Εκπαίδευση Artificial Intelligence στην Ελλάδα

Αυτή η εκπαιδευτική, χέρι σε χέρι διαμορφωτική εκπάIDE (online ή μέσα στην εταιρεία) προσβλέπει σε διασυνδεδεμένους αναπτυξτές AI, ηγέτες της επιχείρησης και υπεύθυνους για συμμόρφωση που θέλουν να καταλάβουν και να εφαρμόσουν εθικές πρακτικές σε αναπτύξεις AI. Το μάθημα καλύπτει βασικούς εθικούς πλαίσιους, νομικά πρότυπα όπως το EU AI Act, και πρακτικές τεχνικές για τη έλεγχο αναπτύξεων AI για να μειώσουμε τη διακρίσιμοτητα και προσαρμόσουμε τη διαφάνεια.

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

• Καταλάβουν τις βασικές αρχές της ευθύνης στην AI, περιλαμβανομένων της ισότητας, ευθυνής και διαφάνειας.
• Διαγνώσουν και προλάβουν διακρίσεις μέσα στις αναπτύξεις AI.
• Εφαρμόσουν εθικά πλαίσια και προβληματισμούς για να συμμορφωθούν.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές κυβέρνησης για τη διαχείριση εθικών κινδύνων στην AI.

Αυτή η εκπαιδευτικά χορηγούμενη, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαπειραματικά ή πραγματικό τόπο) στοχεύει σε νέους επιπλέον αξιωματικούς που επιθυμούν να κατάστησουν βασική κατανόηση της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) και των εφαρμογών της στις αποδοτικές λειτουργίες.

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

• Συνεισφέρουν στη βάση των Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ).
• Μάθετε πώς μπορεί να ενσωματωθεί η ΤΝ στις καθημερινές αποδοτικές λειτουργίες.
• Βελτιώστε την απόδοση στην συμβολή ειδοποιήσεων, διεξαγωγή ερευνών, διαχείριση δείκτων, διατήρηση αρχείων και εκτέλεση χειροποίητων επαλήθευσες μέσω εργαλείων ΤΝ.

Αυτή η εκπαιδευτικός-διαχειρισμένη, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή offline) προσβάλλει ναφθητές με επίπεδο από άρχηγος-επίπεδο ως εμπειρωμένος επίπεδο παραγωγούς περιεχομένου, επιχειρηματίες και φιλότεχνους τεχνολογίας που θέλουν να εκμεταλλευθούν τη δύναμη της AI για ρεαλιστική παραγωγή μεδιά και ανάπτυξη επιχειρήσεων.

Ακούμε τέλους αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δημιουργήσουν πραγματικά φωνές clone για διάφορες εφαρμογές.
• Αλλάζουν το περιεχόμενο βίντεο με τεχνολογία DeepFake για κατασκευαστικούς ή εκπαιδευτικούς στόχους.
• Ανέλαβα αξιοθέματα AI πρακτικά για τη δημιουργία περιεχομένου.
• Χρησιμοποιήστε AI εργαλεία για βελτίωση επιχειρηματικών και κατασκευαστικών.
• Μάστερ AI μεδιά τεχνολογίες για προηγμένες εφαρμογές.

Αυτό το ειδικοποιημένο, ζωντανό διαθεσιμό σεminar στο Ελλάδα (online ή σε υφιστάμενο πρόσωπο) είναι κατευθυνόμενο προς IT επαγγελματίες μεταξύ των οποίων βρίσκονται αυτοί που θέλουν να μάθουν πώς να χρησιμοποιήσουν σε ρύθμη τους εργαλεία και υπηρεσίες AWS για την αποτελεσματική δημιουργία, έκπαιδευση και εγκατάσταση AI περιβαλλόντων.

Από το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Συνυπολογίσουν τις υπηρεσίες AI/ML που προάγουν οι AWS.
• Να είναι σε θέση να εγκαταστήσουν και διαχειρίζονται AI/ML περιβάλλοντα στο AWS.
• Να αποκτήσουν εμπειρία "hands-on" για τη δημιουργία, έκπαιδευση και εγκατάσταση AI περιβαλλόντων χρησιμοποιώντας το Amazon SageMaker.
• Να μάθουν να εκμεταλλεύονται διάφορες υπηρεσίες AWS AI για συγκεκριμένες περιπτώσεις.

Οι εργαλείοι της Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) μπορούν να αυξάνουν σημαντικά την παραγωγικότητα και την ακρίβεια των ιδρυτών δικής, επεξεργαζόμενος υπολογιστικά εργασίες όπως η ανάλυση συμβάντων, τη δικαστική έρευνα και την προσαρμογή δικαστικών έγγραφων.

Αυτός ο εξέλιξης (διαπερασμένως ή ημιον-παίχτη) καθοδήγηση απευθύνεται σε τότε νοητά επίπεδο μέχρι πιο προχωρημένους δικηγόρους και δικαστικούς παράλογους οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν AI εργαλείων για να περιστολάρων, αξιοκαταβαθμίζουν και βελτιώσουν την καθημερινή δικαστική εργασία.

Στο τέλος αυτής της συνόδου, οι μετέχοντες θα είναι προσβάσιμοι:

• Να χρησιμοποιήσετε AI εργαλείων για την αξιοκαταβαθμίζουν συμβάντων προς κινδύνο ή λείπουσε όρου.
• Γεννήστε τα αρχικά εγγράφα δικαιολογημένων χρησιμοποιώντας γεννήτριες AI βοηθών.
• Αυτοματοποίηση δικαστικής έρευνας και εγκατάλειψη του νόμου περιβάλλον ικανοποιητικά.
• Διοργανώστε υποχωρήσεις, ευθύνες και δικαστικά αρχεία με τη στήριξη AI βασισμένων εργαλείων.

Σχήμα της Συνόδου

• Διαλεκτική εκπαιδευτική και συζήτηση.
• Απολείψεις από τη πραγματική δουλειά παραδείγματα.
• Δείξη και οδηγία χρήσης AI εργαλείων στο δικαστικό του λειτουργίας.

Επιλογές Προσαρμογής Συνόδου

• Για να ζητήσετε μια προσαρμογή συνόδου για αυτή την εκπαιδευτική, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διευθέτησε.

Οι εργαλείοι της AI μεταμορφώνουν την απόδοση και την δημιουργικότητα σε όλους τους τομείς, ειδικά στις επικοινωνίες, το σχεδιασμό και την παραγωγή αυδιοϊκανικών υλικών.

Αυτή η διάδοχη εκπαίδευση (μέσω του διαδικτύου ή σε προσωπικό βαθμό) στοχεύει σε μεσαίου επιπέδου επαγγελματίες που θέλουν να αξιοποιήσουν τα εργαλεία AI για να ρυθμίζουν τη δημιουργία περιεχομένου, να αυτοματοποιήσουν τα εργαλεία και να βελτιώσουν την δημιουργική παραγωγό στη μέριμνά τους.

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

• Χρησιμοποιήσουν το ChatGPT και άλλους LLMs για να εγγράφουν, συζητήσουν, διεξάγουν αναθεωρήσεις και ρυθμίζουν προσδιορισμές με τεχνικές εποικοδομητικών προδιαγραφών.
• Εφαρμόζουν χαρακτηριστικά του Google AI Ultra (Gemini) σε Docs, Sheets και Gmail για να βελτιώσουν την απόδοση.
• Δημιουργούν εικόνες και βίντεο δημιουργημένα με AI χρησιμοποιώντας ευπρόσδεκτα εργαλεία που προσβάσιμα για την καθημερινή χρήση.
• Εφαρμόζουν το Microsoft Copilot στο Office 365 για να επικαιροποιήσετε τις διαδικασίες αρχείων, εξυπηρέτηση spreadsheet και email.
• Συντονίζουν και εφαρμόζουν τις πρακτικές χρήσης AI με αξιοπιστία, συμπεριλαμβανομένων των θεμάτων κυβερνοθάλαμου.
• Ανασκοπίζουν πραγματικές εφαρμογές της AI στις επικοινωνίες, το σχεδιασμό και την παραγωγή αυδιοϊκανικών υλικών.
• Αξιολογούν και επείγουσαν πρότυπα AI δωρεάν για τις σημερινές εργασιακές ανάγκες.

Σχήμα του κούρσου

• Διαλεξές επικοινωνίας και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτική.
• Κανονικό υλικό εφαρμογών σε μια περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής του Κούρσου

• Για να αίτησετε μια προσωπική εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ σύνδεση μας να διευθετήσετε.

Τα εργαλεία μεχανής νοημοσύνης των υπολογιστών, όπως ChatGPT, Gemini και Microsoft 365 Copilot, μετατρέπουν το πώς οι ειδικοί στον αγοράσιμο εκτελούν έρευνα, δημιουργούν κείμενα, αναλύουν τα δεδομένα προμηθευτών και διαχειρίζονται συμβόλαια.

Αυτή η εκπαίξιμη από καθηγητή (δια μέσου του διαδικτύου ή υπερθάλαμο) στοχεύει σε ενδιάμεσου επιπέδου ειδικούς αγοράσιμου που θέλουν να χρησιμοποιήσουν τα εργαλεία μεχανής νοημοσύνης ασφαλώς και αποτελεσματικά για να βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων, να υποδηλώσουν λειτουργίες περιβάλλοντος και να είναι έτοιμοι για μέλλοντικές πρόκλησες αγοράσιμου.

