Εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη από το Μηδέν σε Python Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτό το εντατικό, πρακτικό σεμινάριο καλύπτει προχωρημένες τεχνικές Python, βέλτιστες πρακτικές μηχανικής λογισμικού και ευρέως χρησιμοποιούμενα σχεδιαστικά μοτίβα για την ανάπτυξη συντηρήσιμων, ελέγξιμων και υψηλής απόδοσης εφαρμογών Python. Δίνει έμφαση στα σύγχρονα εργαλεία, το σύστημα τύπων, τα μοντέλα ταυτοχρονισμού, τις αρχιτεκτονικές προσεγγίσεις και τις ροές εργασίας έτοιμες για παραγωγική χρήση.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές Python μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να υιοθετήσουν επαγγελματικές πρακτικές και μοτίβα για συστήματα Python παραγωγικού επιπέδου.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εφαρμόζουν το σύστημα τύπων της Python, dataclasses και ελέγχους τύπων για αύξηση της αξιοπιστίας του κώδικα.
• Να χρησιμοποιούν σχεδιαστικά μοτίβα και αρχές αρχιτεκτονικής για τη δόμηση εύρωστων εφαρμογών.
• Να υλοποιούν σωστά ταυτοχρονισμό και παραλληλισμό με χρήση asyncio και multiprocessing.
• Να αναπτύσσουν καλά ελεγμένο κώδικα με pytest, δοκιμές βάσει ιδιοτήτων και αγωγούς CI.
• Να προφίλερουν, να βελτιστοποιούν και να θωρακίζουν εφαρμογές Python για παραγωγή.
• Να πακετάρουν, να διανέμουν και να αναπτύσσουν έργα Python χρησιμοποιώντας σύγχρονα εργαλεία και containers.

Μορφή του Σεμιναρίου

• Διαδραστικές διαλέξεις και σύντομες επιδείξεις.
• Πρακτικά εργαστήρια και ασκήσεις κώδικα κάθε ημέρα.
• Μίνι εργασία κορμού που ενσωματώνει μοτίβα, δοκιμές και ανάπτυξη.

Επιλογές Προσαρμογής του Σεμιναρίου

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση ή εστίαση σε συγκεκριμένο τομέα (δεδομένα, διαδίκτυο ή υποδομές), παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτό το μάθημα διδάσκει πρακτικές τεχνικές μηχανικής για τον σχεδιασμό, την κατασκευή, τη δοκιμή και την ανάπτυξη πρακτορικών (αυτόνομων) συστημάτων με χρήση Python. Καλύπτει τον βρόχο του πράκτορα, τις ενσωματώσεις εργαλείων, τη διαχείριση μνήμης και κατάστασης, μοτίβα ενορχήστρωσης, ελέγχους ασφαλείας και θέματα παραγωγικής ανάπτυξης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή (online ή επιτόπια) απευθύνεται σε μηχανικούς μηχανικής μάθησης μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, προγραμματιστές ΤΝ και μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να κατασκευάσουν ισχυρούς, έτοιμους για παραγωγή αυτόνομους πράκτορες χρησιμοποιώντας Python.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Σχεδιάσουν και υλοποιήσουν τον βρόχο του πράκτορα και τις ροές εργασιών λήψης αποφάσεων.
• Ενσωματώσουν εξωτερικά εργαλεία και API για να επεκτείνουν τις δυνατότητες των πρακτόρων.
• Υλοποιήσουν αρχιτεκτονικές βραχυπρόθεσμης και μακροπρόθεσμης μνήμης για πράκτορες.
• Συντονίσουν πολυβηματικές ενορχηστρώσεις και τη συνθετικότητα των πρακτόρων.
• Εφαρμόσουν βέλτιστες πρακτικές ασφάλειας, ελέγχου πρόσβασης και παρατηρησιμότητας για αναπτυγμένους πράκτορες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικά εργαστήρια κατασκευής πρακτόρων με Python και δημοφιλή SDK.
• Ασκήσεις βάσει έργων που παράγουν αναπτύξιμα πρωτότυπα.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Εμβαθύνει σε πρακτικές προσεγγίσεις της Επιστήμης Δεδομένων και της Τεχνητής Νοημοσύνης με τη χρήση Python — εξοπλίζει τους επαγγελματίες με τις δεξιότητες για εξερεύνηση δεδομένων, δημιουργία μοντέλων μηχανικής μάθησης και ανάπτυξη εφαρμογών που βασίζονται στην ΤΝ σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα· καλύπτει ροές εργασίας CRISP-DM, στατιστική ανάλυση, επιβλεπόμενη και μη επιβλεπόμενη μάθηση, βαθιά μάθηση με Tensorflow, επεξεργασία φυσικής γλώσσας, μεγάλα δεδομένα με Spark και αφήγηση ιστοριών με βάση τα δεδομένα. Ιδανικό για αρχάριους που αναζητούν πιστοποίηση στην επιστήμη δεδομένων Python και πρακτική εκπαίδευση στην ανάλυση δεδομένων για επαγγελματική σταδιοδρομία.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη με Python αφορά την ανάπτυξη ευφυών συστημάτων αξιοποιώντας το εκτεταμένο οικοσύστημα βιβλιοθηκών τεχνητής νοημοσύνης και μηχανικής μάθησης της Python.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή σε φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προγραμματιστές Python ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να υλοποιήσουν και να αναπτύξουν λύσεις τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας Python.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να υλοποιούν αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας τις βασικές βιβλιοθήκες AI της Python.
• Να εργάζονται με μοντέλα επιβλεπόμενης, μη επιβλεπόμενης και ενισχυτικής μάθησης.
• Να ενσωματώνουν λύσεις τεχνητής νοημοσύνης σε υπάρχουσες εφαρμογές και ροές εργασίας.
• Να αξιολογούν την απόδοση των μοντέλων και να βελτιστοποιούν για ακρίβεια και αποδοτικότητα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite) στο Ελλάδα απευθύνεται σε προγραμματιστές Python μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν την εμπειρία ανάπτυξης Python χρησιμοποιώντας το AWS Cloud9.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν και να διαμορφώσουν το AWS Cloud9 για ανάπτυξη Python.
• Κατανοήσουν τη διεπαφή και τις δυνατότητες του IDE του AWS Cloud9.
• Γράψουν, να αποσφαλματώσουν και να διαθέσουν εφαρμογές Python στο AWS Cloud9.
• Συνεργαστούν με άλλους προγραμματιστές μέσω της πλατφόρμας AWS Cloud9.
• Ενσωματώσουν το AWS Cloud9 με άλλες υπηρεσίες AWS για προχωρημένες αναπτύξεις.

