Εκπαίδευση NLP στην Ελλάδα

Ollama είναι ένα πλατφόρμα για τη λειτουργία μεγάλων κειμενοσχεδίων και πολυμερών μοντέλων επί υπολογιστή, υποστηριζόντας τις πρακτικές διαχείρισης και ευθύνης για την AI.

Αυτή η επιμορφωτική εκπαιδευτική, ζωντάνη διαμόρφωση (online ή offline) στοχεύει σε επίπεδο μέσου και προχωρημένου επαγγελματία, οι οποίοι επιθυμούν να εφαρμόσουν δικαιοσύνη, αξιοπιστία και ευθύνη σε εφαρμογές που χρησιμοποιούν την Ollama.

Τελικά, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Εφαρμόζουν αριθμητικούς προσδιορισμούς ευθύνης για την AI στις διαμορφώσεις Ollama.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές φίλτρωσης περιεχομένου και μείωσης εξαίρεσης.
• Σχεδιάζουν διαδικασίες διαχείρισης για συγκρότημα AI και αναπτύξεις ελέγχου.
• Εγκαθιδρύουν πλαισίων έλεγχου και αναφορών για συμμόρφωση.

Στοιχεία του μαθήματος

• Ζωντάνοι οδηγοί και συζητήσεις.
• Εργαστήρια σχεδιασμού διαδικασιών διαχείρισης με χέρι.
• Περιπτώσεις και ασκήσεις ευθύνης για συμμόρφωση.

Προσαρμογή του μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, καταλήξτε σε σύνδεση μαζί μας.

Αυτό το επίδειξη-μαθήμα, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή αποδόσεις) είναι προσανατολισμένη σε προβληματικούς ερευνητές του Τεχνητής Νοημοσύνης (AI) και ληφτεώτες αποφάσεων που θέλουν να εξερευνήσουν τις ηθικές παρεμβολές της ανάπτυξης AI και να μάθουν πώς να εφαρμόσουν ηθικούς κανόνες όταν κατασκευάζουν λύσεις AI με το LangChain.

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

• Αναγνωρίζουν κλειδαρχικά ηθικά προβλήματα στην ανάπτυξη AI με το LangChain.
• Διακρίνουν την επίδραση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην κοινωνία και τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων.
• Αναπτύσσουν στρατηγικές για την κατασκευή δίκαιων και προσανατολισμένων AI συστημάτων.
• Εφαρμόζουν ηθικούς κανόνες της Τεχνητής Νοημοσύνης σε προγράμματα βασισμένα στο LangChain.

Ollama είναι μια πλατφόρμα που επιτρέπει τη λειτουργία μεγάλων ιδιότυπων και πολυμορφών μοντέλων χώριστα, ενώ υποστηρίζει στρατηγικές ασφαλής εγκατάστασης.

Αυτό το διδασκαλία καθοδήγηση (διαπολιτειακά ή υπό προσωπική επίδραση) στοχεύει σε επαγγελματίες μέσου επιπέδου που θέλουν να εγκαταστήσουν το Ollama με έντονα μέτρα προστασίας δεδομένων και συμβατότητας με τις νομοθετικές διατάξεις.

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

• Εγκαταστήσουν το Ollama ασφαλώς σε περιβάλλοντα εγκατάστασης με κεντρικές υποδομές και υπό το ίδιο δωμάτιο.
• Εφαρμόζουν τεχνικές διαφορικής αυστηρότητας για να εγγυώνται τη σύνθεση καίριων πληροφοριών.
• Επιβάλουν ασφαλή μέτρα γhiακόρυξη, ελέγχος και διαθεματίζω συνθήματα.
• Επιβάλουν έλεγχο πρόσβασης στα δεδομένα που είναι συντονισμένοι με τις απαιτήσεις συμβατότητας.

Σχέδιο Προγράμματος

• Επεξηγητική ομιλία και συζήτηση.
• Πρακτικές εργασίες με προσδιορισμούς ασφαλής εγκατάστασης.
• Επιχειρηματικές και πρακτικές ασκήσεις με συνδεδεμένο διάθεση για τη συμβατότητα.

Προσαρμογή Προγράμματος

• Για να απαιτήσετε μια προσωπικά προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το πρόγραμμα, κάντε επαφή μαζί μας για να σχεδιάσουμε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές ιστού μεσαίου επιπέδου και σχεδιαστές UX που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το LangChain για να δημιουργήσουν εύχρηστες και φιλικές προς το χρήστη εφαρμογές Ιστού.