Από το τέλος αυτής της εκπαίξιμης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνδράσουν και διακριθούν τα βασικά εργαλεία μηχανής νοημοσύνης και τη σχέση τους με τις υποχρεώσεις αγοράσιμου.
• Γράψουν αποτελεσματικά πρότυπα για να βελτίωσουν την ακρίβεια της μηχανής νοημοσύνης και να ελέγξουν τον κίνδυνο παρανόησης.
• Χρησιμοποιήσουν τη μηχανή νοημοσύνης για να υποστηρίξει την πρόσληψη, τη διαβούλευση συμβόλου, την ανάλυση παγκόσμιου και την εκτίμηση παραδότη.
• Αναλύσεις υποχρεώσεις αντικειμενικά μηχανής νοημοσύνης και αναγνωρίζουν διακριτικότητα ή εκσυμφώνηση.
• Αναγνωρίζει προβλήματα απορρήτου, μηδενικότητας και ενοχλητικών συμφέρεση όταν χρησιμοποιεί τη μηχανή νοημοσύνης στον αγοράσιμο.
• Αξιοποίησε τα εργαλεία μηχανής νοημοσύνης σε πραγματικές κατηγορίες αγοράσιμου όπως IT, IFM, Marketing, HR και περισσότερες.

Σχήμα της Μαθήσιμο

• Δυναμικές διαλέξεις και συζητήσεις.
• Πρακτικές ασκήσεις με πραγματικοί παραδείγματες αγοράσιμου.
• Χρήση εγκαίνιων μηχανών νοημοσύνης και πρότυπα σχολείωσης.

Επιλογές Προσαρμογής της Εκπαίξιμη

• Για να αιτηθεί μια προσαρμοσμένη εκπαίξιμη για αυτή την έγκριση, καλέστε μας για να σχεδιάσετε.

Το Artificial Intelligence (AI) για εταιρειακούς επαγγελματίες είναι μια εισαγωγική οδηγία που διερευνά πώς η τεχνητή νοημοσύνη (AI) μπορεί να χρησιμοποιηθεί ασφαλώς και αποτελεσματικά σε όλους τους τομείς ενός εταιρείας για να ενισχύσει την πραγματική παραγωγικότητα, την επικοινωνία και την ρύθμιση των διεργασιών.

Αυτή η προπτυχιακή εξέδρα (δια δικτύου ή στην υπηρεσία) στοχεύει σε μη τεχνικούς εταιρειακούς επαγγελματίες που θέλουν να κατανοήσουν και να αρχίσουν να χρησιμοποιούν AI εργαλεία όπως ChatGPT, Gemini, και Copilot για τη βελτίωση των ημερήσιων διεργασιών.

Από το τέλος αυτής της εξέδρας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τα βασικά AI, τα κινδύνα και τις εθικές ανησυχίες.
• Εφαρμόζουν το AI για να ρωτήσουν δραστηριότητες και να βοηθήσουν στην επικοινωνία και την έρευνα.
• Δημιουργούν προσαρμοσμένα απαιτήματα που εξυπηρετούν τα πρακτικά εφαρμογές διοίκησης.
• Προγραμματίζουν για ασφαλή και μεγάλη τόξη προσάχθρηση AI εργαλείων στις ομάδες τους.

Σχέδιο της Εξέδρας

• Δυναμική εξέδρα και συζήτηση.
• Χειρόποιητη χρήση AI εργαλείων σε περιπτώσεις εταιρείας.
• Οδηγούμενες ασκήσεις με τον πυρήνα του προσαρμογής διαδικασίων και επικοινωνίας.

Πιθανότητες Προσαρμογής της Εξέδρας

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εξέδρα για αυτό το κλάση βάσει των διεργασιών ή εσωτερικών εργαλείων στο τμήμα σας, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να αντικατοπτρίσετε.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση με ζωντανό διδάσκοντα στο Ελλάδα (διαδικτύου ή προσωπικά) είναι προσανατολισμένη σε μεσαίου επιπέδου επαγγελματίες μέσων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία περιεχομένου, την επαλήθευση γεγονότων, τη αυτομάτη επεξεργασία και την οικονομία σε διαδικασίες στο ψηφιακό πρακτικό των ημερήσιων.

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

• Χρησιμοποιούν εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης για τη συντακτική αναφορά άρθρων, κεφαλαίων και επισummaries.
• Χρησιμοποιούν AI για την επαλήθευση γεγονότων, την ανίχνευση προκατάληψης και την πρόταση βελτιώσεων στον ρυθμό και τη διαφάνεια.
• Αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες λειτουργίες στο νέο ρουμ των ημερήσιων, όπως τη μετάφραση και το ετικετάρισμα.
• Εφαρμόζουν ηθικές και επεξεργασία πρότυπα στην παραγωγή περιεχομένου με τη βοήθεια της AI.

Αυτή η εκπαιδεύση με οδηγό σε ρίζα (online ή έξτρα) στο Ελλάδα προσανατολίζεται σε όλους τους διοικητικούς επαγγελματίες που θέλουν να καταχρητούνται στο εργαλεία AI για τη αυτομάτιση των ρυθμιστικών εργασιών, τη βελτίωση της διαχείρισης εγγράφων, τη βελτίωση των παρουσιάσεων και την ορθολογική λειτουργία στο διαχειρισμό εργασιών στο επιχειρηματικό περιβάλλον.

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

• Συνιέσουν τα βασικά της AI και πώς εφαρμόζεται στις διοικητικές ρόλους.
• Χρησιμοποιήστε εργαλεία AI που παράγουν περιεχόμενο για να γράφετε, συνοψίζετε και μεταφράζετε περιεχόμενο.
• Αυτοματοποιήστε τη διαχείριση καλενδαρίων, εγγράφων αποστολής και ρυθμιστικών εργασιών.
• Σχεδιάζετε και εφαρμόζετε μια διαδικασία AI που βοηθά συγκεκριμένη για το ρόλο τους.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωτική εκπαίδευση σε Ελλάδα (διαπολιτειακά ή προσωπικά) στόχος της έχει τους επαγγελματίες ανώτατου επιπέδου και τους τεχνικούς προοδευτές στον κυβερνητικό προστατευμένο χώρο, οι οποίοι επιθυμούν να καταλάβουν πώς να εφαρμόσουν μοντέλα AI για τη βελτίωση των διαδικασιών ασφαλείας, την αυτομάτη ενθάρρυνση και απόδραση προς τις απειλές και να εκτελούν προβληματική ανάλυση.

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

• Καταλάβουν το ρόλο της AI στην πρωτότυπη κυβερνητική ασφάλεια.
• Αναπτύξουν μοντέλα εκμάθησης μηχανής για την ανωμαλία και την ενθάρρυνση των απειλών.
• Εφαρμόσουν AI για τον αυτοματισμό της απόδρασης προς τα πράγματα και των διαδικασιών ασφαλείας.
• Αξιολογήσουν τις ενοχευτικές και λειτουργικές σκέψεις της AI στην κυβερνητική ασφάλεια.

Αυτός ο εκπαιδευτικός, ζωντανός τρέινινγ στο Ελλάδα (online ή μέσω web) προσβάλλει διευθυντές και ηγητές επιχείρησης που θέλουν να μάθουν τα βασικά στον ψευδοηθικό (AI) και να διαχειρίζονται AI προγράμματα για την οργάνωσή τους.

Από το τέλος αυτού του εκπαιδευτικού προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να καταλάβουν το AI από επιστημονική προοπτική και να στρατηγολούν χρησιμοποιώντας τα δεδομένα και τους πόρους της οργάνωσής τους για να διαχειρίζονται με επιτυχία AI προγράμματα.

Αυτός ο διεξοδικός καθηγητή μαθησιακός (προσωπικά ή πινγκ) είναι στόχος για διαχειριστές και ηγέτες επιχειρήσεων που επιθυμούν να μάθουν τα βασικά στοιχεία της φυσικής τεχνητής νοημοσύνης και να διαχειρίζονται προγράμματα AI για την οργάνωσή τους.

Ακολουθώντας αυτό το μάθημα, οι συμμετέχοντες θα είναι ικανοί να καταλάβουν την AI σε τεχνικό επίπεδο και να στρατηγήσουν χρησιμοποιώντας τους δεδομένους και πόρους της οργάνωσης τους για να διαχειρίζονται με επιτυχία προγράμματα AI.

Αυτή η εκπαίδευση με εξοπλισμό εκπαιδευτή στο Ελλάδα (διαδικτύου ή στο χώρο εργασίας) προσανατολίζεται σε επαγγελματίες και αρχηγούς ομάδων επιπέδου μεθόδου μέχρι επιπέδου μεσαίου που επιθυμούν να διεξαγάγουν μία μελέτη της αξίας των Τεχνητής Διερεύνησης (AI) μέσω πραγματικών περιπτώσεων και πρακτικών ασκήσεων.

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

• Υπολάβουν κλειδιά AI εννοίες που αφορούν την επιχειρηματική τους βιομηχανία.
• Αναγνωρίσουν ευκαιρίες όπου AI μπορεί να βελτιώσει τις λειτουργίες τους ή την εμπειρία πελατών.
• Δοκιμάσουν βασικά AI εργαλεία μέσω διευθυνόμενων πρακτικών ασκήσεων.
• Αξιολογήσουν πώς να ξεκινήσουν μικρά με AI στη δική τους επίδοση εργασίας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε εκπαιδευτικούς μεσαίου επιπέδου και επαγγελματίες της τεχνολογίας που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Generative AI για να εξατομικεύσουν την εκπαίδευση και να βελτιώσουν τις μαθησιακές εμπειρίες.

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

• Κατανοήστε τις αρχές και τις εφαρμογές του Generative AI στο πλαίσιο της εκπαίδευσης.
• Δημιουργήστε εξατομικευμένο εκπαιδευτικό υλικό και διαδρομές χρησιμοποιώντας AI.
• Χρησιμοποιήστε εργαλεία AI για τη διαχείριση της τάξης και τη δημιουργία περιεχομένου.
• Αντιμετώπιση ηθικών ζητημάτων κατά τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για την εκπαίδευση.
• Ανάπτυξη στρατηγικών για την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε εκπαιδευτικά προγράμματα σπουδών και διοικητικές διαδικασίες.

