
• Îmbunătăți scrierea cu editare și corectură asistată de Inteligență Artificială.
• Genera rezumate pentru conținutul de lungă formă și rapoarte.
• Automatiza crearea de copii marketing pentru diferite platforme.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să se specializeze în tehnici de învățare profundă de ultimă oră pentru NLU.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă diferențele cheie dintre modelele NLU și NLP.
• Să aplice tehnici avansate de învățare profundă pentru sarcinile NLU.
• Să exploreze arhitecturi profunde, cum ar fi transformatoarele și mecanismele de atenție.
• Să valorifice tendințele viitoare în NLU pentru a construi sisteme AI sofisticate.

Acest formator-guvernav, antrenament live în Moldova (online sau pe locație) se adresează profesionistilor cu nivel avansat care doresc să îmbunătățească și să personalizeze modelele AI pe Ollama pentru o performanță mai bună și aplicații specific domeniu.

La sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Configura un mediu eficient pentru îmbunătățirea modelelor AI pe Ollama.
• Prepara seturi de date pentru îmbunătățirea supravegheată și învățarea prin recompense.
• Optimiza modelele AI pentru performanță, acuratețe și eficiență.
• Implementa modele personalizate în medii de producție.
• Evaluarea îmbunătățirilor modelului și asigurarea robustezii.

Această instruire live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să dobândească abilități practice în utilizarea NLG pentru automatizarea rezumării de text și generarea de conținut.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile de bază ale NLG pentru rezumarea textului și generarea de conținut.
• Să implementeze modele NLG pentru a rezuma documente și articole mari.
• Să utilizeze modele NLG pre-antrenate precum GPT pentru crearea de conținut.
• Să aplice tehnici avansate pentru ajustarea modelelor NLG pentru sarcini specifice de generare de conținut.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și profesioniștilor IT de toate nivelurile de calificare care doresc să automatizeze sarcini și procese folosind inteligența artificială fără a scrie coduri ample.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să proiecteze și să implementeze fluxuri de lucru complexe utilizând interfața vizuală de programare n8n.
• Să integreze capabilitățile AI în fluxurile de lucru folosind LangChain.
• Să construiască chatbots și asistenți virtuali personalizați pentru diverse cazuri de utilizare.
• Efectuați analize și prelucrări avansate de date cu agenți AI.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să exploreze tehnicile de ultimă oră în NLU și înțelegerea semantică.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile înțelegerii semantice și ale IA contextuală.
• Să lucreze cu modele de ultimă generație, cum ar fi transformatoarele și modelele de limbaj pre-antrenate.
• Să implementeze tehnici NLU pentru îmbunătățirea înțelegerii limbajului AI.
• Să dezvolte aplicații care valorifică analiza semantică și inteligența artificială contextuală.

Acest training cu instruire directă (online sau în mod prezențial) este destinat profesionistilor avansați care doresc să implementeze fluxuri de lucru bazate pe IA și sigure folosind Ollama.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Instalați și configurați Ollama pentru procesarea AI privată.
• Integrați modelele IA în fluxuri de lucru enterprise sigure.
• Optimizați performanța AI menținând confidențialitatea datelor.
• Automatizați procesele de afaceri cu capacități AI locale.
• Asigurați conformitatea cu politiciile de securitate și guvernanță enterprise.

Această formare live, condusă de un instrucțurator, în Moldova (online sau pe locațiune) se adresează dezvoltatorilor software intermediari și inginerilor AI care doresc să integreze Claude AI în aplicațiile lor, să construiască chatbote cu putere AI și să îmbunătățească funcționalitatea software-ului prin automatizare guițită de IA.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Utiliza API-ul Claude AI pentru a integra IA în aplicații.
• Dezvolta chatbote și asistenți virtuali guiți de IA.
• Îmbunătăți aplicațiile prin automatizare și NLP guițită de IA.
• Optimiza și ajusta modelele Claude AI pentru diferite cazuri de utilizare.

Dizolva fluxuri de conținut și e-mail structurate pe grafuri cu logică condițională. Intra LLM-uri, API-uri și surse de date pentru personalizarea automatizată. Gestiona starea, memoria și contextul în campanii multiple etape. Evaluează, monitorizează și optimizează performanța și rezultatele de livrare ale fluxului de lucru.