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

• Κατανοήστε τις θεμελιώδεις έννοιες του LangChain και τον ρόλο του στη βελτίωση της εμπειρίας των χρηστών του Ιστού.
• Εφαρμόστε το LangChain σε εφαρμογές Ιστού για να δημιουργήσετε δυναμικές και αποκριτικές διεπαφές.
• Ενσωματώστε API σε εφαρμογές ιστού για να βελτιώσετε τη διαδραστικότητα και την αφοσίωση των χρηστών.
• Βελτιστοποιήστε την εμπειρία χρήστη χρησιμοποιώντας τις προηγμένες δυνατότητες προσαρμογής του LangChain.
• Αναλύστε δεδομένα συμπεριφοράς χρηστών για να βελτιώσετε την απόδοση και την εμπειρία της εφαρμογής Ιστού.

Ollama είναι ένα πλατφόρμα που επιτρέπει τη λειτουργία μεγάλων πολυμορφών και γλωσσοκεντρικών μοντέλων σε τοπικό επίπεδο.

Αυτή η διανοητική, ζωντανή εκπαίδευση (online ή σε χώρο), προσβάλλει τους μεσαιτηγούς εκπρακτικούς που θέλουν να κυριαρχήσουν τεχνικές prompt engineering για τη βελτίωση των αποδόσεων Ollama.

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

• Δημιουργούν αποτελεσματικά prompts για ποικίλους κανόνες χρήσης.
• Εφαρμόζουν τεχνικές όπως το priming και το chain-of-thought structuring.
• Εφαρμόζουν προτύπα prompts και στρατηγικές διαχείρισης context.
• Κατασκευάζουν πλαγκώνες multi-stage prompting για πολύπλοκους έργους ρύθμισης.

Σχήμα της εκπαιδευτικής μονάδας

• Διαλεγόμενη ομιλία και συζήτηση.
• Εργασίες που αφορούν τη διάθεση prompt design.
• Πρακτική εφαρμογή σε ζωντανό περιβάλλον laboratorium.

Επιλογές προσαρμογής της εκπαιδευτικής μονάδας

• Για να αίτησετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτή την εκπαιδευτική μονάδα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διευρύνετε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα από εκπαιδευτές (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους επιχειρησιακούς αναλυτές και μηχανικούς αυτοματισμού που επιθυμούν να κατανοήσουν πώς να χρησιμοποιούν το LangChain και τα API για την αυτοματοποίηση επαναλαμβανόμενων εργασιών και ροών εργασίας.

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

• Κατανοήστε τα βασικά της ενσωμάτωσης API με το LangChain.
• Αυτοματοποιήστε τις επαναλαμβανόμενες ροές εργασίας χρησιμοποιώντας τα LangChain και Python.
• Χρησιμοποιήστε το LangChain για να συνδέσετε διάφορα API για αποτελεσματικές επιχειρηματικές διαδικασίες.
• Δημιουργήστε και αυτοματοποιήστε προσαρμοσμένες ροές εργασίας χρησιμοποιώντας API και τις δυνατότητες αυτοματοποίησης του LangChain.

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.

Ollama είναι ένα πλατφόρμα για τη λειτουργία μεγάλων πολυμεσένων και γλωσσοκεντρικών επιχειρήσεων σε τοπικό επίπεδο και σε μεγάλη κλίμακα.

Αυτή η εξέλιξη υπό την οδηγία εκπαιδευτικού (σε χώρου διαπίστωσης ή από distance learning) στοχεύει σε μεσαίου επιπέδου και προχωρημένου επιπέδου μηχανικολόγους που θέλουν να επεκτάσουν τις εγκαταστάσεις Ollama για πολυχρήστες, υψηλής δυναμικότητας και αποδοτικές οικονομίες.

Τελικά αυτή την εξέλιξη, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Ρυθμίσουν Ollama για πολυχρήστες και διακατανεμημένες επιβαρύνσεις.
• Οικονομίζουν την διανομή πόρων GPU και CPU.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές αυτόματης επεκτάσεως, batch processing και μείωσης latency.
• Συνοψίζουν και βελτιώνουν τη υποδοχή για απόδοση και οικονομική αποδοτικότητα.

