Εισαγωγή στην Επιστήμη των Δεδομένων και την Τεχνητή Νοημοσύνη με το Python Κομμάτι εκπαίδευσης

LangGraph είναι ένα πλαίσιο για τη δημιουργία κεφαλαιώδων μεταδραστικότητας, πολυπαράγοντες εφαρμογές LLM ως συνθετήσιμους γράφους με διαρκή κατάσταση και έλεγχο της εκτέλεσης.

Αυτός ο εξόριστος, ζωντανός διδασκαλικός διάτυπος (μέσω διαδικτύου ή προσωπικά) είναι σχεδιασμένος για αναπτυξιακούς μηχανικούς επαγγελματίων AI, DevOps για AI και ML αρχιτέκτονες που θέλουν να τροποποιήσουν, διευθετήσουν σφάλματα, ελέγξουν και λειτουργήσουν LangGraph προϊόντα από παραγωγή.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκμάθησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν και βελτιώνουν πολύπλοκες δομές LangGraph για ταχύτητα, έξοδα και επεκτείνομαι.
• Εφαρμόζουν πιθανότητα με επαναλήψη, χρονοδιαγράμματα, αυτοσυμβατότητα και ανακάθαρση σε βάση παύση.
• Επεξεργάζονται και εξιχνίαζουν την εκτέλεση γράφων, έλεγχος κατάστασης και συστηματικό αναπαραγώγιο παραγωγικών προβλημάτων.
• Εφαρμόζουν γράφους με λογισμούς, μέτρηση και εξιχνιάσεις, υποδίευκτο σε παραγωγή και έλεγχο SLAs και εξόδων.

Σχήμα της Μαθήσης

• Εργαστηριακές διαλέξεις και συζητήσεις.
• Πολλά τυπικά ασκήσεις και πράξη.
• Χειροπιαίνουσα εφαρμογή σε μια υποδιατύπωση ζωντανών περιβαλλόν.

Προσαρμογή της Μαθήσης

• Για να απαιτήσετε μια προσωπικά προσαρμοσμένη εκμάθηση για αυτό το κλάδο, παρακαλώ σύνδεση μαζί μας για προγραμματισμό.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το οικοσύστημα Anaconda για να συλλάβουν, να διαχειριστούν και να αναπτύξουν πακέτα και ροές εργασίας ανάλυσης δεδομένων σε μια ενιαία πλατφόρμα.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Εγκαταστήστε και διαμορφώστε στοιχεία και βιβλιοθήκες Anaconda.
• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες, τα χαρακτηριστικά και τα οφέλη του Anaconda.
• Διαχειριστείτε πακέτα, περιβάλλοντα και κανάλια χρησιμοποιώντας το Anaconda Navigator.
• Χρησιμοποιήστε πακέτα Conda, R και Python για επιστήμη δεδομένων και μηχανική εκμάθηση.
• Γνωρίστε ορισμένες περιπτώσεις πρακτικής χρήσης και τεχνικές για τη διαχείριση πολλαπλών περιβαλλόντων δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση με εξηγητικό πρωτοτύπο (online ή onsite) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και λογισμικού μηχανικού που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Dask με το οικοσύστημα Python για την ανάπτυξη, σκαλαρόμενη επεξεργασία και ανάλυση μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν το περιβάλλον για να ξεκινήσουν την ανάπτυξη επεξεργασίας μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων χρησιμοποιώντας Dask και Python.
• Εξερευνήσουν τις λειτουργίες, βιβλιοθήκες, εργαλεία και API που διαθέτει ο Dask.
• Κατανοήσουν πώς ο Dask επιταχύνει την παράλληλη υπολογισμική στο Python.
• Μάθουν πώς να σκαλάρουν το οικοσύστημα Python (Numpy, SciPy και Pandas) χρησιμοποιώντας Dask.
• Βελτιώσουν το περιβάλλον Dask για να διατηρήσουν υψηλή απόδοση στην επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων.

