Python για χρήστες Matlab Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εντατική, πρακτική κατεύθυνση ασχολείται με προηγμένες τεχνικές Python, βιβλικές πρακτικές και συνηθισμένους σχεδιασμός μοτίβων για να χτίζετε ανατρεπόμενες, δοκιμαστικές και υψηλής επιδόσεως εφαρμογές Python. Επικεντρώνεται στα σύγχρονα εργαλεία, τυποποίηση, μοντέλα παραλληλισμού, αρχιτεκτονικά πρότυπα και έτοιμα για εγκατάσταση ροές εργασίας.

Αυτή η κατεύθυνση με διεξαγωγή παιδαγωγού, ζωντανή (διαδικτυακά ή επί τόπου), απευθύνεται σε ανάπτυξσης Python μεμειωμένου επιπέδου ως προς την προηγμένη γνώση, οι οποίες επιθυμούν να αποκτήσουν επαγγελματικά σχέδια και μοτίβα για παραγωγικό περιβάλλον.

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

• Εφαρμένες Python typing, dataclasses και type-checking για την αύξηση της συμβατότητας του κώδικα.
• Χρησιμοποιήσετε μοτίβα σχεδιασμού και αρχητεκτονικά προτύπα για να δομήσετε ισχυρές εφαρμογές.
• Εφαρμένες παραλληλισμό και παράλληλη εκτέλεση σωστά χρησιμοποιώντας asyncio και multiprocessing.
• Κατασκευή αξιόπιστου κώδικα με pytest, property-based testing και CI pipelines.
• Profile, βελτίωση και προσαρμογή Python εφαρμογές για παραγωγή.
• Package, κυκλοφόρηση και εγκατάσταση Python έργα με σύγχρονα εργαλεία και containers.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπιδραστικές διαλέξεις και σύντομες εξηγήσεις.
• Πρακτικές εργασίες και ασκήσεις προγραμματισμού κάθε ημέρα.
• Capstone μικρό-έργο συνδυάζοντας μοτίβα, δοκιμασία και εγκατάσταση.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε προσαρμοσμένη εκπαίδευση ή έμφαση (data, web, ή infra), παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για διοργάνωση.

Αυτό το μάθημα διδάσκει πρακτικές τεχνικές μηχανικής για να σχεδιάζετε, κατασκευάζετε, δοκιμάζετε και εγκαθίστατε αυτόνομα (προσωπικά) συστήματα χρησιμοποιώντας Python. Καλύπτει τον κύκλο του αυτόνομου κυβερνήτη, την ολοκλήρωση εργαλείων, τη διαχείριση μνήμης και κατάστασης, τους παραδείγματες χορόδρομής, τον έλεγχο ασφαλείας και τις σκέψεις για την εξυπηρέτηση.

Αυτό το διδασκαλία υπό οδηγία καθηγητή, ζωντανή (online ή σε εγχώριο επίπεδο), απευθύνεται σε μηχανικούς ML του μεσαίου ρόλου έως του προχωρημένου, AI διαμορφωτές και λογισμικούς μηχανικούς που επιθυμούν να χτίζουν αξιόπιστους, έτοιμους για την εξυπηρέτηση αυτόνομους κυβερνήτες με τη χρήση Python.

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

• Σχεδιάζουν και υλοποιούν τον κύκλο του αυτόνομου κυβερνήτη και τα ρούτιν προς λήψη αποφάσεων.
• Ολοκληρώνουν εξωτερικά εργαλεία και APIs για την επέκταση των δυνατοτήτων του αυτόνομου κυβερνήτη.
• Υλοποιούν αρχιτεκτονικές μνήμης για συντομο- και μακροπρόθεσμη χρήση.
• Συντονίζουν πολυβήματες χοροδιογραφικές και τη σύνθεση αυτόνομων κυβερνητών.
• Εφαρμένες πρακτικές ασφαλείας, έλεγχο πρόσβασης και παρακολούθησης για τους εξυπηρετούμενους αυτόνομους κυβερνήτες.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπίδραση, διάλεξη και συζήτηση.
• Χειρονομήματα που χτίζουν αυτόνομους κυβερνήτες με Python και δημοφιλείς SDKs.
• Εκπαιδευτικά άσκημα βασισμένα σε εγχώριους εργασιακούς προτούπα.

Ευελιξία Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμογμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να καταλάβετε.