Sesiuni interactive și discuții în grup. Labe-uri cu mână de opere implementând fluxuri de e-mail și canale de conținut. Exerciții bazate pe scenarii privind personalizarea, segmentarea și logică de ramurare.

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

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnicile NLG bazate pe AI pentru aplicații chatbot și asistent virtual.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile de bază ale NLG pentru AI conversațional.
• Să utilizeze tehnici de învățare profundă pentru a îmbunătăți generarea dialogului chatbot.
• Să integreze modele NLG de ultimă generație precum GPT-3 în cadrele chatbot.
• Să aplice inteligența artificială contextuală pentru îmbunătățirea coerenței și fluidității conversaționale.

Acest curs de formare live, condus de un instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să își îmbunătățească abilitățile în generarea de text de înaltă calitate, asemănător celui uman, utilizând metode avansate NLG.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă tehnicile avansate de generare a textului în limbaj natural.
• Să implementeze și să ajusteze modele bazate pe transformatoare pentru NLG.
• Să optimizeze rezultatele NLG pentru fluență, coerență și relevanță.
• Să evalueze calitatea textului generat utilizând măsurători automate și umane.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să își aprofundeze expertiza în tehnicile NLU moderne.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să implementeze tehnici NLU avansate pentru sistemele AI.
• Să utilizeze modele de învățare profundă pentru înțelegerea semantică.
• Să realizeze recunoașterea și clasificarea intențiilor în aplicații complexe.
• Să utilizeze instrumente de ultimă generație precum Hugging Face Transformers pentru sarcini NLU.

Această formare live, guițată de un instructor în Moldova (online sau pe locație) se adresează profesionistilor cu nivel de începător care doresc să integreze Claude AI în fluxurile lor de lucru zilnice pentru a îmbunătăți eficiența și automatizarea.

La sfârșitul formării, participanții vor putea:

• Utiliza Claude AI pentru automatisarea sarcinilor repetitive și simplificarea fluxurilor de lucru.
• Îmbunătăți productivitatea personală și a echipei folosind automatizarea bazată pe inteligență artificială.
• Integra Claude AI cu instrumentele și platformele existente de afaceri.
• Optimiza procesele de luare de decizii și managementul sarcinilor dirijate de inteligență artificială.

Acest curs de formare live, condus de un instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să implementeze, să optimizeze și să integreze LLM-uri utilizând Ollama.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să configureze și să implementeze LLM-uri utilizând Ollama.
• Să optimizeze modelele AI pentru performanță și eficiență.
• Să utilizeze accelerarea GPU pentru îmbunătățirea vitezelor de inferență.
• Să integreze Ollama în fluxuri de lucru și aplicații.
• Monitorizarea și menținerea performanței modelelor AI în timp.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și inginerilor de software de nivel începător și intermediar care doresc să învețe conceptele de bază și arhitectura LangChain și să dobândească abilități practice pentru a crea aplicații cu inteligență artificială.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă principiile fundamentale ale LangChain.
• Să instaleze și să configureze mediul LangChain.
• Să înțeleagă arhitectura și modul în care LangChain interacționează cu modelele lingvistice mari (LLM).
• Să dezvolte aplicații simple utilizând LangChain.

LangGraph 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.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de nivel mediu, dezvoltatorilor de inteligență artificială și pasionaților de inteligență artificială care doresc să utilizeze LLM pentru a efectua diverse sarcini NLP și pentru a crea conținut nou și divers în diferite scopuri.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să stabilească un mediu de dezvoltare cu LLM-uri și instrumente esențiale.
• Să realizeze cu pricepere sarcini NLU și NLI cu LLMs.
• Să extragă, să deducă și să utilizeze eficient grafurile de cunoștințe.
• să genereze și să gestioneze dialoguri utilizând LLM-uri pentru aplicații conversaționale.
• Să evalueze calitatea și diversitatea conținutului generat de LLM-uri și AI generativă.
• Aplicarea principiilor etice, asigurând corectitudinea și utilizarea responsabilă a LLM-urilor.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să își îmbunătățească proiectele NLP prin ajustarea eficientă a modelelor de limbaj preinstruite.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă elementele de bază ale ajustării fine pentru sarcinile NLP.
• Ajustarea fină a modelelor pre-antrenate precum GPT, BERT și T5 pentru aplicații NLP specifice.
• Optimizarea hiperparametrilor pentru îmbunătățirea performanței modelului.
• Evaluați și implementați modele ajustate în scenarii din lumea reală.

