Python για Γέννηση Φυσικού Γλώσσας (NLG) Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους στη δημιουργία κειμένου υψηλής ποιότητας, που μοιάζει με άνθρωπο χρησιμοποιώντας προηγμένες μεθόδους NLG.

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

• Κατανοήστε προηγμένες τεχνικές για τη δημιουργία κειμένου φυσικής γλώσσας.
• Εφαρμογή και βελτιστοποίηση μοντέλων που βασίζονται σε μετασχηματιστές για NLG.
• Βελτιστοποιήστε τις εξόδους NLG για ευχέρεια, συνοχή και συνάφεια.
• Αξιολογήστε την ποιότητα του κειμένου που δημιουργείται χρησιμοποιώντας τόσο αυτοματοποιημένες όσο και ανθρώπινες μετρήσεις.

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 επαγγελματίες αρχάριου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά του NLG και τον ρόλο του στη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης και περιεχομένου.

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

• Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες της Δημιουργίας Φυσικής Γλώσσας.
• Εξερευνήστε τις εφαρμογές του NLG σε διάφορους κλάδους.
• Μάθετε βασικές τεχνικές για τη δημιουργία κειμένου που μοιάζει με άνθρωπο χρησιμοποιώντας AI.
• Εργαστείτε με Python βιβλιοθήκες και μοντέλα για τη δημιουργία κειμένου.

Στόχος αυτού του μαθήματος είναι να παρέχει μια βασική ικανότητα στην εφαρμογή Machine Learning μεθόδων στην πράξη. Μέσω της χρήσης της Python γλώσσας προγραμματισμού και των διαφόρων βιβλιοθηκών της, και με βάση ένα πλήθος πρακτικών παραδείξεων, αυτό το μάθημα διδάσκει πώς να χρησιμοποιήσετε τα πιο σημαντικά κτίρια Machine Learning, πώς να λάβετε αποφάσεις μοντελοποίησης δεδομένων, να ερμηνεύσετε τα αποτελέσματα των αλγόριθμων και να επικυρώσετε τα αποτελέσματα.

Στόχος μας είναι να σας δώσουμε τις δεξιότητες για να κατανοήσετε και να χρησιμοποιήσετε με εμπιστοσύνη τα πιο θεμελιώδη εργαλεία από το κουτί εργαλείων Machine Learning και να αποφύγετε τις κοινές πτώσεις των εφαρμογών Data Science.

ο 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 με βάση ένα πλήθος πρακτικών παραδειγμάτων, αυτό το μάθημα διδάσκει πώς να χρησιμοποιείτε τα σημαντικότερα δομικά στοιχεία της μηχανικής μάθησης, πώς να κάνετε αποφάσεις μοντελοποίησης δεδομένων, να ερμηνεύσετε την τις εκροές των αλγορίθμων και να επικυρώσετε τα αποτελέσματα.

ο στόχος μας είναι να σας δώσουμε τις δεξιότητες για να κατανοήσετε και να χρησιμοποιήσετε τα πιο θεμελιώδη εργαλεία από την εργαλειοθήκη μηχανικής εκμάθησης με σιγουριά και να αποφύγετε τις κοινές παγίδες των εφαρμογών των Επιστημών δεδομένων.

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 οδηγό σε χώρο (online ή offline) στόχο έχει τους εξειδικευμένους επαγγελματίες που θέλουν να κατανοήσουν και να κτησούν εμπειρία στις τεχνικές AI-συμβαδίστριας γεννήσιμης φράσης (NLG) για εφαρμογές chatbot και virtually assistants.

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

• Κατανοήσουν τους βασικούς αρχητύπους NLG για AI συνομιλίας.
• Προωθήσουν την παραγωγή διάλογου chatbot με χρήση τεχνικών βαθιάς μάθησης.
• Ενσωματώσουν και αξιοποιήσουν τα πιό πρόσφατα μοντέλα NLG, όπως το GPT-3, σε πλατφόρμες chatbot.
• Εφαρμόσουν AI εντοίχιση για τη βελτίωση της αλληλέγγυης και συνέχειας της διάλογου.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται υπό την καθοδήγηση ενός εκπαιδευτή, σε Ελλάδα, βασίζεται στο δημοφιλές βιβλίο "Automate the Boring Stuff with Python" του Al Sweigart. Απευθύνεται σε αρχάριους και καλύπτει ουσιαστικές έννοιες προγραμματισμού με τη Python, μέσω πρακτικών, χειρονομίες ασκήσεων και συζητήσεων. Το εστίασμα βρίσκεται στο μάθημα να γράφεις κώδικα που θα αυξήσει δραστικά την απόδοση εργασίας στο γραφείο.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να προγραμματίζουν σε Python και να εφαρμόζουν αυτή τη νέα δεξιότητα για:

• Αυτοματοποίηση εργασιών μέσω της γραφής απλών προγραμμάτων Python.
• Γραφή προγραμμάτων που μπορούν να αναγνωρίζουν και επεξεργάζονται μοτίβα τεκμηρίων χρησιμοποιώντας "regular expressions".
• Προγραμματική δημιουργία και ενημέρωση φυλλών Excel.
• Ανάλυση PDFs και Word documents.
• Εξόρυξη ιστοσελίδων και αποκομιδή πληροφοριών από διαδικτυακές πηγές.
• Γραφή προγραμμάτων που στέλνουν email ειδοποιήσεις.
• Χρήση των εργαλείων αποσφαλμάτωσης Python για να αντιμετωπίζουν γρήγορα σφάλματα.
• Προγραμματική έλεγχος του ποντικέλου και του πληκτρολογίου για να πατάνε και να γράφουν εξ όνων.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται με την ανάγκη για καθοδήγηση στο Ελλάδα (online ή on-site), απευθύνεται σε προγραμματιστές που επιθυμούν να μάθουν προχωρημένες τεχνικές προγραμματισμού στο Python, συμπεριλαμβανομένου του πώς να εφαρμόζουν αυτή τη πολυκατεύθυνη γλώσσα για να λύνουν προβλήματα σε τομείς όπως οι διανεμημένες εφαρμογές, η ανάλυση και οπτικοποίηση δεδομένων, το προγραμματισμό UI και την διαχείριση scripting.