Αυτή η επιμορφωτική διαμόρφωση, που διεξάγεται από επιμορφωτή σε Ελλάδα (διαδίκτυο ή υπό γέφυρα), στοχεύει σε ενθουσιστές και μεσαίου επιπέδου εξειδικευμένους από διάφορες τομείς που θέλουν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν εξοικονομημένα τους πόρους AI για καθημερινές εργασίες, αποτρέποντας χρόνο και βελτιώνοντας την παραγωγικότητα.

Αμέσως μετά από αυτή τη διαμόρφωση, οι συμμετέχοντες θα είναι ικανοί να:

• Διαπιστώσουν τους πόρους AI που είναι αξιόπιστοι για διάφορες θεμελιώσεις.
• Αυτοματοποιήσουν επαναληπτικές διαδικασίες για τη βελτίωση της αποδοτικότητας του workflow.
• Κρατήσουν την εξέλιξη AI για καλύτερη επικοινωνία, αναφορά και λήψη αποφάσεων.
• Βεβαιωθούν για την υγιή και ετική χρήση AI στην εργασία.

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.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο για την κατασκευή εφαπτόμενων, πολυπράκτες εφαρμογές LLM ως συνθετικά γράφημα με διαρκή κατάσταση και ακριβή έλεγχο της εκτέλεσης.

Αυτός ο διδασκαλία από καθηγητή, ζωντανός τρόπος μάθησης (online ή σε υφιστάμενο περιβάλλον) είναι στο κέντρο του διευρυμένου επαγγελματίου μέχρι ανώτερη επίπεδο προσωπικό που θέλει να σχεδιάσει, να ρυθμίσει και να λειτουργήσει LangGraph-βασικές νομικές λύσεις με την απαραίτητη συμμόρφωση, ευκρινή διαδοχή και έλεγχο κυβερνικής.

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

• Σχεδιάζουν LangGraph διαδικασίες που διατηρούν ευθέτη για αξιολόγηση και συμμόρφωση.
• Συνδέουν νομικά οντολογίες και πρότυπα χρήσης στην κατάσταση του γράφημα και επεξεργασία.
• Εισάγουν δομές περιορισμών, εγκατάληψη ανθρώπων στο τυπικό κύκλο ψήφιση και ευκρινής διαδρομή λήψης αποφάσεων.
• Αποθετέουν, παρακολουθούν και διατηρούν LangGraph υπηρεσίες σε παραγωγή με ευθύνη παρακολούθησης και έλεγχου αξίας.

Μορφή του Κούρσου

• Επικοινωνητικό μάθημα και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Εφαρμογή χέρι με τον καθηγητή σε ζωντανό περιβάλλον εργασίας.

Πιθανότητες Προσαρμογής του Κούρσου

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

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) και η μηχανική μάθηση (Machine Learning) είναι συνεχώς εξελισσόμενες τεχνολογίες με σημαντικές επιπτώσεις για τη διακυβέρνηση δεδομένων και την πολυπλοκότητα των οργανισμών.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη, η οποία πραγματοποιείται με την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή on-site), απευθύνεται σε γνωστικά μέσου επιπέδου ειδικούς διακυβέρνησης, προστασίας των δεδομένων και συμμόρφωσης, οι οποίοι επιθυμούν να αναλάβουν την κατανόηση όχι μόνο για το πώς να υλοποιήσουν δυναμικές πρακτικές διακυβέρνησης πληροφοριών, αλλά και για την εξοικείωση με το ρόλο της AI και της μηχανικής μάθησης.

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

• Καταλάβουν τα βασικά χαρακτηριστικά της AI και της μηχανικής μάθησης σε επίπεδο διακυβέρνησης πληροφοριών.
• Αναγνωρίζουν τα κύρια τμήματα όπου η AI/ML εξυπηρετεί τις οργανώσεις και σχετικά κινδύνους διακυβέρνησης πληροφοριών (IG).
• Εξετάζουν την αλληλεπίδραση μεταξύ AI/ML, κανόνων προστασίας δεδομένων, διαχείριση αρχείων και ποιότητας δεδομένων.
• Εφαρμένουν ΔΙΑ (DPIAs), πλαίσια διακυβέρνησης και προσέγγισες αντιμετώπισης των κινδύνων σε έργα AI/ML.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Περιπτώσεις από τον πραγματικό κόσμο και ανάλυση πλαισίων.
• Συζήτησεις σε ομάδες και καθοδηγημένες διαδρομές σε εγγράφη.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για τη διαμόρφωση.

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.

Artificial Intelligence (AI) είναι μια γρήγορα εξελισσόμενη περιοχή που παρέχει εργαλεία και συστήματα που δύνανται να αυτοματοποιήσουν δραστηριότητες, να αναλύσουν δεδομένα και να ενισχύσουν τη λήψη αποφάσεων σε όλες τις λειτουργίες ενός επιχειρήματος.

Αυτή η εκπαιδευτική ενημέρωση (μέσω διαδικτύου ή σε πρόσωπο νtre πρόσωπο) προσβάλλει μη τεχνικούς επαγγελματίες που θέλουν να καταλάβουν τι είναι το AI, πώς λειτουργεί και πώς μπορεί να βελτιώσει την απόδοση σε όλες τις τμήματα ενός εταιρείας.

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

• Καταλάβουν τα βασικά κονцепτά και δυνατότητες του AI.
• Αναγνωρίζουν πώς το AI μεταμορφώνει διάφορες επιχειρηματικές περιοχές.
• Αναγνωρίζουν τα εργαλεία AI που μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη βελτίωση των καθημερινών διαδικασιών.
• Ενσωματώνουν απλές AI-βασικά διαγωνίσματα για να βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων και την απόδοση.

Μορφή της Μαθήσης

• Εταιρική εξέγεση και συζήτηση.
• Παρουσίαση με χονδρικά AI εργαλεία.
• Άσκηση βασισμένες σε σεναριό και έρευνα περιπτώσεων χρήσης.

Προεξοφλημένες Επιλογές Διάθεσης της Μαθήσης

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

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 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.

To παροχή εκπαίδευσης από διδάσκοντα, ζωντανή (online ή χώρου), στοχεύει σε μεσαίου επιπέδου παιχνιδογράφους και φιλόδοξους της ΤΕΧνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) που θέλουν να ενσωματώσουν αποδοχτές ΤΝ σε εφαρμογές παιχνιδιών.

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

• Κατανοήσουν τον ρόλο των αποδοχτών ΤΝ στη σύγχρονη παιχνιδιογραφία.
• Αναπτύξουν συστήματα λήψης αποφάσεων χρησιμοποιώντας δέντρα απόφασης και πεπερασμένους μηχανισμούς καταστάσεων.
• Εφαρμόσουν αλγόριθμους βρίσκουμε τη διαδρομή όπως ο A* για πλοήγηση σε παιχνίδι.
• Εφαρμόσουν τεχνικές εξάσκησης αυτομάτως (reinforcement learning) για να δημιουργήσουν προσαρματική συμπεριφορά ΤΝ.
• Βελτιώσουν την απόδοση της ΤΝ για υπολογιστικά παιχνίδια σε πραγματικό χρόνο.

Αυτή η επίσημη διδασκαλία σε μορφή live (online ή σε υπερχωρή) στο Ελλάδα, προορίζεται για συμμετέχοντες επίπεδου μέσου χάρτη μέχρι προχωρημένου, οι οποίοι θέλουν να εκτοξευτοποιήσουν τις δραστηριότητες υποστήριξης πελατών χρησιμοποιώντας τεχνητή νοημοσύνη και αυτομάτους μηχανισμούς, εξοπλίζοντας τα ομάδες τους με τα πιό σύγχρονα εργαλεία και στρατηγικές.

Από το τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Αντιληφθούν τις πιό πρόσφατες τάσεις στη υποστήριξη και την επιτυχία των πελατών.
• Κερδίσουν από την τεχνητή νοημοσύνη και την αυτομάτη χρήση για τη βελτίωση της ικανότητας επιβεβαίωσης πελατών και μείωση των φορτίων εργασίας.
• Οργανώσουν τις διαδικασίες πώλησης και εμπλοκή με τους πελάτες χρησιμοποιώντας πρόσφατη αυτομάτη χρήση.
• Εκπαιδεύουν τις ομάδες τους μακροθέματα σε πρόσφατα εργαλεία και στρατηγικές για την επιτυχία πελάτων και πώληση.
• Δημιουργήσουν αξιοπιστές λύσεις για τη βελτίωση της εμπειρίας πελάτων και την αυξημένη οικονομική ανάπτυξη.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την ηγεσία εκπαιδευτικού σε Ελλάδα (διαπιστωτικά ή υπό τον ίδιο δώμα) είναι προσανατολισμένη προς νέους σεβέρνους και μεσαίου επιπέδου ειδικούς των δεδομένων και λογισμικού που θέλουν να μάθουν για το Milvus και τις πρακτικές εφαρμογές του σε διάφορες φυσικές αλγορίθμων και μηχανής απόμακρη έκθεση (AI) περιβάλλοντα.

Τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν την αρχιτεκτονική και χαρακτηριστικά του Milvus.
• Προσαρμόσουν βάσεις δεδομένων διαγωνίσματος σε διάφορες εφαρμογές AI.
• Εκτελέσουν αναζητήσεις παρόμοιων με υψηλή ακρίβεια και ταχύτητα.
• Εφαρμόσουν το Milvus σε πραγματικές περιπτώσεις αλγορίθμων και μηχανής απόμακρη έκθεση (AI).

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές και αρχιτέκτονες από αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν τις βασικές αρχές της έξυπνης οδήγησης και πώς να τις εφαρμόσουν σε σενάρια πραγματικού κόσμου.