Σχεδιασμός του μαθήματος

• Δυναμική λέξη και συζήτηση.
• Πρακτικά εγκαταστάσεις και επεκτάσεις σε πειραματικές λέξεις.
• Πρακτικοί ασκήσεις βελτίωσης σε ζωντανά περιβάλλοντα.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Για να απαιτήσετε προσαρμοσμένη εξέλιξη για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να κατανείμετε.

Το CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) παρέχει δυνατά εργαλεία χορήγησης και τεκμηρίωσης για εφαρμογές AI σε πραγματικό χρόνο στον κόσμο της υπολογιστικής οπτικής και του NLP, ειδικά για αρχιτεκτονικές Huawei Ascend.

Αυτός ο διεξαγόμενος εξ άλλων τυπού εκπαιδευτικό προγράμμα (σε υπερθέαμα ή σημείο) προσανατολίζεται σε διαστασιοχωρικούς πράξεις AI του προσωπικού που επιθυμούν να κατασκευάσουν, χορηγήσουν και οριοθετήσουν μοντέλα οπτικής και γλώσσας χρησιμοποιώντας το CANN SDK για παραγωγικά περιστατικά.

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

• χορηγήσουν και τεκμηριώσουν μοντέλα CV και NLP χρησιμοποιώντας CANN και AscendCL.
• χρησιμοποιήσει εργαλεία του CANN για μεταφορά πρωτότυπων και ολοκλήρωση σε υπαρξιακές αναθεώρηση.
• τεχνικά βελτιώσει τη πίεση ορισμός, κατηγοροποίηση, και ανάλυση συναισθήματος.
• σχεδιάσει πραγματικό-χρονου CV/NLP αναθεώρηση για θέαμα τόξων διάθεσης είναι ή σε υπερθέαμα.

Σχήμα του προγράμματος

• Διακριτικό διδασκαλία και δείγμα.
• Εργασία μέσω πολιτικής χορηγών εκπαιδευτικά και αξιολόγηση τεχνική.
• Πραγματική σχεδιασμός παραθέσεων χρησιμοποιώντας αληθινά CV και NLP περιστατικά.

Επιλογές Προσαρμογής του Εκπαιδευτικού

• Για να αίτησε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το πρόγραμμα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το LangChain για να βελτιώσουν τις ικανότητές τους ανάλυσης και οπτικοποίησης δεδομένων.

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

• Αυτοματοποιήστε την ανάκτηση και τον καθαρισμό δεδομένων χρησιμοποιώντας το LangChain.
• Πραγματοποιήστε προηγμένη ανάλυση δεδομένων χρησιμοποιώντας Python και LangChain.
• Δημιουργήστε οπτικοποιήσεις με το Matplotlib και άλλες Python βιβλιοθήκες ενσωματωμένες στο LangChain.
• Μόχλευση LangChain για τη δημιουργία πληροφοριών φυσικής γλώσσας από την ανάλυση δεδομένων.

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.

Ollama είναι μια πλατφόρμα που επιτρέπει τη λокαλή εκτέλεση και ανοιχτή συνδιάσκεψη μεγάλων πολυμετώπων και γλωσσικών μο델.

Αυτό το εκπαιδευτικό, ζωντανό μάθημα (online ή σε υπερθέατρο) προσβλέπει σε γρήγορους ML μηχανικούς, AI έρευνες και αναπτυξιακούς προϊόντων που επιθυμούν να δημιουργήσουν και εγκαταστήσουν πολυμετώπων εφαρμογές με το Ollama.

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

• Εγκαταστήσουν και εκτελέσουν πολυμετώπων μοντέλα με το Ollama.
• Συνδυάζουν κείμενα, εικόνες και ήχου για πραγματικές εφαρμογές.
• Δημιουργούν συστήματα κατανόησης έγγραφων και πολυμετώπων QA.
• Αναπτύσσουν πολυμετώπων αξιωματούχους με ικανότητα λογικής σε διάφορους τομείς.

Σχέση του μαθήματος

• Επανεξερεύνηση και συζήτηση.
• Πράκτικη πρακτική με πραγματικά πολυμετώπων δεδομένα.
• Ζωντανό-παρατηρητικό εφαρμογή πολυμετώπων περίστασης με το Ollama.

Προτιμήσεις Προσαρμογής του μαθήματος

• Για να απαιτήσετε προσαρμοστική εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, καλέστε μας για συζήτηση.