Επισκόπηση Μαθήματος

Αυτή η πρακτική εκπαίδευση απευθύνεται σε επαγγελματίες με υπόβαθρο στη μηχανική δεδομένων που επιθυμούν να αναπτύξουν πρακτικές δεξιότητες στην τεχνητή νοημοσύνη, την Python και τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα. Το μάθημα εστιάζει σε εφαρμογές του πραγματικού κόσμου, καλύπτοντας τη χρήση μοντέλων, τη μηχανική προτροπών και την ανάπτυξη λύσεων με τεχνητή νοημοσύνη. Οι συμμετέχοντες θα δουλέψουν σε προοδευτικές ασκήσεις που κινούνται από τις βασικές έννοιες έως την κατασκευή λειτουργικών ροών εργασίας ΤΝ.

Μορφή Εκπαίδευσης

• Εκπαίδευση σε φυσική τάξη

• Συνεδρίες με καθοδήγηση από εκπαιδευτή και καθοδηγούμενη πρακτική

• Διαδραστικές συζητήσεις και μελέτες περιπτώσεων από τον πραγματικό κόσμο

• Καθημερινές πρακτικές ασκήσεις

Στόχοι Μαθήματος

• Κατανόηση των βασικών εννοιών ΤΝ και μηχανικής μάθησης που σχετίζονται με σύγχρονες εφαρμογές

• Ενίσχυση δεξιοτήτων Python για ανάπτυξη ΤΝ και ροές εργασίας δεδομένων

• Εκμάθηση του τρόπου λειτουργίας των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων και της αποτελεσματικής χρήσης τους

• Σχεδιασμός και βελτιστοποίηση προτροπών για αξιόπιστα αποτελέσματα

• Δημιουργία ολοκληρωμένων λύσεων ΤΝ με χρήση APIs και πλαισίων εργασίας

• Ενσωμάτωση ΤΝ σε pipelines μηχανικής δεδομένων

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές Python μεσαίου επιπέδου και αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους στην ανάλυση και τον χειρισμό δεδομένων χρησιμοποιώντας το Pandas και το NumPy.

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

• Να δημιουργήσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης που περιλαμβάνει Python, Pandas και NumPy.
• Να δημιουργήσουν μια εφαρμογή ανάλυσης δεδομένων χρησιμοποιώντας το Pandas και το NumPy.
• Να εκτελούν προχωρημένες λειτουργίες προετοιμασίας (wrangling), ταξινόμησης και φιλτραρίσματος δεδομένων.
• Να διεξάγουν συγκεντρωτικές πράξεις και να αναλύουν δεδομένα χρονοσειρών.
• Να οπτικοποιούν δεδομένα χρησιμοποιώντας το Matplotlib και άλλες βιβλιοθήκες οπτικοποίησης.
• Να εντοπίζουν και να διορθώνουν σφάλματα (debug) και να βελτιστοποιούν τον κώδικα ανάλυσης δεδομένων τους.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (online ή επιτόπου), απευθύνεται σε developers που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τη στοίβα FARM (FastAPI, React και MongoDB) για τη δημιουργία δυναμικών, υψηλής απόδοσης και κλιμακούμενων web εφαρμογών.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να εγκαταστήσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης που ενσωματώνει FastAPI, React και MongoDB.
• Να κατανοήσουν τις βασικές έννοιες, τα χαρακτηριστικά και τα οφέλη της στοίβας FARM.
• Να μάθουν πώς να αναπτύσσουν REST APIs με το FastAPI.
• Να μάθουν πώς να σχεδιάζουν διαδραστικές εφαρμογές με τη React.
• Να αναπτύξουν, να δοκιμάσουν και να αναπτύξουν εφαρμογές (front end και back end) χρησιμοποιώντας τη στοίβα FARM.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (διαδικτυακή ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το FastAPI με Python για να κατασκευάσουν, να δοκιμάσουν και να αναπτύξουν RESTful API ευκολότερα και ταχύτερα.