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

• Εξηγήστε τις βασικές έννοιες και αρχές της τεχνητής νοημοσύνης και πώς μπορεί να εφαρμοστεί στην οδήγηση.
• Κατανοήστε την αρχιτεκτονική και τα στοιχεία των έξυπνων συστημάτων οδήγησης.
• Δημιουργήστε και οπτικοποιήστε ένα σύνθετο μοντέλο οδήγησης από διαφορετικούς κλάδους σχεδιασμού.
• Επικοινωνήστε και σχολιάστε θέματα και σχόλια εντός του μοντέλου.
• Εκτελέστε ανίχνευση και επίλυση συγκρούσεων μεταξύ σεναρίων οδήγησης.
• Προσομοίωση και έλεγχος προγραμμάτων οδήγησης και κόστους.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο διεξαγωγής βασισμένο σε γράφους, το οποίο επιτρέπει ρολλαδές με προϋποθέσεις και πολλαπλών βημάτων για LLM και εργαλεία, ιδανικό για τη αυτομάτη εφαρμογή και προσβασιλεύοντας παραδοχές περιεχομένου.

Αυτό το ζωντανό εκπαιδευτικό μάθημα (διαδικτύου ή στην υπηρεσία) διευθετείται για τοπαθέντες επιβλέψεις, στρατηγικούς περιεχομένου και αναπτυξτές αυτομάτων οπότε να εφαρμόσουν δυναμικές, προηγμένες αποστολές ηλεκτρονικών μηνυμάτων και ρολλαδές γενίσης περιεχομένου χρησιμοποιώντας το LangGraph.

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

• Σχεδιάζουν ρολλαδές περιεχομένου και ηλεκτρονικών μηνυμάτων με γραφική δομή και λογική συνθηκών.
• Ενσωματώνουν LLMs, APIs και πηλικότητες δεδομένων για την αυτοματική προσβάση.
• Διαχειρίζονται κατάσταση, μνήμη και περιβάλλον σε ρολλαδές πολλαπλών βημάτων.
• Αξιολογούν, ελέγχουν και οικονομίζουν την απόδοση ρολλαδών και τα αποτελέσματα παράδοσης.

Σχήμα του Μαθήματος

• Διακριτικές διαλέξεις και συζητήσεις ομάδας.
• Εργασίες με χέρια που εφαρμόζουν ρολλαδές αποστολών ηλεκτρονικών μηνυμάτων και παραδοχές περιεχομένου.
• Ασκήσεις βασιζόμενες σε σεναρία για προσβάση, τμημάτωση και λογική προηγμένη.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να αίτησε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ κοιτήστε μας για να διοργανώσετε.

Το Le Chat Enterprise είναι μια ιδιωτική λύση ChatOps που παρέχει ασφαλείς, προσαρμόσιμες και διοικούμενες δυνατότητες συζήτησης με τεχνητή νοημοσύνη για οργανισμούς, με υποστήριξη RBAC, SSO, συνδυασμών και ενσωμάτωσης επιχειρηματικών εφαρμογών.

Αυτή η διδασκαλία με εκπαιδευτικό (online ή on-site) απευθύνεται σε προϊόν-διαχειριστές, ηγέτες IT, λύσεις μηχανικών και ομάδες ασφάλειας/πληροφορικής που είναι στο επίπεδο διαχειριστή-διαχειριστή και θέλουν να εγκαθιστούν, να ρυθμίζουν και να διαχειρίζονται το Le Chat Enterprise σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα.

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

• Να ρύθμισουν και να τροποποιήσουν το Le Chat Enterprise για ασφαλείς εγκαταστάσεις.
• Να ενεργοποιούν RBAC, SSO και έλεγχους που υποστηρίζουν τη συμμόρφωση.
• Να ενσωματώνουν το Le Chat με επιχειρηματικές εφαρμογές και βάσεις δεδομένων.
• Να σχεδίαζουν και να εφαρμόζουν κανονισμούς και πρωτόκολλα διοίκησης για το ChatOps.

Μορφή του μαθήματος

• Αναδρομικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πρακτική υποστήριξη.
• Εφαρμογή ευθείας στην εργασία σε ένα περιβάλλον live-lab.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Για να ζητήσετε εξατομικευμένη διδασκαλία γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Αυτό το ειδικό διεξαγωγή μάθησης (online ή στο χώρο εργασίας) στο Ελλάδα προετοιμάζεται για αναπτυξιακό και μεσαίο επίπεδο δεδομένων επιστήμονες και λογισμικού προγραμματιστές που θέλουν να μάθουν πώς να εφαρμόσουν το Pinecone σε διάφορες αι περιπτώσεις, από τη διαθέσιμη αναζήτηση έως την προσβλέψιμο μετατροπή.

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

• Συνιέσουν τη δομή και τις χαρακτηριστικές του Pinecone.
• Εφαρμόζει βάσεις δεδομένων διαγωνίων σε διάφορες αι εφαρμογές.
• Εκτελώντας αναζητήσεις παρόμοιων με υψηλή τочnost και ταχύτητα.
• Εφαρμόζει το Pinecone σε πραγματικά αι επιπέδων προβλήματα.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη σε Ελλάδα (διαπομπέστερη ή απευθείας παρουσία) προσβλέπει σε επαγγελματίες που θέλουν να μάθουν και να κατανοήσουν την ιδέα της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) και πώς να τη χρησιμοποιούν αποτελεσματικά και ευθέτως.

Από το τέλος της διάλεξης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Διδάξουν την ιδέα της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ).
• Καταλάβουν τα προσανατολισμένα και τους κίνδυνους της Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) και να τη χρησιμοποιούν ευθέτως.
• Γνωρίζουν πώς να χρησιμοποιήσουν αποτελεσματικά τη Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) σε επίπεδο πραγματικής καθημερινότητας.

Αυτή η εκπαιδευτικός-διευθύνομένη, ζωντανή διάβαση στο Ελλάδα (online ή σε προσωπικό χώρο) στοχεύει σε επίπεδου μέσου και ανεξάρτητους αναπτυκτές και φανατικούς AI που θέλουν να δημιουργήσουν προχωρημένες εργασιακές διεργασίες AI στο n8n.

Από το τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνεισφέρουν στην ενόπλια πίεση των υπηρεσιών AI με τις διεργασίες n8n.
• Προσαρμόζουν τη λήψη αποφάσεων που κινούνται από AI σε εγκαθιδρυμένους διεργασίες.
• Δημιουργούν τυποποιημένους κόμβους AI και χρησιμοποιούν προκατασκευασμένους κόμβους AI στο n8n.
• αναλύουν και βελτιώνουν τη επίδοση των διεργασιών AI.

Το Devstral είναι ένα πλαίσιο ανοιχτών κώδικων που σχεδιάστηκε για την κατασκευή και λειτουργία αυτόματων οργάνων κώδικα (coding agents) που μπορούν να ελαφρύνουν τη συνεργασία με κώδικες, εργαλεία ανάπτυξης και APIs για τη βελτίωση της παραγωγικότητας των μηχανικών.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή on-site), απευθύνεται σε μηχανικούς ML μεδιουμ-advanced επίπεδου, ομάδες ανάπτυξης εργαλείων και SREs που θέλουν να σχεδιάσουν, υλοποιήσουν και βελτιώσουν αυτόματα οργάνα κώδικα με τη χρήση του Devstral.

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

• Ρυθμίσουν και προσαρμόσουν το Devstral για την ανάπτυξη αυτόματων οργάνων.
• Σχεδιάσουν εργασιακές διαδικασίες για την εξερεύνηση και την τροποποίηση κώδικων.
• Συνδέσουν αυτόματα οργάνα με εργαλεία ανάπτυξης και APIs.
• Υλοποιήσουν καλές πρακτικές για την έμφαση στην ασφάλεια και την αποδοτικότητα κατά τη διανομή.

Μορφή του Μαθήματος

• Ενεργός υποδοχή και συζήτηση.
• Πλήθος ασκήσεων και πρακτικής εξάσκησης.
• Εφαρμογή χειρονομίας σε ζωντανό περιβάλλον λαβ.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

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.

Αυτό το εκπαιδευτικό πρόγραμμα ζωντανής διάλεξης (σε ρουτίνα ή μέσω internet) στο Ελλάδα είναι στοχεύοντας σε επαγγελματίες επιπέδου μεσαίου και προόντος επίπεδου στην επιστήμη δεδομένων και τη γενικευμένη υπολογιστική μάθηση που θέλουν να κατανοήσουν και να εξερευνήσουν τον χρήση των βάσεων δεδομένων πινάκων για εφαρμογές AI με ανώτατη απόδοση και κλιμάκωση.

Με το τέλος αυτής της διάλεξης, οι μεταλήψεις θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τους αρχές πίνακων βάσεων δεδομένων.
• Διδάξουν τεχνικές για τη δημιουργία και ρύθμιση πυκνώσεων πίνακον.
• Περιηγήστε στρατηγικές αρχείου για υψηλών διαστάσεων δεδομένα.
• Εξελίξει τεχνικές για εφικτούς αναζητήσεις παρόμοιων.
• Προσαρμόσουν τα γνώση πίνακων βάσεων δεδομένων σε επιχειρήσεις μηχανική μάθηση.

Αυτή η εκπαίδευση με επιμέλεια εξ ορθού (online ή σε υπόγεια πτυχή) είναι κατευθυνόμενη σε διαφημιστές του διαδικτύου, δημιουργούς περιεχομένου και επαναστατες που θέλουν να καταλάβουν τον αντίκτυπο της τεχνητής νοημοσύνης (AI) στις μηχανές αναζήτησης, να έρευναν τις δυνατότητες της Bing AI και να μάθουν για τεχνολογίες chatbot και τις εφαρμογές τους.