Αυτό το μάθημα σχεδιάστηκε για εκείνους που θέλουν να μάθουν τη γλώσσα προγραμματισμού Python. Η έμφαση βρίσκεται στη γλώσσα Python, τις κεντρικές βιβλιοθήκες, καθώς και στην επιλογή των καλύτερων και πιο χρήσιμων βιβλιοθηκών που έχουν αναπτυχθεί από την κοινότητα Python. Το Python κινεῖ επιχειρήσεις και χρησιμοποιείται από επιστήμονες σε όλο τον κόσμο – είναι μία από τις πιο δημοφιλείς γλώσσες προγραμματισμού.

Το μάθημα μπορεί να παραχωρηθεί χρησιμοποιώντας την τελευταία έκδοση Python 3.x με πρακτικά σενάρια που να κάνουν χρήση της πλήρους δύναμης. Το μάθημα μπορεί να παραχωρηθεί σε οποιοδήποτε λειτουργικό σύστημα (όλες οι εκδόσεις του UNIX, συμπεριλαμβανομένων του Linux και Mac OS X, καθώς και του Microsoft Windows).

Τα πρακτικά σενάρια αποτελούν περίπου το 70% του χρόνου μαθήματος, και περίπου το 30% είναι δειγματοδοσίες και παρουσιάσεις. Οι συζητήσεις και οι ερωτήσεις μπορούν να τίθενται κατά τη διάρκεια του μαθήματος.

Σημείωση: η εκπαίδευση μπορεί να προσαρμοστεί σε συγκεκριμένες ανάγκες κατόπιν προηγούμενου αιτήματος πριν την ενδεικτική ημερομηνία του μαθήματος.

Selenium είναι ένα open-source πλαίσιο για την αυτομάτως διεξαγωγή δοκιμών προσωπικών εφαρμογών σε διάφορους περιηγητές. Με το Selenium 4, υπάρχουν αποδοτικότερες APIs WebDriver, φυσικές σχετικές καταλόγισης προσώπων (locators) και βελτιωμένη υποστήριξη για το grid. Το Python προσφέρει απλότητα και ισχυρή ολοκλήρωση με πλαισία δοκιμών όπως το Pytest, κάνοντάς το εξαιρετικό επιλογή για την ανάπτυξη μεγέθους και διατηρήσιμων συνόλων δοκιμών.

Αυτή η εκπαιδευτική εκ τόπου (online ή onsite) αποσκοπεί σε νέες και μεσαίες επίπεδο δοκιμαστές και προγραμματιστές, τους οποίους αναζητούν να χρησιμοποιήσουν Selenium με Python για την αυτόματη δοκιμαστική εξέταση προσωπικών εφαρμογών σε πραγματικά περιβάλλοντα.

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

• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν Selenium με Python σε ένα περιβάλλον δοκιμών.
• Δημιουργήσουν αξιόπιστα συντάγματα δοκιμών αυτομάτως με Selenium WebDriver και Pytest.
• Εφαρμένε το Page Object Model (POM) για διατηρήσιμα πλαίσια δοκιμών.
• Εκτελέσουν δοκιμές σε πολλούς περιηγητές χρησιμοποιώντας Selenium Grid.
• Ολοκληρώσουν τα αυτομάτως δοκιμαστικά σε καλαθιά CI/CD.
• Επίλυση κοινών προβλημάτων και εφαρμογή καλών πρακτικών για τη σταθερότητα της αυτομάτως δοκιμασίας.

Μορφή Του Κούρσου

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές εξασκήσεις και πρακτική χρησιμοποίηση.
• Χειρονομική εφαρμογή σε ζωντανό περιβάλλον lab.

Επιλογές Προσαρμογής Κούρσου

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

Αυτή η εκπαιδευτικός-μαθητών, ζωντανή διάλεξη στο Ελλάδα (διαδικτύου ή υποψήφιο) προσβλέπει σε επίπεδο μεσαίων επαγγελματίων που θέλουν να αξιοποιήσουν τα εφαρμόσιμα δεξιά τους στη χρήση NLG για την αυτομάτη καθολική έκθεση και παραγωγή περιεχομένου.

Τέλος αυτή τη διάλεξη, οι συμμετέχοντες θα μπορούσαν να:

• Συνιέσουν τα βασικά αρχήδιο NLG για καθολική έκθεση και παραγωγή περιεχομένου.
• Εφαρμόζουν μοντέλα NLG για να συνοψίσουν μεγάλα έγγραφα και άρθρα.
• Χρησιμοποιούν προ-έκτρικα μοντέλα NLG όπως το GPT για παραγωγή περιεχομένου.
• Αξιοποιούν προηγμένες τεχνικές για να ελευθερώσουν μοντέλα NLG για συγκεκριμένες καθηκόντες παραγωγής περιεχομένου.