Această instruire live (online sau la fața locului), condusă de un instructor, se adresează oamenilor de știință din domeniul datelor, inginerilor din domeniul învățării automate, cercetătorilor NLP și pasionaților de inteligență artificială care doresc să înțeleagă funcționarea internă a modelelor GPT, să exploreze capacitățile GPT-3 și GPT-4 și să învețe cum să utilizeze aceste modele pentru sarcinile lor NLP.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele și principiile cheie din spatele transformatoarelor generative preinstruite.
• Să înțeleagă arhitectura și procesul de formare a modelelor GPT.
• Să utilizeze GPT-3 pentru sarcini precum generarea, completarea și traducerea textului.
• Explorarea celor mai recente progrese în GPT-4 și a potențialelor sale aplicații.
• Aplicarea modelelor GPT la propriile proiecte și sarcini NLP.

Această formare în direct, live la Moldova (online sau pe locație) se adresează profesionistilor de afaceri la nivel de începători, echipei de suport clienti și entuziasmașilor tehnologici care doresc să înțeleagă fundamentalele lui Claude AI și să le folosească pentru aplicații de afaceri.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Înțelege capacitatele și utilizările lui Claude AI.
• Configura și interacționa eficient cu Claude AI.
• Automatiza fluxurile de muncă ale afacerii cu inteligența artificială conversațională.
• Îmbunătăți angajamentul și suportul clientilor folosind soluții bazate pe IA.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel începător care doresc să învețe elementele de bază ale NLG și rolul său în inteligența artificială și generarea de conținut.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele fundamentale ale generării limbajului natural.
• Să exploreze aplicațiile NLG în diverse industrii.
• Să învețe tehnici de bază pentru generarea de text asemănător celui uman cu ajutorul AI.
• Să lucreze cu biblioteci și modele Python pentru a genera text.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel mediu și inginerilor de software care doresc să construiască aplicații bazate pe inteligență artificială folosind cadrul LangChain.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă elementele de bază ale LangChain și ale componentelor sale.
• Să integreze LangChain cu modele lingvistice mari (LLM) precum GPT-4.
• Să construiască aplicații modulare de inteligență artificială folosind LangChain.
• Să rezolve problemele comune în aplicațiile LangChain.

LangGraph 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.

Acest antrenament live, condus de instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează participanților de nivel începător care doresc să învețe elementele fundamentale ale NLU și cum se încadrează aceasta în peisajul mai larg NLP.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele fundamentale ale Natural Language Understanding (NLU).
• Să facă diferența între NLU și NLP.
• Să exploreze tehnici de bază pentru interpretarea limbajului și înțelegerea contextului.
• Să aplice tehnicile NLU la sarcini simple de prelucrare a textului.

Acest training în direcția instructorului (online sau la sediu) este destinat profesionistilor cu nivel de începător care doresc să instaleze, să configureze și să folosească Ollama pentru a rula modele AI locale pe mașinile lor.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleg fundamentele și capacitățile lui Ollama.
• Configurați Ollama pentru a rula modele AI locale.
• Implementați și interacționați cu modelele LLM folosind Ollama.
• Optimizați performanța și utilizarea resurselor pentru sarcini de AI.
• Explorați cazuri de utilizare ale dezvoltării locale AI în diferite industrii.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor de date de nivel începător și intermediar care doresc să implementeze și să utilizeze modele lingvistice mici în diverse aplicații.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă arhitectura și funcționalitatea modelelor lingvistice mici.
• Să implementeze SLM-uri pentru sarcini precum generarea de text și analiza sentimentală.
• să optimizeze și să ajusteze SLM-urile pentru cazuri de utilizare specifice.
• Să implementeze SLM-uri în medii cu resurse limitate.
• Evaluarea și interpretarea performanțelor SLM-urilor în scenarii reale.