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

• Να καταλάβουν τους αρχές και τους πλεονεκτήματες της Bing AI.
• Να αναγνωρίζουν τις AI-υποστηριχτές λειτουργίες στο Bing και τις εφαρμογές τους.
• Να χρησιμοποιήσουν τη Bing AI για να βελτιώσουν τα αποτελέσματα και την εμπειρία των χρηστών.
• Να αξιολογήσουν το δυνατό πεδίο της AI στην προπαρασκευή μηχανών αναζήτησης (SEO) και δημιουργία περιεχομένου.
• Να εξερευνήσουν τις τεχνολογίες chatbot και τις εφαρμογές τους, συμπεριλαμβανομένης της Bing AI Chatbot.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό (online ή σε χώρο που ορίζει ο χρήστης) διεξάγεται για αναφορικούς και επιμέσον επιπέδου μελετητές και επαγγελματίες χημείων που θέλουν να επεξεργάζονται και αναλύσουν εικόνες σχετικά με ιστολογικά τεσσερά, αίματος κυττάρων, αλγέας και άλλα βιολογικά δείγματα.

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

• Να περιφερειογράψουν το διαδίκτυο Fiji και να εκμεταλλεύονται τις βασικές λειτουργίες της ImageJ.
• Να προεπεξεργάζονται και να ενισχύουν επιστημονικές εικόνες για καλύτερη ανάλυση.
• Να αναλύζουν εικόνες στατιστικά, περιλαμβανομένων της μετρήσης κυττάρων και της ομάδας.
• Να αυτοματοποιούν επαναλαμβανόμενες εργασίες χρησιμοποιώντας μακροδιαδίκτυα και πρόσθετα.
• Να προσαρμόζουν διεξοδικές διαδικασίες για ειδικά χρήσιμες ανάλυσες εικόνων στη βιολογική έρευνα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχαρίου που επιθυμούν να κατανοήσουν τις δυνατότητες, τις περιπτώσεις χρήσης και τις πιθανές εφαρμογές του Grok AI.

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

• Κατανοήστε τι είναι το Grok AI και πώς διαφέρει από άλλα chatbot.
• Εξερευνήστε τα βασικά χαρακτηριστικά και τις λειτουργίες του Grok AI.
• Αλληλεπιδράστε αποτελεσματικά με το Grok AI για προσωπική και επαγγελματική χρήση.
• Μόχλευση Grok AI για παραγωγικότητα, δημιουργικότητα και επίλυση προβλημάτων.
• Αναγνωρίστε τα ηθικά ζητήματα και τους περιορισμούς των chatbot AI.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο για τη δημιουργία εφαρμογών LLM με κάτω-δομή γράφων που υποστηρίζουν τη σχεδιαστική, ανα分支翻译可能会中断，让我继续翻译剩余部分：

• 如需为此课程请求定制培训，请联系我们安排。

请注意，最后部分似乎不是完整的希腊语翻译，我将继续以目标语言完成它：

Course Customization Options

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

Επιλογές Προσαρμογής Τμημάτων

• Για να αιτηθεί προσαρμοσμένο εκπαιδευτικό πρόγραμμα για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσετε.

Το Mistral Medium 3 είναι ένα μεγάλο γλωσσικό πρότυπο υψηλής απόδοσης και πολυμεθοδικής λειτουργίας, σχεδιασμένο για εφαρμογή της υψηλής έντασης σε περιβάλλοντα επιχειρήσεων.

Αυτή η καθοδήγηση από καθηγητή, για την ζωντανή εκπαίδευση (online ή on-site), είναι σχεδιασμένη για μεταξύ διαθετικοί έως προχωρημένοι AI/ML μηχανικοί, πλατφόρμες αρχιτέκτονες και ομάδες MLOps, οι οποίοι επιθυμούν να διαθέσουν, να βελτιστοποιήσουν και να ασφαλίσουν το Mistral Medium 3 για εφαρμογές σε επιχειρήσεις.

Εκ μηνός αυτής της καθοδήγησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να διαθέσουν το Mistral Medium 3 χρησιμοποιώντας API και επιλογές με αυτό-διαχείριση.
• Να βελτιστοποιήσουν την απόδοση των συμπερασμάτων και τους κόστους.
• Να εφαρμόσουν πολυμεθοδικές χρήσεις με το Mistral Medium 3.
• Να εφαρμόσουν κανόνες ασφάλειας και συμμόρφωσης για περιβάλλοντα επιχειρήσεων.

Μορφή του Μαθήματος

• Αδιάκοπη διδασκαλία και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πράξεις.
• Χειρονομία υλοποίησης σε ζωντανό lab περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη καθοδήγηση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να κατανοήσουν τα βασικά της τεχνητής νοημοσύνης και να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν αποτελεσματικά το Perplexity AI.

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

• Εξηγήστε τις θεμελιώδεις έννοιες της τεχνητής νοημοσύνης.
• Πλοηγηθείτε και χρησιμοποιήστε την πλατφόρμα Perplexity AI για ανακάλυψη πληροφοριών.
• Εφαρμόστε το Perplexity AI σε διάφορα σενάρια πραγματικού κόσμου.
• Κατανοήστε τα ηθικά ζητήματα και τις κοινωνικές επιπτώσεις των τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτό είναι μια 5-ημερήσια εισαγωγή στη Δεδομένων Επιστήμη και τη Σύνθετη Νοημοσύνη (AI).

Το μάθημα παρουσιάζεται με παραδείγματα και ασκήσεις χρησιμοποιώντας το Python.

Πώς θα μοιάζουν τα χωριόφυλα στο μέλλον; Πώς μπορεί να χρησιμοποιηθεί η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) για τη βελτίωση του σχεδιασμού πόλεων; Πώς μπορεί η ΤΝ να χρησιμοποιηθεί για την κάνωντα τις πόλεις αποδοτικότερες, ζώσιμες, ασφαλέστερες και φιλικές στο περιβάλλον;

Σε αυτή τη διδασκαλία υπό την καθοδήγηση ενός εκπαιδευτή (χώρου σύνοδων ή απομακρυσμένη), εξετάζουμε τις διάφορες τεχνολογίες που αποτελούν τη ΤΝ, καθώς και τις γνωστικές και νοητικές δεξιότητες που χρειάζονται για τη χρήση τους στο σχεδιασμό πόλεων. Επίσης, καλύπτουμε εργαλεία και προσεγγίσεις για τη συλλογή και τη διάταξη ανάλογων δεδομένων για χρήση με ΤΝ, περιλαμβανομένης της εξόρυξης δεδομένων.

Ακροατήριο

• Σχεδιαστές πόλεων
• Αρχιτέκτονες
• Προγραμματιστές
• Επίπλοα μεταφορών

Μορφή του Μαθήματος

• Μέρος παράσταση, μέρος συζήτηση και μια σειρά αλληλεπιδραστικών άσκηση.

Σημείωση

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

Αυτή η καθοδηγημένη από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε μηχανικούς που θέλουν να προγραμματίζουν και να δημιουργούν ρομπότ χρησιμοποιώντας βασικά μεθόδους του τύπου AI.

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

• Εφαρμόζουν φίλτρα (Kalman και particle) ώστε το ρομπότ να μπορεί να προσδιορίσει κινητά αντικείμενα στο περιβάλλον του.
• Εφαρμόζουν αλγόριθμους αναζήτησης και προγραμματισμού κίνησης.
• Εφαρμόζουν ελέγχους PID για να ρυθμίζουν την κίνηση του ρομπότ σε ένα περιβάλλον.
• Εφαρμόζουν αλγόριθμους SLAM ώστε το ρομπότ να μηχανογραφήσει ένα άγνωστο περιβάλλον.

Σε αυτή τη διδασκαλία με επιμέλεια εξερευνητή σε Ελλάδα (ονλάιν ή σε υπόγειο περιβάλλον), οι συμμετέχοντες θα μάθουν τις διάφορες τεχнологίες, πλαίσια και τεχνικές για την προγραμματισμό διαφορετικών είδων ρομπότ να χρησιμοποιηθούν στο πεδίο της πυρηνικής τεχνολογίας και των περιβαλλοντικών συστημάτων.

Ο 6-εβδομαδιαίος κύκλος διδασκαλίας είναι που επιβραβεύει για 5 μέρες την εβδομάδα. Κάθε μέρα κρατάει 4 ώρες και αποτελείται από διαλέξεις, συζήτησε και πρακτικό προγραμματισμό ρομπότ σε ένα περιβάλλον εργασίας με τυχαίες πειραματικές δημιουργίες. Οι συμμετέχοντες θα προσαρμόσουν διάφορα πραγματικά προβλήματα εφαρμοσίμων στην εργασία τους ώστε να πραξικοπήσουν τα γνώριμα τους.

Το κέντρο εφαρμογής για αυτό το μάθημα θα είναι προσομοιωμένο σε 3D χρησιμοποιώντας λογισμικό προσομοίωσης. Το ROS (Robot Operating System) αυτόσχεδος πλαίσιο, C++ και Python θα χρησιμοποιηθούν για τον προγραμματισμό ρομπότ.