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

• Ρυθμίσουν το απαραίτητο περιβάλλον ανάπτυξης για την ανάπτυξη API με Python και FastAPI.
• Δημιουργήσουν API ταχύτερα και ευκολότερα χρησιμοποιώντας τη βιβλιοθήκη FastAPI.
• Μάθουν πώς να δημιουργούν μοντέλα δεδομένων και σχήματα βασισμένα στα Pydantic και OpenAPI.
• Συνδέσουν τα API σε μια βάση δεδομένων χρησιμοποιώντας το SQLAlchemy.
• Υλοποιήσουν ασφάλεια και επαλήθευση ταυτότητας στα API χρησιμοποιώντας τα εργαλεία του FastAPI.
• Κατασκευάσουν εικόνες κοντέινερ και αναπτύξουν διαδικτυακά API σε έναν διακομιστή νέφους.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή, στην Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για την ανάλυση δεδομένων πιθανής απάτης.

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

• Να δημιουργήσουν ένα μοντέλο ανίχνευσης απάτης σε Python και TensorFlow.
• Να κατασκευάσουν γραμμικές παλινδρομήσεις και μοντέλα γραμμικής παλινδρόμησης για την πρόβλεψη απάτης.
• Να αναπτύξουν μια ολοκληρωμένη εφαρμογή TN για την ανάλυση δεδομένων απάτης.

Στόχος αυτού του μαθήματος είναι να παρέχει γενική επάρκεια στην εφαρμογή μεθόδων Μηχανικής Μάθησης στην πράξη. Μέσω της χρήσης της γλώσσας προγραμματισμού Python και των διαφόρων βιβλιοθηκών της, και βασιζόμενο σε πληθώρα πρακτικών παραδειγμάτων, το μάθημα αυτό διδάσκει πώς να χρησιμοποιείτε τα πιο σημαντικά δομικά στοιχεία της Μηχανικής Μάθησης, πώς να λαμβάνετε αποφάσεις μοντελοποίησης δεδομένων, να ερμηνεύετε τα αποτελέσματα των αλγορίθμων και να επικυρώνετε τα αποτελέσματα.

Στόχος μας είναι να σας δώσουμε τις δεξιότητες για να κατανοείτε και να χρησιμοποιείτε με αυτοπεποίθηση τα πιο βασικά εργαλεία από την εργαλειοθήκη της Μηχανικής Μάθησης και να αποφεύγετε τις συνήθεις παγίδες των εφαρμογών της Επιστήμης των Δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση που γίνεται από εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) στο Ελλάδα απευθύνεται σε μηχανικούς δικτύου που επιθυμούν να συντηρούν, να διαχειρίζονται και να σχεδιάζουν δίκτυα υπολογιστών με Python.

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

• Να βελτιστοποιούν και να αξιοποιούν τα Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet και pyntc για αυτοματισμό δικτύου με Python.
• Να κατακτούν τις τεχνικές multi-threading και multiprocessing στον αυτοματισμό δικτύου.
• Να χρησιμοποιούν το GNS3 και την Python για προγραμματισμό δικτύου.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε ζωντανή μορφή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε επαγγελματίες επιχειρήσεων και αναλυτές δεδομένων με μεσαίες δεξιότητες Python που επιθυμούν να εφαρμόσουν την Python για την αυτοματοποίηση ροών εργασίας, την ανάλυση επιχειρηματικών δεδομένων και τη δημιουργία δυναμικών αναφορών βασισμένων στο Excel.

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε όσους επιθυμούν να μάθουν τη γλώσσα προγραμματισμού Python. Η έμφαση δίνεται στη γλώσσα Python, τις βασικές βιβλιοθήκες, καθώς και στην επιλογή των καλύτερων και πιο χρήσιμων βιβλιοθηκών που έχουν αναπτυχθεί από την κοινότητα της Python. Η Python οδηγεί τις επιχειρήσεις και χρησιμοποιείται από επιστήμονες σε όλο τον κόσμο – είναι μία από τις πιο δημοφιλείς γλώσσες προγραμματισμού.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή σε φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προχωρημένους χρήστες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πλήθος ασκήσεων και πρακτικής.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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