Αυτή η εξοικείωση υπό την καθοδήγηση σε Ελλάδα (μέσω διαδικτύου ή επί τόπου) προς μεσαίου επιπέδου επιστήμονες και αναπτυκτές δεδομένων στατίστικων είναι προσανατολισμένη προς τους άνθρωπους που θέλουν να εφαρμόσουν τεχνικές NLP χρησιμοποιώντας Python στο Google Colab.

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

• Συνέντευξαν τους βασικούς λόγους της επεξεργασίας φυσικής γλώσσας.
• Αρχιτεκτονίζουν και αντιμετωπίζουν δεδομένα κειμένου για εργασίες NLP.
• Παράγουν ανάλυση μεταισθητική χρησιμοποιώντας τις βιβλιοθέκες NLTK και SpaCy.
• Εργάζονται με δεδομένα κειμένου χρησιμοποιώντας το Google Colab για αξιόπιστη και συνεργατική ανάπτυξη.

Η Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation είναι μια βαθύτερη έκθεση που ευ concentrates στον διάγνωση, τον έλεγχο και τη μέτρηση της συμπεριφοράς των μοντέλων όταν λειτουργούν από το πλήρους εφαρμογές Ollama ή κλείδαρυ.

Αυτή η διδασκαλία live (online ή μέσω site) χειρηγόνεται από εξειδικευμένους AI μηχανικούς, ML Ops επαγγελματίες και QA πράκτορες που θέλουν να διασφαλίσουν τη βεβαιότητα, την ακρίβεια και την εταιρική εταιρική συμπεριφορά των μοντέλων Ollama-based σε παραγωγή.

Τελικά αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Εκτελούν συστηματική διάγνωση των μοντέλων Ollama και εξακριβώνουν αποτελεσματικά τις πτώσεις.
• Σχεδιάζουν και εκτελούν υγιεινές μονάδες αξιολόγησης με κατά το πιθανό και ποιοτικά κριτήρια.
• Εφαρμόζουν την επίβλεψη (logs, traces, metrics) για να αποκαταστήσουν την υγεία και τη μεταβολή των μοντέλων.
• Αυτοματοποιούν το δοκιμαστικό, σταθερό και εγκαίνια έλεγχα που ενσωματώνονται σε CI/CD pipeline.

Σχήμα της διδασκαλίας

• Προσωπική ομιλία και συζήτηση.
• Λειτουργικά laboratoria και εργασίες διάγνωσης με Ollama deployments.
• Περιπτώσεις που συμβαίνουν, ομάδες τεχνικής υποστήριξης και εργασιές αυτομάτων.

Προετοιμασία Course Customization

• Για να ζητήσετε μια εξειδικευμένη διδασκαλία για αυτό το καιρό, παρακαλώ συνομιλήστε μαζί μας.

Αυτή η εκπαιδευτικός-οδηγούμενη, ζωντανή διάλεξη στο Ελλάδα (online ή σε υπερθέση) προσβλέπει σε μεσαίου επιπέδου έρευνων, αναλυτές και εργαζόμενους με γνώση που θέλουν να εκμεταλλευθούν το Claude AI για την επεξεργασία μεγάλων ποσοτήτων δεδομένων, σύνθεση πληροφοριών και αυτοματοποίηση έρευνας εργασιών.

Ανά το τέλος αυτής της διαλέξεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Χρησιμοποιήσουν το Claude AI για αναζήτηση βιβλιογραφίας και σύνθεση έρευνας.
• Περιγράψουν εκθέσεις, άρθρα έρευνας και μακροπλήξια πρακτικά.
• Εξάγουν κλείδινες επισημάνσεις και τάσεις από συμβατοποιημένα και ασύμβατα δεδομένα.
• Ενσωματώσουν το Claude AI σε διαδικασίες έρευνας και διαχείριση γνώσεων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς δεδομένων προηγμένου επιπέδου και σε επαγγελματίες DevOps που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τις δυνατότητες του LangChain ενσωματώνοντάς το με διάφορες υπηρεσίες cloud.

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

• Ενσωματώστε το LangChain με μεγάλες πλατφόρμες cloud όπως τα AWS, Azure και Google Cloud.
• Χρησιμοποιήστε API και υπηρεσίες που βασίζονται σε σύννεφο για να βελτιώσετε εφαρμογές που υποστηρίζονται από LangChain.
• Κλιμακώστε και αναπτύξτε τους συνομιλητές στο cloud για αλληλεπίδραση σε πραγματικό χρόνο.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές παρακολούθησης και ασφάλειας σε περιβάλλοντα cloud.