Ακολουθώντας τη διδασκαλία, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συντάξουν τις βασικές ιδέες που χρησιμοποιούνται στις ρομποτικές τεχνολογίες.
• Συντάξουν και διαχειρίσουν την αλληλεπίδραση μεταξύ λογισμικού και υλικής σε ένα ρομποτικό σύστημα.
• Συντάξουν και εφαρμόσουν τα λογισμικά στοιχεία που υποστηρίζουν τη ρομποτική.
• Δημιουργήσουν και λειτουργήσουν ένα προσομοιωμένο μηχανικό ρομπότ που να μπορεί να βλέπει, αντιλαμβάνεται, εκτελεί, ναξεύει και να διαθέτει με ανθρώπους πιστευόμενη ήχο.
• Συντάξουν τα απαραίτητα στοιχεία της επιστήμης των μηχανών (μηχανικής μάθησης, βαθιά μάθηση κλπ.) υποδειγμένες στη δημιουργία ενός νου αυτοκινήτου.
• Εφαρμόσουν φίλτρα (Kalman και Particle) για να επιτρέψει στο ρομπότ να βρίσκει κινούμενα αντικείμενα στην περιουσία του.
• Εφαρμόσουν αλγόριθμους ζήτησης και επιχειρησιακού διαχείριση.
• Εφαρμόσουν το πλαίσιο PID για την διαχείριση των κινήσεων ενός ρομπότ σε ένα περιβάλλον.
• Εφαρμόσουν αλγόριθμους SLAM για να επιτρέψει στο ρομπότ να αντικείμενο μια άγνωστη περιουσία.
• Διευθύνει τη δυνατότητα ενός ρομπότ να πραξικοπήσει μάζες εργασίας και Deep Learning.
• Δοκιμάσουν και διάσωσε ένα ρομπότ σε πραγματικά μερίδια.

Τεχνητή Νοημοσύνη και Ρομποτική για την Πυρηνική Τεχνολογία - ΔιεξοδικόΤέχνη-Νοησίς (AI) και ρομποτική είναι ισχυρά εργαλεία για την ανάπτυξη συστημάτων ασφαλείας σε πυρηνικές όρες. Σε αυτή τη διδασκαλία με επιμέλεια, οι συμμετέχοντες θα μάθουν τις διάφορες τεχνολογίες, πλαίσια και τεχνικές για την προγραμματισμό διαφορετικών είδων ρομπότ να χρησιμοποιηθούν στο πεδίο της πυρηνικής τεχνολογίας και των περιβαλλοντικών συστημάτων. Ο 6-εβδομαδιαίος κύκλος διδασκαλίας είναι που επιβραβεύει για 5 μέρες την εβδομάδα. Κάθε μέρα κρατάει 4 ώρες και αποτελείται από διαλέξεις, συζήτησε και πρακτικό προγραμματισμό ρομπότ σε ένα περιβάλλον εργασίας με τυχαίες πειραματικές δημιουργίες. Οι συμμετέχοντες θα προσαρμόσουν διάφορα πραγματικά προβλήματα εφαρμοσίμων στην εργασία τους ώστε να πραξικοπήσουν τα γνώριμα τους.Το κέντρο εφαρμογής για αυτό το μάθημα θα είναι προσομοιωμένο σε 3D χρησιμοποιώντας λογισμικό προσομοίωσης. Το ROS (Robot Operating System) αυτόσχεδος πλαίσιο, C++ και Python θα χρησιμοποιηθούν για τον προγραμματισμό ρομπότ.Ακολουθώντας τη διδασκαλία, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:- Συντάξουν τις βασικές ιδέες που χρησιμοποιούνται στις ρομποτικές τεχνολογίες.- Συντάξουν και διαχειρίσουν την αλληλεπίδραση μεταξύ λογισμικού και υλικής σε ένα ρομβοτικό σύστημα.- Συντάξουν και εφαρμόσουν τα λογισμικά στοιχεία που υποστηρίζουν τη ρομβοτική.- Δημιουργήσουν και λειτουργήσουν ένα προσομοιωμένο μηχανικό ρομπότ που να μπορεί να βλέπει, αντιλαμβάνει, εξευτελίζει, διασφαλίζει και διαθέτει με τους ανθρώπους πιστευόμενη ήχο.- Συντάξουν τα απαραίτητα στοιχεία της επιστήμης των μηχανών (μηχανικής μάθησης, βαθιά μάθηση κλπ.) υποδειγμένες στη δημιουργία ενός νου αυτοκινήτου.- Εφαρμόσουν φίλτρα (Kalman και Particle) για να επιτρέψει στο ρομπότ να βρίσκει κινούμενα αντικείμενα στην περιουσία του.- Εφαρμόσουν αλγόριθμους ζήτησης και επιχειρησιακού διαχείριση.- Εφαρμόσουν το πλαίσιο PID για την διαχείριση των κινήσεων ενός ρομπότ σε ένα περιβάλλον.- Εφαρμόσουν αλγόριθμους SLAM για να επιτρέψει στο ρομπότ να αντικείμενο μια άγνωστη περιουσία.- Διευθύνει τη δυνατότητα ενός ρομπότ να πραξικοπήσει μάζες εργασίας και Deep Learning.- Δοκιμάσουν και διάσωσε ένα ρομπότ σε πραγματικά μέριδια.Σχήμα της Διδασκαλίας- Επικοινωνιακή διάλεξη και συζήτηση.- Πολλές ασκήσεις και πρακτική.- Πρακτική εφαρμογή σε μία περιβάλλον εργασίας.Λύσεις προσαρμογής της Διδασκαλίας- Για να προσαρμόσουν κάποια μέρη αυτής της διδασκαλίας (λογισμική, ρομπότ ηλικία, κλπ.) παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διατάξετε.Χρησιμοποιότητα Προγραμματισμού σε C και C++- Εμπειρία προγραμματισμού μέσω Python (χρήσιμο αλλά όχι ανάγκη; μπορεί να εξηγηθεί σε τομές διδασκαλία)- Εμπειρία στο περιβάλλον LinuxΠληρόφορος- Προγραμματιστές- Μηχανικοί- Επιστήμονες- ΤεχνικοίΗμέρα 01Εισαγωγή- Τι ποιά συνθήκη ενός ρομβότ νου;- Φυσικού vs Virtual Robots- Πεπερασμένου Smart Machines, Sentient Machines και Robotic Process Automation (RPA), κλπ.- Η πρόθεση της επιστήμης των μηχανών (AI) στη ρομβοτική - Πέρα από "if-then-else" και του μάθησης μηχανής - Οι αλγόριθμοι πίσω AI - Μηχανική μάθηση, υπολογιστική ντέιτ και φυσικώς του γλώσσας επεξεργασίας (NLP), κλπ. - Πνεύματος ρομβοτική- Η πρόθεση μεγάλων δεδομένων στη ρομβοτική - Επιχείρηση βασικώς "εφαρμόσε" και αντυπολογισμού- Το Cloud και ρομβοτική - Συνδέσεις με IT ρομβότ - Δημιουργία πιο επωφελών ρομβότ που αποκτούν πιο λεπτομερή και συνεργάζεταιΠερισσότερα Παραδείγματα: Επιχειρηματικές ρομβότ- Μηχανική ρομβότ - Baxter- Ρομβότ σε πυρηνικά οδηγώσεις - Παραπλανήσεως ανίχνευση και προστασία- Ρομβότ σε πυρηνικά δραστηριότητες - Παραπλανήσεως ανίχνευση και προστασίαΜηχανής στοιχεία ρομβότ- Μοτορ, συσκευές, μικροπελαστές, κάμερες, κλπ.Κοινοπραξίες ρομβότ- Machine vision, εγνώριση ήχου, γλωσσή συνθέσεις, πλησιέστερη ανίχνευση, αντίδραση πειράματα, κλπ.Πλαίσιο Διαχείρισης για τον Προγραμματισμό ρομβότ- Open source και εμπορικά πλαίσια- Robot Operating System (ROS) - Αρχιτεκτονική: workspace, topics, messages, services, nodes, actionlibs, tools, κλπ.Γλώσσες για την Διαχείριση ρομβότ- C++ για μικρό προγραμματισμό- Python για ορχήστρα- Προγράμματα ROS σε Python και C ++- Άλλες λίγεςΕργαλεία προσομοίωση ρομβότ- Commercial και open source 3D simulation and visualization softwareΗμέρα 02Προετοιμασία του Διαχείρισης Περιβάλλον- Εγκατάσταση λογισμικού και ρυθμίσεων- Κινητές πακέτων και αξιόπιστα utilitiesΠερισσότερα Παραδείγματα: Μηχανική ρομβότ- Ρομβότ στο πυρηνική τεχνολογίας αγορά- Ρομβότ σε περιβαλλοντικές ροδέςΠρογραμματισμός του ρομβότ- Προγραμματισμός μιας νόδ σε Python και C ++- Επίλυση ROS node- Messages and topics in ROS- Publication / subscription paradigm- Project: Bump & Go with real robot- Troubleshooting- Simulation of robots with Gazebo / ROS- Frames in ROS and reference changes- 2D information processing of cameras with OpenCV- Information processing of a laser- Project: Safe tracking of objects by color- TroubleshootingΗμέρα 03Προγραμματισμός του ρομβότ (Συνεχιζόμενη...)- Services in ROS- 3D information processing of RGB-D sensors with PCL- Maps and Navigation with ROS- Project: Search for objects in the environment- TroubleshootingΠρογραμματισμός του ρομβότ (Συνεχιζόμενη...)- ActionLib- Speech Recognition and Speech Generation- Controlling robotic arms with MoveIt!- Controlling robotic neck for active vision- Project: Search and collection of objects- TroubleshootingΔοκιμή του ρομβότ- Unit testingΗμέρα 04Επεκτάσεις στην Εξωτερικότητα του ροβότ μέσα Deep Learning- Perception -- vision, audio και αντίδραση πειράματα- Knowledge representation- Voice recognition through NLP (natural language processing)- Computer visionΑυξημένη Εκπαίδευση σε Deep Learning- Artificial Neural Networks (ANNs)- Artificial Neural Networks vs. Biological Neural Networks- Feedforward Neural Networks- Activation Functions- Training Artificial Neural NetworksΑυξημένη Εκπαίδευση σε Deep Learning (Συνεχιζόμενη...)- Deep Learning ModelsConvolutional Networks και Recurrent NetworksConvolutional Neural Networks (CNNs or ConvNets) Convolution Layer Pooling Layer Convolutional Neural Networks ArchitectureΗμέρα 05Αυξημένη Εκπαίδευση σε Deep Learning (Συνεχιζόμενη...)- Recurrent Neural Networks (RNN) - Training an RNN - Stabilizing gradients during training - Long short-term memory networks- Deep Learning Platforms and Software Libraries - Deep Learning in ROSΧρήση μεγάλων δεδομένων στην ροβότ- Μεγάλα data concepts- Προσέγγιση προς την ανίχνευση δεδομένων- Megalos δεδομένων tooling- αντιγραφή μοτίβου στα δεδομένα- Υποχρεώσεις: NLP και Computer Vision πάνω σε μεγάλα data setsΧρήση μεγάλων δεδομένων στην ροβότ (Συνεχιζόμενη...)- Distributed processing of large data sets- Coexistence and cross-fertilization του megala δεδομένων και ροβοτικής- Ο robot από συγκεκριμένα generator of data - Range measuring sensors, position, visual, tactile sensors, and other modalities- Making sense of sensory data (sense-plan-act loop)- Υποχρεώσεις: Capturing streaming dataΠρογραμματισμός του αυτόνοητο Deep Learning ροβότ- Deep Learning robot components- Setting up the robot simulator- Running a CUDA-accelerated neural network with Cafe- TroubleshootingΗμέρα 06Προγραμματισμός του αυτόνοητο Deep Learning ροβότ (Συνεχιζόμενη...)- Recognizing objects in photographs or video streams- Enabling computer vision with OpenCV- TroubleshootingΑνάλυση δεδομένων- Using the robot to collect and organize new data- Tools και προцέσσεις για να αντιγράψουμε τα δεδομέναΑποστολή Συστήματος- Transitioning a simulated robot to physical hardware- Deploying the robot in the physical world- Monitoring and servicing robots in the fieldΒιώσιμη του ροβότ- Preventing unauthorized tampering- Preventing hackers from viewing και stealing sensitive dataΚατασκευή ροβότ συνολικά- Building a robot in the cloud- Joining the robotics communityΤέλη του ποδίου των robots στην Επιστήμη και ενεργειακός τομέα- Περίληψη και μελέτη