Αναλύει πρακτικές προσεγγίσεις για την Επιστήμη Δεδομένων και την Τεχνητή Νοημοσύνη χρησιμοποιώντας την Python - εξοπλίζει τους επαγγελματίες με τις δεξιότητες για να εξερευνήσουν δεδομένα, να κατασκευάσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης και να αναπτύξουν εφαρμογές βασισμένες στην Τεχνητή Νοημοσύνη σε επιχειρηματικά πλαίσια. Καλύπτει τις διαδικασίες CRISP-DM, στατιστική ανάλυση, επιβλεπόμενη και μη επιβλεπόμενη μάθηση, βαθιά μάθηση με το Tensorflow, επεξεργασία φυσικής γλώσσας, μεγάλα δεδομένα με το Spark και αφηγήσεις βασισμένες στα δεδομένα. Ιδανικό για αρχάριους που αναζητούν πιστοποίηση επιστήμης δεδομένων στην Python και εκπαίδευση αναλυτικών ικανοτήτων έτοιμους για την αγορά εργασίας.

Τεχνητή Νοημοσύνη με Python είναι η ανάπτυξη νοηματικών συστημάτων χρησιμοποιώντας το ευρύ φόρουλ της Python για AI και μηχανική ανάπτυξη.

Αυτή η διδασκαλία υπό τον οδηγό (είτε live online είτε σε πραγματικό χώρο) στοχεύει σε μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές Python που θέλουν να σχεδιάσουν, να υλοποιήσουν και να εφαρμόσουν λύσεις AI χρησιμοποιώντας την Python.

Τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Υλοποιήσουν αλγόριθμους AI χρησιμοποιώντας τις πυρήνες βιβλιοθηκών AI της Python.
• Εργάζονται με μοντέλα εκπαίδευσης υπό έλεγχο, χωρίς έλεγχο και πλήρη εκπαίδευση.
• Ενσωμάτωση λύσεων AI σε υπάρχουσες εφαρμογές και διαδικασίες.
• Αξιολόγηση της απόδοσης των μοντέλων και εκτόπιση για ακρίβεια και αποδοτικότητα.

Σχέδιο Μάθησης

• Ενεργή σύντομη ομιλία και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πράξεις.
• Επιχειρησιακή υλοποίηση σε περιβάλλον live-lab.

Πιθανότητες Προσωποποίησης του Κύκλου Μαθήματος

• Για να αιτηθεί μια προσωποποιημένη διδασκαλία για αυτό το κύκλο μαθήματος, επικοινωνήστε μαζί μας.

Αυτή η κατευθυνόμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε εργαλιώδεις υπολογιστικής διάνοιξης που επιθυμούν να αυτοματοποιήσουν τις συναλλαγές με αλγοριθμική καταχώρηση, Python και R.

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

• Εφαρμόζουν αλγόριθμους για την αποκτήση και πώληση αξιοπιστίων με ταχύτητα σε εξειδικευμένα διαστήματα.
• Μειώνουν τους κόστοι που σχετίζονται με τις συναλλαγές χρησιμοποιώντας αλγοριθμική καταχώρηση.
• Αυτόματα επιβλέπουν τις τιμές μετοχών και πραγματοποιούν συναλλαγές.

Η εφαρμοσμένη Τεχνητή Νοημοσύνη από το μηδέν σε Python εξοπλίζει προγραμματιστές και αναλυτές δεδομένων με τις θεμελιώδεις τεχνικές για τη δημιουργία λύσεων μηχανικής μάθησης από την αρχή χρησιμοποιώντας Python. Καλύπτει βασικές αρχές της επιβλεπόμενης μάθησης (ταξινόμηση και παλινδρόμηση), της μη επιβλεπόμενης μάθησης (συσταδοποίηση και ανίχνευση ανωμαλιών) και προηγμένων αρχιτεκτονικών νευρωνικών δικτύων. Εξετάζει δοκιμασμένες μεθόδους για εργασία με scikit-learn, Apache Spark MLlib και Jupyter notebooks για πρακτική ανάπτυξη ΤΝ. Βοηθά τους επαγγελματίες να υλοποιήσουν πρακτικά μοντέλα ML, να αξιολογήσουν περιορισμούς αλγορίθμων και να ολοκληρώσουν εφαρμοσμένα έργα για επίλυση πραγματικών προβλημάτων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου Python που επιθυμούν να βελτιώσουν την εμπειρία ανάπτυξης Python τους χρησιμοποιώντας το AWS Cloud9.