Αυτή η οδηγία, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικών (διαδικτυακά ή σε τοπικό επίπεδο), απευθύνεται σε προγραμματιστές Python με διαφορετικό βαθμό εξοικείωσης και σε αναλυτές δεδομένων που θέλουν να επιτεθούν στην ανάλυση και τη μετατροπή δεδομένων χρησιμοποιώντας Pandas και Numpy.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καθιερώσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης που συμπεριλαμβάνει το Python, Pandas και Numpy.
• Δημιουργήσουν μια εφαρμογή ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιώντας Pandas και Numpy.
• Εκτελέσουν προηγμένες επιχειρήματες ανάδειξης, ταξινόμησης και φίλτρων.
• Εκτελέσουν αυτοσυσσώρευση λειτουργίες και ανάλυση χρόνια σειρές δεδομένων.
• Οπτικοποίηση δεδομένων με το Matplotlib και άλλες βιβλιοθήκες που παρέχουν οπτικοποίηση.
• Βρισκόμενοι και εξυφαίνοντας τον κώδικα για την ανάλυση δεδομένων.

Αυτή η καθηγησία υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτικού (online ή on-site) απευθύνεται σε διαμορφωτές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το FARM (FastAPI, React και MongoDB) stack για να φτιάξουν δυναμικές, υψηλόδεσμες και κλιμακωτές web εφαρμογές.

Το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης που ενσωματώνει τη FastAPI, το React και το MongoDB.
• Κατανοήσουν τα βασικά σημεία, χαρακτηριστικά και πλεονεκτήματα του FARM stack.
• Μάθουν πώς να φτιάξουν REST APIs με τη FastAPI.
• Μάθουν πώς να σχεδιάσουν αλληλεπίδραση εφαρμογές με το React.
• Αναπτύξουν, θεσπίσουν και καταβάλουν εφαρμογές (front end και back end) χρησιμοποιώντας το FARM stack.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site), που διεξάγεται από εκπαιδευτικό, στο Ελλάδα, απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το FastAPI με Python για να κατασκευάζουν, δοκιμάζουν και αναπτύσσουν RESTful APIs πιο εύκολα και γρήγορα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για την ανάπτυξη APIs με Python και FastAPI.
• Δημιουργήσουν APIs πιο γρήγορα και εύκολα χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη FastAPI.
• Μάθουν πώς να δημιουργούν δομές και σχήματα δεδομένων με βάση το Pydantic και OpenAPI.
• Συνδέσουν APIs σε βάση δεδομένων χρησιμοποιώντας SQLAlchemy.
• Εφαρμόσουν ασφάλεια και πιστοποίηση σε APIs χρησιμοποιώντας τα εργαλεία FastAPI.
• Κατασκευάσουν εικόνες κοντέινερ και να αναδημοσπερήσουν web APIs σε cloud server.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να μάθουν και να χτίσουν τη σταδιοδρομία τους στο Data Science χρησιμοποιώντας το Kaggle.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Μάθετε για την επιστήμη των δεδομένων και τη μηχανική μάθηση.
• Εξερευνήστε την ανάλυση δεδομένων.
• Μάθετε για το Kaggle και πώς λειτουργεί.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο για την κατασκευή αξιωματικών, πολύ-άκτορων εφαρμογών LLM ως συνθέτιμων γραφημάτων με διαδραστικό καταστήματα και έλεγχο εκτέλεσης.

Αυτή η πρόσμονη εκπαίδευση (online ή σε υπερθάλαμο) προσβάννει κατευθείαν σε επίπεδο μέσου επίπεδου έως πρόχειρο επίπεδο τεχνικούς που θέλουν να σχεδιάσουν, να ρυθμίσουν και να λειτουργήσουν LangGraph-βασικές λύσεις για την οικονομία με προσωπικό διοίκηση, παρακολούθηση και συμβάν.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν αξιωματικούς LangGraph διαδικασίες που συμβαδίζουν με τα ρυθμιστικά και ελέγχου πρότυπα.
• Ενσωματώνουν πρότυπα δεδομένων οικονομίας και όντωση στο κατάστημα γραφήματος και εργαλεία.
• Εισάγουν αξιοπιστία, ασφάλεια και έλεγχο με ανθρώπου σε δημιουργικές προцέδυρες.
• Εγκαταστήσουν, παρακολουθήσουν και οργανώσουν συστήματα LangGraph για επίδοση, έξοδα και SLAs.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διαλεγμένη μάθηση και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πράξη.
• Εφαρμογές επιχείρησης σε ένα υπερθάλαμο πειραματικό περιβάλλον.