Σε αυτή την εκπαιδευτική εξομοίωση σε ύφηγόμενα μάθητα (διαδικτύου ή υποχρεωτικά), οι συμμετέχοντες θα μάθουν τις διάφορες τεχνολογίες, πλαισίων και τεχνικές για τη πρόγραμμα διαφορετικών είδων ρομπότ να χρησιμοποιηθούν στο πεδίο της πυρηνικής τεχνολογίας και των περιβαλλοντικών συστημάτων.

Η 4-εβδομαδιαία διατέλεστη εξομοιωτήρια είναι για 5 μέρες την εβδομάδα. Κάθε μέρα διαρκεί 4 ώρες και περιλαμβάνει λήψεις, συζητήσεις και αυτοπρόσωπη ανάπτυξη ρομπότ μέσα σε ένα περιβάλλον εξεγήγησης. Οι συμμετέχοντες θα πρακτικοποιήσουν τον αποκτημένο γνώση μέσω επιχειρήσεων στον καθημερινό χώρο.

Το προσδιορισμένο αντικείμενο για αυτή τη διάτλεση εξομοίωσης θα υποβληθεί σε 3D πρόγραμμα πρότυπου. Το κώδικα θα φορτωθεί μέσα σε εναλλακτικά υλικά (Arduino ή αλλο) για την τελική δοκιμή. Το ROS (Robot Operating System) πλαισίων ανοιχτού κώδικα, C++ και Python θα χρησιμοποιηθούν για την πρόγραμμα του ρομπότ.

Τέλος αυτής της εξομοίωσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνειδητοποιήσουν τις βασικές αξίες χρησιμοποιούμενες στις ρομπότ περιβάλλοντα.
• Συνειδητοποιήσουν και διαχειρίζονται τη σύγκρουση μεταξύ λογισμικού και υλικά σε ένα ρομπότ περιβάλλον.
• Συνειδητοποιήσουν και εφαρμόζουν τα λογισμικά στοιχεία που υποβάλλονται ρομπότ.
• Βοηθήστε και λειτουργήστε μέσω προτύπωσης μηχανικός ρομπότ που μπορεί να δει, αισθάνεται, εξάλειψη, οδήγηση και διαλογών συνήθεις μέσω φωνή.
• Συνειδητοποιήσουν τους απαραίτητους παράγοντες της νευρωνικών υπολογιστών (μηχανική μάθηση, βαθύ μάθηση κλπ.) αξίζει στην κατασκευή ένας νουκλεαρές ρομπότ.
• Εφαρμόζουν φίλτρα (Kalman και Particle) για τη δημιουργία των ρομπότ να περιγράψει κινητές αντικείμενα στην οικονομία.
• Εφαρμόζουν υπολογιστικά και πλάνα κίνησης.
• Εφαρμόζουν συστήματα PID για να διαχειρίζεται μια ρομπότ το κίνηση εντός περιβάλλον.
• Εφαρμόζουν SLAM υπολογιστικά για να διαχειρίζεται μια ρομπότ να αναδημιουργήσει ένας αγνωστος περιβάλλον.
• Δοκιμάζει και διάσπαση μια ρομπότ σε εξωφυλίδιες περιστάσεις.

Τύπος της Διάτλεσης Πιο ανακεφαλαιώσεις και συζητήσεις. Συχνές εξόδου και πρακτικές. Αποστάσεις πρότυπωσης μέσα σε ένα εξεγήγησης περιβάλλον.Σχετικά το υλικά Τα αρχεία κιτ θα προσδιοριστούν μέσω του διδάσκοντας πριν την εξομοίωση. Κιτ θα συνιστώνται γενικά από το εξής στοιχεία: Arduino καρτέλα Ελιγμός διαχειριστής Απόσταση υπολογιστή Bluetooth slave Πρωτοτύπωση καρτέλα και μυνήματα USB κλίπ Vehicle kit Οι συμμετέχοντες θα χρειάζεται να προβληθούν τους δικός τους μαχήρων.Προσαρμογή της Διατέλεστη Για να προσαρμοστεί οποιοδήποτε τμήμα αυτής της διάτλεσης (πρόγραμμα μέσω, ρομβότ τύπος, μικροελεγχόμενου κλπ.) παρακαλώ επικοινωνήστε μας για να θέσετε. Πρόγραμμα είδη C ή C++ Πρόγραμμα είδη Python (χρήσιμο αλλά όχι απαραίτητο; μπορεί να διδαχθεί ως μέρος της διάτλεση) Τυπική πρόγραμμα είδη Linux κομνάντΠελάτες Λογισμικού Εφαρμογέα Πολυτεχνικών Επιστήμονες ΤεχνικάΕβδομά 01Ημέρα 01Εισαγωγή Τι κάνει ένα ρομπότ είναι τυχαίο;Μηχανικός αντιλήψεις σεβράμινιο Εξυπνές ρομπότ, ξεσπάσματα μηχανές, νουσίδια μηχανών και ρομπότ προσωπική αυτοκίνηση (RPA) κλπ.Το ρόλο της Νεύρωνων υπολογιστών (AI) σε Ρομπότ Πέρα από "if-then-else" και τη μάθηση μηχανής Τα υπολογιστικά πίσω από AI Μηχανική μάθηση, εικασία κομβών, φυσική γλώσσα (NLP) κλπ. Γνωστικές ρομπότΗμέρα 02Το ρόλο της Μεγάλου Δεδομένων σε ρομπότ Απόφαση βασισμένη σε δεδομένα και μορφέςΤο Όυστρο και ρομβότ Σύνδεση ρομπότ με IT Βουλή της πιο σημαντικά ρομπότ που εγκαθίσταται με περισσότερη πληροφορία και αναδιαβαθμώνειΜέτωπα Συλλογή: Διαχειριστές ρομπότ Μηχανικός ρομπότ Baxter Ρομπότ σε πυρηνικών και περιβάλλοντα συστήματαΗμέρα 03Τα Υλικά μελη του ρομπότ Ελιγμός, κατανοητά, μικροελεγχόμενου, ασυλό αφήνει, κλπ.Τα Κοινούς στοιχείων ρομβότ Υπολογιστικά εικασίας, φωνη για αναγνώριση και τυποποίηση παραμεθέξεις και ισχύος αισθήσεις, κλπ.Ημέρα 04Πλαίσια Διάθεσης για την πρόγραμμα ρομβότ Ανοιχτά με κωδικό και εμπορικά πλαίσια Robot Operating System (ROS) Πλάτων: workspace, topics, messages, services, nodes, actionlibs, tools, κλπ.Γλώσσες για την πρόγραμμα ρομβότ C++ για χαμηλό επίπεδο διαχείριση Python για ορχηστρά αποθήκευσης πρόγραμμα ROS nodes σε Python και C ++ άλλων λέξεωνΗμέρα 05Εργαλεία για το ρομβότ προτύπωσης Εμπορικά και ανοιχτά με κωδικό 3D πρότυπωσης και εξέγησης λογισμικούΕργαλεία για τη διαθέσιμο χαρακτηριστικά μια ρομπότ Εμπορικά και ανοιχτά CAD λογισμικούΜέτωπα Συλλογή: Μηχανικός ρομβότ Ρομβότ σε πυρηνική τεχνολογίας πεδίου Ρομβότ σε περιβαλλοντικά συστήματαΕβδομά 02Ημέρα 06Ραψωδία μέσω Python Λογισμικό εγκαθίδρυση και setup χρήσιμους πακέτες και utilities Απολύτρωση μέσω Python στοιχεία, λειτουργία, ταξινόμηση, αιτήσεις, methods, κλπ. Κατάθεση ένα παράδειγμα πρόγραμμα Δούμε το team projectΗμέρα 07Ετοιμασία για ρομβότ ανάπτυξης Πρόγραμμα διατάξεις (π.χ., Arduino IDE) Εξέλιξη της Arduino γλώσσας (C/C++) syntax κώδικα, ανάπτυξη και upload στο μικροελεγχόμενου Σύνθεση των υλικά μέλων Arduino robotΗμέρα 08Εξάλειψη μέσω Arduino μελών Analog ανταποκρίνεται Digital ανταποκρίνεταιΕξάλειψη μέσω Arduino Συμβουλευτής Bluetooth Modules Wi-Fi Modules RFID Modules I2C και SPI Mobile internetΗμέρα 09Πολυπλοκότητα ρομβότ Προγράμμασε τα χαρακτηριστικά και παράγοντες μιας ρομπότ εφαρμογή ρομβότ οδήγησηςTeam project Διάλογο και αξιολόγησηΗμέρα 10Διαχείριση του ρομπότ εφαρμογή τον διαχειριστής Εξάλειψη μέσω ρομβότ (wired και wirelessly)Team Project Διάλογο και αξιολόγησηΕβδομά 03Ημέρα 11Πρόγραμμα ρομπότ προτύπωση ένας robot με Gazebo / ROS συνειδήση ROS node πρόγραμμα ενός node σε Python και C ++ Messages and topics σε ROS Publication / subscription paradigmTeam Project Bump & Go μέσω αληθινού ρομβότ Διάλογο και αξιολόγησηΗμέρα 12Πρόγραμμα ρομπότ (διευκρινίζει...) Frames σε ROS και reference παραλλαγής 2D εξάλειψη οχημάτων μέσω OpenCV Πληροφορία πληροφορίας από μια λέσχηTeam Project Ασφαλή ακολουθούντες αντικείμενα χρώματα Διάλογο και αξιολόγησηΗμέρα 13Δοκιμή του ρομπότ Εργαλεία για τη δοκιμή του πρόγραμμα σας Unit testing Δημιουργία ενός test suite Αυτομάτηση των δοκιμών σας DebuggingTeam Project Ασφαλή ακολουθούντες αντικείμενα χρώματα Διάλογο και αξιολόγησηΗμέρα 14Πρόγραμμα ρομπότ (διευκρινίζει...) Services σε ROS 3D εξάλειψη οχημάτων μέσω PCL Maps και περιφοράς με τους ROSΗμέρα 15Πρόγραμμα ρομπότ (διευκρινίζει...) Αντιμετώπιση πράξεων με ActionLibTeam Project Αναζήτηση αντικειμένων στο περιβάλλονΕβδομά 04Ημέρα 16Πρόγραμμα ρομπότ (διευκρινίζει...) Αντιμετώπιση πράξεων με ActionLibΗμέρα 17Πρόγραμμα ρομπότ (διευκρινίζει...) Αναγνώριση φωνής και γέννηση φωνής DebuggingTeam Project Διαχείριση μια ρομβότ μέσω φωνήςΗμέρα 18Πρόγραμμα ρομπότ (διευκρινίζει...) Διαχείριση robotic arms με του MoveIt! Διαχείριση robotic neck για δυναμική vision DebuggingTeam Project Αναζήτηση και συλλογή αντικειμένωνΗμέρα 19Αποθήκευση ρομβότ Εξάλειψη μέσω ρομβότ στο πραγματικό κόσμο Δορυφορία και υπηρεσία ρομπότ μέσα στο πεδίο Χρήση mobile app για να διαχειρίζεται μια ρομβότΣτήριξη του ρομπότ Πρόληψη αθωά έγκλημα Πρόληψη hackers από να δει και να παίρνουν ευαίσθητο πληροφορίαςΗμέρα 20Ανάλυση Δεδομένων Συλλογή και συνορισμός δεδομένων που παραχθεί μέσω του ρομβότ Η γνώση που αφορά την πληροφορία κινήσης μέσω tools και διαδικασίες εξεγήγησηςΔιατύπωση ρομβότ συνεργασία Διατύπωση μέσω cloud robot Διατύπωση mobile app για να διαλέγει το πρόγραμμά σας ρομβότ Συνδέστε στην κοινότητα roboticaΜελέτη για το μέλλον των ρομπότ προς το πεδίο της επιστήμης και οξυδίωσηςΕπεξεργασία και Συμπεράσμα