Se estimează că datele nestructurate reprezintă mai mult de 90 % din totalul datelor, majoritatea sub formă de text. Postările de pe bloguri, tweet-urile, rețelele de socializare și alte publicații digitale se adaugă continuu la acest corp de date în creștere.

Acest curs live, condus de un instructor, se concentrează pe extragerea de informații și semnificații din aceste date. Utilizând bibliotecile R Language și Natural Language Processing (NLP), combinăm concepte și tehnici din informatică, inteligență artificială și lingvistică computațională pentru a înțelege algoritmic sensul din spatele datelor text. Eșantioanele de date sunt disponibile în diferite limbi, conform cerințelor clienților.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să pregătească seturi de date (mari și mici) din surse disparate, apoi să aplice algoritmii potriviți pentru a analiza și raporta semnificația acestora.

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, multă practică, teste ocazionale pentru evaluarea înțelegerii

Acest curs a fost creat pentru manageri, arhitecți de soluții, ofițeri de inovare, CTO, arhitecți de software și pentru oricine este interesat de o prezentare generală a inteligenței artificiale aplicate și de cele mai apropiate previziuni privind dezvoltarea acesteia.

IA este o colecție de tehnologii pentru crearea de sisteme inteligente capabile să înțeleagă datele și activitățile din jurul datelor pentru a lua "decizii inteligente". Pentru furnizorii Telecom, crearea de aplicații și servicii care utilizează inteligența artificială ar putea deschide ușa unor operațiuni și servicii îmbunătățite în domenii precum întreținerea și optimizarea rețelelor.

În cadrul acestui curs, vom examina diferitele tehnologii care alcătuiesc IA și seturile de competențe necesare pentru a le pune în aplicare. Pe parcursul cursului, vom examina aplicațiile specifice ale IA în cadrul industriei Telecom.

Audiență

• Ingineri de rețea
• Personal de exploatare a rețelelor
• Telecom manageri tehnici

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții practice

Această cursă este adresată dezvoltatorilor și știincțificilor ai datelor care doresc să înțeleagă și să implementeze inteligența artificială în aplicațiile lor. Se acoperă mai ales analiza datelor, inteligenta artificială distribuită și procesarea limbajului natural.

ChatBoții sunt programe informatice care simulează automat răspunsuri umane prin intermediul interfețelor de chat. ChatBoții ajută organizațiile să își maximizeze eficiența operațională, oferind opțiuni mai ușoare și mai rapide pentru interacțiunile cu utilizatorii.

În cadrul acestui curs de formare live, condus de un instructor, participanții vor învăța cum să construiască chatbots în Python.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă fundamentele construirii chatboților
• Construiască, testeze, implementeze și depanareze diverse chatboți utilizând Python

Audiență

• Dezvoltatori

Formatul cursului

• Parțial prelegere, parțial discuție, exerciții și practică intensă

Notă

• Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a stabili detaliile.

În acest training live, condus de un instructor în Moldova, participanții vor învăța să folosească Python biblioteci pentru NLP în timp ce creează o aplicație care procesează un set de imagini și generează legende. 

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Design și cod DL pentru NLP folosind Python biblioteci.
• Creați Python cod care citește o colecție substanțial uriașă de imagini și generează cuvinte cheie.
.
• Creați Python Cod care generează legende din cuvintele cheie detectate.