Προαιρετικές Δυνατότητες Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί μια προσωπικά προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτή την έξιση, παρακαλώ συνομιλήστε μαζί μας για να σχεδιάσουμε.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο για την κατασκευή εφαρμογών LLM με δομή γράφου, που υποστηρίζουν σχεδιασμό, θάλαμη, χρήση εργαλείων, μνήμη και διαχειριστή έκτελησης.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση διδάκτορα (online ή on-site) απευθύνεται σε αρχάριους προγραμματιστές, μηχανικούς υποδοχής και εργαζόμενους με δεδομένα που θέλουν να σχεδιάσουν και να κτίσουν αξιόπιστα, πολύβημα LLM workflows χρησιμοποιώντας το LangGraph.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εξηγήσουν κλειδί προσωπικότητες του LangGraph (μόνια, αυτούς, κατάσταση) και όταν να τα χρησιμοποιήσουν.
• Κατασκευάσουν πλέξεις ενδιαφέρον που έχουν θάλαμη, φωνούν τα εργαλεία και διατηρούν μνήμη.
• Ολοκληρώσουν ανάκτηση και εξωτερικές API στα workflows γράφου.
• Να δοκιμάζουν, να ψάχνουν παρατυπώσεις και να εξετάζουν τις εφαρμογές LangGraph για αξιοπιστία και ασφάλεια.

Μορφή του μαθήματος

• Αλληλεπιδραστικός διάλογος και ευνοϊκή συζήτηση.
• Οδηγούμενα μαθήματα και περιήγηση κώδικα σε ένα χώρο sandbox.
• Ασκήσεις εν τάξει βάση σε υποθέτικους χαρακτήρες για σχεδιασμό, δοκιμασία και εξέταση.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσετε.

LangGraph επιτρέπει τη δημιουργία πολυάκτων workflow με κατανεμημένες λειτουργίες, υποστηριζόμενες από LLMs, με ακριβή ελέγχο των διαδρομών εκτέλεσης και διατήρησης του κατάστασης. Στην υγειονομία, αυτές οι δυνατότητες είναι σημαντικές για τη συμμόρφωση, την επαλήθευση και τον χαρακτήρα προσανατολισμού στη λήψη αποφάσεων συστημάτων που συμβαδίζουν με τις ιατρικές διαδικαλίες.

Αυτή η εκπαιδευτική εκπόνηση (διαδικτύου ή σε προσωπικά) στοχεύει σε μεσαίου βαθμού και ανώτατου βαθμού επαγγελματίες που θέλουν να σχεδιάσουν, εφαρμόσουν και διαχειριστούν λύσεις υγειονομικής βαθμίδας με βάση το LangGraph, αποτυπώνοντας οριζόντια, εντιμότητα και πραγματικές προκλήσεις.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Σχεδιάζουν healthcare-specific workflow LangGraph με τη συμμόρφωση και την ελέγχουμένη χρήση των πίνακών.
• Συνδέουν ιστούς LangGraph με ιατρικά ontologies και πρότυπα (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Εφαρμόζουν εξαιρετικές πρακτικές για αξιοπιστία, ακολουθησιμότητα και εξήγηση σε ευαίσθητες περιβάλλοντα.
• Διαδραματίζουν, αποκτούν τη δυνατότητα ελέγχου και στη υγειονομική παραγωγή settings.

Σχήμα της Εκπαίδευσης

• Διαλεξές και συζητήσεις με ανταλλαγή.
• Κινητές άσκησης με πρακτικά περιπτώσεις.
• Εφαρμογή πρακτικών σε περιβάλλον live-lab.

Προοπτικές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο δημιουργίας αποδεκτών κλάδων, χρήσης εργαλείων, μνήμης και εκτέλεσης που υποστηρίζουν διαγραμματισμένες εργασιακές συχνότητες LLM.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την ηγεσία εκπαιδευτικού (δια δικτύου ή προσωπικά) στοχεύει σε μεσαίου επίπεδου μηχανικούς και ομάδες προϊόντων που θέλουν να ενώσουν τη λογική διαγράμματος του LangGraph με τους κύκλους agent LLM για να χτίσουν δυναμικά, εφαρμογές που αναγνωρίζουν το πλαίσιο όπως agents υποστήριξης πελατών, δέντρα αποφάσεων και συστήματα εύρεσης πληροφοριών.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν εργασιακούς τόπους βασισμένους σε διαγράμματα που συντονίζουν agent LLM, εργαλεία και μνήμη.
• Εφαρμόζουν ρύθμισης των διαδρομών, αποκαταστάσεων και εναλλακτικών λύσεων για μια πιστή εκτέλεση.
• Ενσωματώνουν απόκρυψη, APIs και δομημένες έξοδο σε agent loops.
• Αξιολογούν, ελέγχουν και παραστερίζουν τα συμπεριφορά των agent για αξιόπιστη και ασφαλή λειτουργία.