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

• Ρυθμίστε και διαμορφώστε το AWS Cloud9 για ανάπτυξη Python.
• Κατανοήστε τη διεπαφή και τις δυνατότητες του AWS Cloud9 IDE.
• Εγγραφή, εντοπισμός σφαλμάτων και ανάπτυξη εφαρμογών Python στο AWS Cloud9.
• Συνεργαστείτε με άλλους προγραμματιστές χρησιμοποιώντας την πλατφόρμα AWS Cloud9.
• Ενσωματώστε το AWS Cloud9 με άλλες υπηρεσίες AWS για προηγμένες αναπτύξεις.

Επισκόπηση του Μαθήματος

Αυτό το πρακτικό πρόγραμμα σπουδών έχει σχεδιαστεί ειδικά για επαγγελματίες με υποβάθριο στα Δεδομένα και τη Μηχανική Δεδομένων (Data Engineering) που επιθυμούν να αποκτήσουν πρακτικές δεξιότητες στον τομέα της Τεχνητής Νοημοσύνης, της Python και των Γλωσσικών Μοντέλων Μεγάλου Μεγέθους (LLM). Το μάθημα εστιάζει σε πραγματικές εφαρμογές, καλύπτοντας τη χρήση μοντέλων, τη μηχανική των ερωτημάτων (prompt engineering) και την κατασκευή λύσεων με ενσωματωμένη Τεχνητή Νοημοσύνη. Οι συμμετέχοντες θα εργαστούν μέσω προοδευτικών ασκήσεων που προχωρούν από τις βασικές έννοιες στην κατασκευή έτοιμων για παραγωγή ροών εργασίας (workflows) Τεχνητής Νοημοσύνης.

Μορφή Κατάρτισης

• Τάξη με φυσική παρουσία

• Συνεδρίες υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή με πρακτική εξάσκηση

• Διαδραστικές συζητήσεις και μελέτες περίπτωσης από τον πραγματικό κόσμο

• Καθημερινές πρακτικές ασκήσεις

Στόχοι Μαθήματος

• Κατανόηση των βασικών εννοιών της Τεχνητής Νοημοσύνης και της Μηχανικής Μάθησης που σχετίζονται με τις σύγχρονες εφαρμογές

• Ενίσχυση των δεξιοτήτων Python για την ανάπτυξη Τεχνητής Νοημοσύνης και τις ροές δεδομένων

• Κατανόηση του τρόπου λειτουργίας των Γλωσσικών Μοντέλων Μεγάλου Μεγέθους (LLMs) και του τρόπου χρήσης τους με αποτελεσματικό τρόπο

• Σχεδιασμός και βελτιστοποίηση ερωτημάτων (prompts) για αξιόπιστα αποτελέσματα

• Κατασκευή ολοκληρωμένων λύσεων Τεχνητής Νοημοσύνης χρησιμοποιώντας APIs και πλαίσια εργαλείων (frameworks)

• Ενσωμάτωση της Τεχνητής Νοημοσύνης σε ροές εργασίας μηχανικής 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 εκπαίδευση με εγκαθιδρυτικό, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή onsite), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το TensorFlow για την ανάλυση δεδομένων πιθανών παρανομιών.

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

• Δημιουργήσουν ένα μοντέλο ανίχνευσης παρανομιών στο Python και TensorFlow.
• Κατασκευάσουν γραμμικές παλινδρομήσεις και μοντέλα γραμμικών παλινδρομήσεων για την πρόβλεψη παρανομιών.
• Αναπτύξουν μια εφαρμογή AI από τέλος σε τέλος για την ανάλυση δεδομένων παρανομιών.

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 ομαδική, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε τεχνικούς δικτύων που θέλουν να διατηρούν, να διαχειρίζονται και να σχεδιάζουν υπολογιστικά δίκτυα με το Python.

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

• Να βελτιώσουν και να χρησιμοποιήσουν το Paramiko, Netmiko, Napalm, Telnet και pyntc για αυτοματοποίηση δικτύων με Python.
• Να καταλάβουν την πολυθρησκεία και πολυδιαδρομικότητα στην αυτοματοποίηση δικτύων.
• Να χρησιμοποιήσουν το GNS3 και Python για πρόγραμμα δικτύου.