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εμβαθύνουν στην κατανόησή τους για τους συνομιλητές και να εφαρμόσουν το LangChain σε περιπτώσεις χρήσης πραγματικού κόσμου.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές του LangChain και την εφαρμογή του στη δημιουργία πρακτόρων συνομιλίας.
• Αναπτύξτε και αναπτύξτε τους συνομιλητές χρησιμοποιώντας το LangChain.
• Ενσωματώστε τους συνομιλητές με API και εξωτερικές υπηρεσίες.
• Εφαρμόστε τεχνικές Natural Language Processing (NLP) για να βελτιώσετε την απόδοση των συνομιλητών.

Αυτό το εκπαιδευτικά καθοδηγούμενο, ζωντανό διαμορφωτικό σε Ελλάδα (online ή απευθείας) προσβλέπει σε κατασκευαστές περιεχομένου, γράφτες και μαρκετολόγους επιπέδου αρχής ως και μεσαίου επιπέδου που θέλουν να εκμεταλλευθούν το Claude AI για δημιουργία, επεξεργασία και σύντομη αναφορά περιεχομένου ώστε να βελτιώσουν τους μήνυμας, έκθεσεις και εκπαιδευτικά υλικά.

Αφού συγχωνευθούν το διαμορφωτικό, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Χρησιμοποιήσουν το Claude AI για αλληλεπίδραση και εκτόξευση περιεχομένου.
• Βελτιώσουν την συγγραφή με βοηθεία AI για διόρθωση και επιμέλεια του κειμένου.
• Δημιουργήσουν συνοψεις για μακρά περιεχόμενα και έκθεσης.
• Αυτοματοποιήσουν τη δημιουργία εκπαιδευτικών μήνυμάτων για διάφορες πλατφόρμες.

Αυτή η εξέλιξη με επαγγελματίδα σε Ελλάδα (online ή επί τόπου) προσβάλλει επαγγελματίες επιπέδου ανώτατης προσανατολισμός, οι οποίοι θέλουν να καταμορφώσουν και διαθεματοποιήσουν AI μοντέλα στο Ollama για βελτιωμένη εκτελεσίμοτητα και εφαρμογές που απευθύνονται σε ειδικό τομέα.

Στο τέλος αυτής της εξέλιξης, οι μεταχειρισόμενοι θα μπορούν να:

• Παράγωγε τον εφικτό περιβάλλον για τη καταμορφώση AI μοντέλων στο Ollama.
• Ετοιμάσουν δεδομένα για καταμόρφωση υποψήφιας εξ ολοκλήρου και αυτοκίνηση μάθησης.
• Βελτιώσουν AI μοντέλα για επιπέδωση, ακρίβεια και δυναμισμό.
• Εγκαταστήσουν προσαρμοσμένα μοντέλα σε περιβάλλον εφαρμογών.
• Αξιολογήσουν τη βελτίωση του μοντέλου και εγγυήσουν τη βεβαιότητα.

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.

Αυτή η εκπαίδευση με οργανωτή στο Ελλάδα (online ή τόπου) προσβάλλει αναπτυξτές και IT επαγγελματίες όλων των επιπέδων τεχνητής νόησης (AI) για τον αυτοματισμό εργασιών και διεργασιών χωρίς προβλέψιμο κώδικα.

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

• Διαμορφώσουν και εκτελέσουν περίπλοκες διεργασίες χρησιμοποιώντας τη οπτική περιβάλλον προγραμματισμού n8n.
• Ενσωματώσουν δυναμικές τεχνητής νόησης (AI) σε διεργασίες χρησιμοποιώντας LangChain.
• Δημιουργήσουν προσωποποιημένους chatbots και υπολογιστικούς βοηθό σε διάφορες περιπτώσεις.
• Εκτελέσουν προαχθέντες ανάλυσεις και επεξεργασία δεδομένων με τη χρήση AI agents.

Αυτή η επιμορφωτική εκπαίδευση σε ύψιστη ζώνη (διαπιπτές ή προσωπικά) στο Ελλάδα προσβάλλει επαγγελματίες επιπέδου υψηλότερου επιπέδου που θέλουν να εφαρμόσουν ασφαλείς και αποτελεσματικούς διαχωρισμούς εργασίας με AI χρησιμοποιώντας το Ollama.