Σχέδιο εκπαίδευσης

• Δελτία διαλόγου και προώθησης συζήτησης.
• Εκπαιδευτικές εργασίες και αναπαραγωγές κώδικα σε περιβάλλον sandbox.
• Εργασίες σχεδιασμού βασισμένες σε σημείωση και δημόσια αξιολογήσεις.

Προτιμώμενες επιλογές για το πρόγραμμα

• Για να ζητήσετε μια προσβλητική εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας για να διεξάγετε.

Το LangGraph είναι ένα πλαίσιο χορεύτριας βασισμένο σε γράφους που επιτρέπει τη δημιουργία υποθετικών, πολυβήματων οπτικοσυσχετισμών LLM και εργαλείων, ιδανικό για την αυτομάτο διαχείριση και προσαρμογή πιπερίδων περιεχομένου.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση δάσκαλου (online ή on-site) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου marketers, content strategists και automation developers που επιθυμούν να υλοποιήσουν δυναμικά, επιλογικά email campaigns και pipelines γενίκευσης περιεχομένου χρησιμοποιώντας το LangGraph.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάσουν περιεχόμενα και workflows email βασισμένα σε γράφους με υποθετική λογική.
• Να ταιριάζουν LLMs, APIs και πηγές δεδομένων για αυτόματη προσαρμογή.
• Να διαχειρίζονται το κράτος, τη μνήμη και το πλαίσιο σε πολυβήματες εκστρατείες.
• Να αξιολογούν, να εποπτεύουν και να βελτιώνουν την απόδοση workflow και τα αποτελέσματα παράδοσης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικές διαλεξείς και ομαδικά συζητήματα.
• Πρακτικά εργαστήρια υλοποίησης workflows email και pipelines περιεχομένου.
• Ασκήσεις με σενάρια για προσωποποίηση, τομές και υποθετική λογική.

Ευελιξία Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για διατυπώσεις.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Modin για να δημιουργήσουν και να εφαρμόσουν παράλληλους υπολογισμούς με το Pandas για ταχύτερη ανάλυση δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε το απαραίτητο περιβάλλον για να ξεκινήσετε την ανάπτυξη Pandas ροών εργασίας σε κλίμακα με Modin.
• Κατανοήστε τα χαρακτηριστικά, την αρχιτεκτονική και τα πλεονεκτήματα του Modin.
• Γνωρίστε τις διαφορές μεταξύ Modin, Dask και Ray.
• Εκτελέστε τις λειτουργίες Pandas πιο γρήγορα με το Modin.
• Εφαρμόστε ολόκληρο το Pandas API και τις λειτουργίες.

Αυτή η εκπαίδευση με εξαγωγό, ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το RAPIDS για τη δημιουργία GPU-επιταχυνμένων αναλυτικών και πλυθμού δεδομένων, workflows, και οπτικοποιήσεων, εφαρμόζοντας μηχανικές μέθοδους μάθησης, όπως το XGBoost, cuML κλπ.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαθιστήσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για τη δημιουργία μοdel από δεδομένα με NVIDIA RAPIDS.
• Να κατανοήσουν τις πληροφορίες, συστατικά και πλεονεκτήματα του RAPIDS.
• Να χρησιμοποιήσουν GPUs για να επιταχύνουν από κάθε πλευρά τους πίπτοντες αναλυτικούς και δεδομένων.
• Να υλοποιήσουν GPU-επιταχυνμένη προετοίμαση δεδομένων και ETL με cuDF και Apache Arrow.
• Να μάθουν πώς να εκτελούν μηχανικές εργασίες μάθησης με XGBoost και cuML αλγόριθμους.
• Να δημιουργήσουν οπτικοποιήσεις δεδομένων και να εκτελούν γράφημα ανάλυση με cuXfilter και cuGraph.