În această formare guițată în timp real din Moldova, participanții vor învăța cum să folosească Python pentru a produce text de limbaj natural de calitate ridicată prin construirea unui propriu sistem NLG (Natural Language Generation) de la zero. Se vor examina și studiile de caz, iar conceptele relevante se vor aplica proiectelor de laborator live pentru generarea conținutului.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să utilizeze NLG pentru a genera automat conținut pentru diverse industrii, de la jurnalismul până la imobiliar, până la raportarea vremelor și sporturilor.
• Să selecioneze și organizeze conținutul sursă, să planifice propozițiile și să pregătească un sistem pentru generarea automată a conținutului original.
• Să înțeleagă pipeline-ul NLG și să aplice tehnici adecvate la fiecare etapă.
• Să înțeleagă arhitectura unui sistem Natural Language Generation (NLG).
• Să implementeze algoritmi și modele cele mai potrivite pentru analiză și ordonare.
• Să extrage date din surse de date public disponibile, precum și din baze de date curățate pentru a le folosi ca materiale pentru generarea textului.
• Să înlocuiască procesele manuale și laborioase de scriere cu crearea automatizată de conținut generat de computer.

Acest seminar de formare bazat în clasă va explora tehnici NLP în conjuncție cu aplicarea IA și Robotics în afaceri. Participanții vor efectua exemple pe computer și exerciții de rezolvare a studiilor de caz folosind Python.

Această instruire în direct, instruită în direct (la fața locului sau la distanță) se adresează dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date care doresc să utilizeze spaCy pentru a procesa volume foarte mari de text pentru a găsi tipare și pentru a obține informații.

Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:

• Instaleze și configureze spaCy.
• Înțeleagă abordarea spaCy privind Natural Language Processing (NLP).
• Extragă tipare și obțină informații utile pentru afaceri din surse de date extinse.
• Integreze biblioteca spaCy cu aplicații web și sisteme existente.
• Implementeze spaCy în medii de producție live pentru a prezice comportamentul uman.
• Utilizeze spaCy pentru a preprocesa text pentru Deep Learning.

Formatul cursului

• Prezentare interactivă și discuții.
• Numeroase exerciții și practică.
• Implementare practică 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 stabili detaliile.
• Pentru a afla mai multe despre spaCy, vă rugăm să vizitați: https://spacy.io/

În Python Machine Learning, funcția de Rezumare Text este capabilă să citească textul de intrare și să producă un rezumat de text. Această capacitate este disponibilă de la linia de comandă sau ca o Python API/Bibliotecă. O aplicație interesantă este crearea rapidă a rezumatelor executive; acest lucru este deosebit de util pentru organizațiile care trebuie să revizuiască volume mari de date text înainte de a genera rapoarte și prezentări.

În această instruire condusă de un instructor, live, participanții vor învăța să utilizeze Python pentru a crea o aplicație simplă care generează automat un rezumat al textului de intrare.

Până la sfârșitul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:

• Utilizeze un instrument de linie de comandă care rezumă textul.
• Proiecteze și creeze cod de Rezumare Text utilizând bibliotecile Python.
• Evalueze trei biblioteci de rezumare Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Audiență

• Dezvoltatori
• Cercetători de date

Formatul cursului

• Parte prelegere, parte discuție, exerciții și multă practică

TensorFlow™ este o bibliotecă de software cu sursă deschisă pentru calculul numeric folosind graficele de flux de date.

SyntaxNet este un cadru de prelucrare a limbilor naturale pentru TensorFlow.

Word2Vec este utilizat pentru a învăța reprezentări vectoriale ale cuvintelor, numite "word embeddings". Word2vec este un model predictiv deosebit de eficient din punct de vedere calculator pentru încorporarea cuvintelor de învățare din textul crud. Acesta vine în două gusturi, modelul Continuous Bag-of-Words (CBOW) și modelul Skip-Gram (Capitolele 3.1 și 3.2 din Mikolov et al.)

Folosit în tandem, SyntaxNet și Word2Vec permit utilizatorilor să genereze modele de încorporare învățată din intrarea limbii naturale.

Audienţă

Acest curs este vizat pentru dezvoltatori și ingineri care intenționează să lucreze cu modelele SyntaxNet și Word2Vec în graficele lor TensorFlow.

După finalizarea acestui curs, delegații vor:

• înțelegerea structurii și a mecanismelor de implementare a TensorFlow’
• să poată efectua activități de instalare / mediu de producție / activități de arhitectură și configurare
• capacitatea de a evalua calitatea codului, de a efectua debugging, de a monitoriza
• să poată implementa modele avansate de producție, cum ar fi modele de formare, termeni de încorporare, grafice de construcție și logging