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

• εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Ollama για διαχωρισμό εργασίας AI προσωπικού χαρακτήρα.
• ενσωμάτωση μοντέλων AI σε ασφαλείς διαχωρισμούς εργασίας της επιχείρησης.
• βελτιώσουν την παροχή υπηρεσιών AI ενώ διατηρούν την ιδιωτικότητα των δεδομένων.
• υψηλοποιήσουν τις εργασιακές διαδικασίες με προσωπικά AI κατασκευασμένες ικανότητες.
• βεβαιώσουν τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς ασφαλείας και διοίκησης της επιχείρησης.

Αυτή η εκπαιδεύση με ζωντανό διδάσκοντα στο Ελλάδα (online ή offline) στοχεύει σε μείωση-βαθμίου λογισμικού αναπτυξιακών και εγκαταστάσεων AI που θέλουν να ενσωματώσουν τη Claude AI στα προγράμματά τους, να δημιουργήσουν chatbots υποστηριζόμενους από AI και να ενισχύσουν τη λειτουργικότητα των προγραμμάτων με αυτοματοποίηση υποστηριζόμενη από AI.

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

• Χρησιμοποιήσουν το API της Claude AI για την ενσωμάτωση της AI στα προγράμματα.
• Αναπτύξουν chatbots και αυτόματους βοηθούς υποστηριζόμενους από AI.
• Ενισχύσουν τα προγράμματα με αυτοματοποίηση υποστηριζόμενη από AI και NLP.
• Εκτιμήσουν και επιταχύνουν τα μοντέλα Claude AI για διάφορες χρήσεις.

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.

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 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 εκπαιδευτικός-διεύθυνta, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή offline) προσβλέπει σε διεφθαρμένους επαγγελματίες που θέλουν να ολοκληρώσουν το Claude AI στις καθημερινές διαδικασίες εργασίας για τη βελτίωση της αποδοτικότητας και της αυτομάτου.

Αναφορικά με τα σημεία που θα μπορέσουν να ελέγξουν οι συμμετέχοντες από την τελική κατάσταση της εκπαίδευσης:

• Χρήση Claude AI για τον περιορισμό αναλογισμών και σταθερά επαναλαμβανόμενων διαδικασιών.
• Αύξηση της προσωπικής και ομάδας απόδοσης με χρήση AI-εγκατεστημένου αυτοματισμού.
• Δυνατότητα ολοκλήρωσης του Claude AI με υπάρχοντα εργαλεία και πλατφόρμες επιχείρησης.
• Εξυπηρέτηση των αποφάσεων και διαχείρισης εργασιών με AI-επιβλήθηκε.

Αυτή η εκπαίδευση με ειδικού καθηγητή στο Ελλάδα (online ή offline) προσβλέπει σε αρχάριους επαγγελματίες που θέλουν να ολοκληρώσουν το Claude AI στις καθημερινές διαδικασίες εργασίας για τη βελτίωση της αποδοτικότητας και της αυτομάτου.

Αναφορικά με τα σημεία που θα μπορέσουν να ελέγξουν οι συμμετέχοντες από την τελική κατάσταση της εκπαίδευσης:

• Χρήση Claude AI για την αυτομάτου συχνών διαδικασιών και την επεξεργασία ροών.
• Αύξηση της προσωπικής και συμβουλευτικής απόδοσης με AI-εγκατεστημένου αυτοματισμού.
• Δυνατότητα ολοκλήρωσης του Claude AI με υπάρχοντα εργαλεία και πλατφόρμες επιχείρησης.
• Οικοδομή των αποφάσεων και διαχείρισης εργασιών με AI-επιβλήθηκε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν, να βελτιστοποιήσουν και να ενσωματώσουν LLM χρησιμοποιώντας το Ollama.

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

• Ρυθμίστε και αναπτύξτε LLM χρησιμοποιώντας το Ollama.
• Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα AI για απόδοση και αποδοτικότητα.
• Αξιοποιήστε την επιτάχυνση GPU για βελτιωμένες ταχύτητες συμπερασμάτων.
• Ενσωματώστε το Ollama σε ροές εργασίας και εφαρμογές.
• Παρακολουθήστε και διατηρήστε την απόδοση του μοντέλου AI με την πάροδο του χρόνου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές και μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να μάθουν τις βασικές έννοιες και την αρχιτεκτονική του LangChain και να αποκτήσουν τις πρακτικές δεξιότητες για την κατασκευή AI- τροφοδοτούμενες εφαρμογές.