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση διαιτητή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή επιχειρηματικά) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσού επιπέδου και υψηλότερου επιπέδου, διευθυντές επιχειρήσεων και πολιτικοί αναπληρώτες, οι οποίοι επιθυμούν να εξερευνήσουν το ρόλο του ΤΕΙ στην επιχειρηματικότητα, την κοινωνία και μελλοντικές αναπτυξιακές προοπτικές.

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

• Να κατανοήσουν πώς το ΤΕΙ επηρεάζει την επιχειρηματικότητα, την οικονομία και τη δυναμική του εργατικού δυναμικού.
• Να αναγνωρίσουν ηθικές, νομικές και κοινωνικές προκλήσεις της υιοθέτησης ΤΕΙ.
• Να αναλύσουν τον ρόλο του ΤΕΙ στην ιδιωτική ζωή, τη διακυβέρνηση και τη συμπερίληψη.
• Να εκτιμήσουν στρατηγικές για τον αντιμετώπισμο των προσδιορισμών και των ηθικών ανησυχιών στο ΤΕΙ.
• Να συζητήσουν το μελλοντικό δυναμικό και τις νέες προκλήσεις του ΤΕΙ.

What You Will Learn

Basic Tools and Features
Participants will get familiar with Canva’s core tools: adding and formatting text, and working with images and graphics – the foundation for clear and attractive designs.

Creating Your First Project
In a hands-on session, participants will create their first project, learning how to choose templates, adjust colors and fonts, and personalize designs with their own elements.

Advanced Design Techniques
Participants will explore advanced features to create professional and unique projects, including gradients, infographics, diagrams, and photo editing (filters, cropping, color correction).

AI in Canva
Participants will learn to leverage AI tools for automating tasks, generating graphics and text, and streamlining the design process, boosting both efficiency and quality.

Οι εκπρόσωποι θα μάθουν πώς να

• Η διατυπωτική εκπαίδευση AIGP καθορίζει πώς να αναπτύξετε, συμβαδίσετε και εφαρμόσετε βέβαιους AI συστήματα που πληρούν τις εκ νέου θεωρητικά δημιουργούμενες νομοθεσίες και πολιτικές. Το πρόγραμμα μπορεί να παρέχει μια επισκόπηση των τεχνολογιών AI, ένα αντικειμενικό σύνοψη του σημερινού δικαιου και στρατηγικές για τη διαχείριση των κινδύνων, έλεγχο της ασφάλειας και λήψη ενός μέτρου, προστασία της ιδιωτικότητας και άλλα θέματα.
• Να δημιουργήσετε βάσιση γνώσεων για τους συστήματες AI και τις εφαρμογές τους, τις απώλειες που έχουν ως αποτέλεσμα η χρήση της AI και συνειδητά να καταλάβετε τους αξιόλογους αρχές της ευθύνης για την AI.
• Να δείξετε κατανόηση για το πώς οι σημερινές και εκ νέου δημιουργούμενες νομοθεσίες εφαρμόζονται στους AI συστήματες, και πώς τα μεγάλα πλαίσια θεωρητικά δημιουργούνται υπό την ευθύνη για την αξιόλογη λήψη μέτρου.
• Να καταλάβετε τον ζυγό βίου AI, τη συμπλοκή σε την οποία χειρισθήκατε τους κινδύνους που ασχολούνται με την AI, και την εφαρμογή της αξιόλογης λήψης μέτρου για την AI.
• Να παράσχετε ευαισθητοποίηση για αδιαφορημένες ανησυχίες με την AI και γνώση για τους συζητήμενους ζητήματες που περιβάλλουν τη διαχείριση AI.
• Αυτή η εκπαίδευση μέσω αφορμών AI για τη λήψη μέτρου, δηλώνει κρίσιμες αρχές που είναι ουσιαστικά στο AIGP βαθμό. Αν και όχι καθ' αὑτή την έννοια μια «εξολοκλήρωση εξέτασης» διάτυπο, αυτή η εκπαίδευση είναι κατά την θέληση για επαγγελματίες που επιθυμούν να βαθύνουν στη λήψη μέτρου AI, όπως και για τους ακόλουθους. Ήδη η εκπαίδευση και ο βαθμός βασίζονται στον ίδιο όγκο αρχών.

Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) δεν είναι πλέον μια απόμακρη έννοια - είναι μέρος των καθημερινών προσωπικών και επαγγελματικών ζωών μας. Από chatbots και αναγνώριση εικόνων ως ανάλυση έγγραφων και φωνοεγκαταστάσεων, τα τεχνολογίες AI μεταρρυθμίζουν πώς εργαζόμαστε, συνδέομαι και λαμβάνουμε αποφάσεις.Αυτή η απλή για τους αρχάριους διεξοδία παρέχει στους συμμετέχοντες μια καθαρή και πρόσβασιμη εισαγωγή στην AI, χωρίς την απαραίτητη ικανότητα που προέρχεται από τεχνικά κύρια. Διαθέτοντας ελάστωτες εξηγήσεις, πραγματικά παραδείγματα τη ζωή μας και διασυνδεδεμένα δραστηριότητα, οι συμμετέχοντες θα καταλάβουν τι είναι AI, πώς λειτουργεί και πώς να τη χρησιμοποιήσουν υπεύθυνα και αποτελεσματικά.

Αυτό το μάθημα χρησιμοποιεί μια πρακτική προσέγγιση για τη διδασκαλία του OptaPlanner . Παρέχει στους συμμετέχοντες τα εργαλεία που απαιτούνται για την εκτέλεση των βασικών λειτουργιών αυτού του εργαλείου.