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

• Πιάστε τις θεμελιώδεις αρχές του LangChain.
• Ρυθμίστε και διαμορφώστε το περιβάλλον LangChain.
• Κατανοήστε την αρχιτεκτονική και πώς αλληλεπιδρά το LangChain με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM).
• Αναπτύξτε απλές εφαρμογές χρησιμοποιώντας το LangChain.

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου, προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης και λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν LLM για να εκτελέσουν διάφορες εργασίες NLP και να δημιουργήσουν νέο και διαφορετικό περιεχόμενο για διαφορετικούς σκοπούς .

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

• Δημιουργήστε ένα περιβάλλον ανάπτυξης με LLM και βασικά εργαλεία.
• Εκτελέστε έμπειρα εργασίες NLU και NLI με LLM.
• Εξαγωγή, συμπέρασμα και χρήση γραφημάτων γνώσης αποτελεσματικά.
• Δημιουργήστε και διαχειριστείτε διαλόγους χρησιμοποιώντας LLM για εφαρμογές συνομιλίας.
• Αξιολογήστε την ποιότητα του περιεχομένου και την ποικιλομορφία που δημιουργείται από LLM και γενετική τεχνητή νοημοσύνη.
• Εφαρμόστε ηθικές αρχές, διασφαλίζοντας δικαιοσύνη και υπεύθυνη χρήση των LLM.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν τα έργα τους NLP μέσω της αποτελεσματικής προσαρμογής προεκπαιδευμένων μοντέλων γλώσσας.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της μικρορύθμισης για εργασίες NLP.
• Βελτιστοποιήστε τα προεκπαιδευμένα μοντέλα όπως τα GPT, BERT και T5 για συγκεκριμένες εφαρμογές NLP.
• Βελτιστοποιήστε τις υπερπαραμέτρους για βελτιωμένη απόδοση μοντέλου.
• Αξιολογήστε και αναπτύξτε τα τελειοποιημένα μοντέλα σε πραγματικά σενάρια.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, ζωντανή εκπαίδευση (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, μηχανικούς μηχανικής μάθησης, ερευνητές NLP και λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να κατανοήσουν την εσωτερική λειτουργία των μοντέλων GPT, να εξερευνήσουν τις δυνατότητες των GPT-3 και GPT- 4, και μάθετε πώς να αξιοποιείτε αυτά τα μοντέλα για τις εργασίες NLP τους.

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

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες και αρχές πίσω από τους Generative Pre-trained Transformers.
• Κατανοήστε την αρχιτεκτονική και τη διαδικασία εκπαίδευσης των μοντέλων GPT.
• Χρησιμοποιήστε το GPT-3 για εργασίες όπως η δημιουργία κειμένου, η ολοκλήρωση και η μετάφραση.
• Εξερευνήστε τις τελευταίες εξελίξεις στο GPT-4 και τις πιθανές εφαρμογές του.
• Εφαρμόστε μοντέλα GPT στα δικά τους έργα και εργασίες NLP.

Αυτό το επίσημο διαμορφωτικό, ζωντανό εκπαιδεύση στο Ελλάδα (online ή κατά προσώπου) στοχεύει σε αρχάριους επαγγελματίες επιχεirieιακής δραστηριότητας, ομάδες υποστήριξης πελατών και φονταμένους τεχνολογίας που επιθυμούν να κατανοήσουν τις βασικές συνθήκες της Claude AI και να τη χρησιμοποιήσουν για επιχειρηματικά προγράμματα.

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

• Κατανοήσουν τις δυνάμεις και τις περιβλέψεις χρήσης της Claude AI.
• Εγκαταστήσουν και επικοινωνήσουν αποτελεσματικά με τη Claude AI.
• Δυναμικοποιήσουν επιχειρηματικές διαδικασίες με τη βοήθεια των AI συνομιλιών.
• Ενισχύσουν τη συμμετοχή και την υποστήριξη των πελατών μέσω λύσεων βασισμένων στην AI.

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου και μηχανικούς λογισμικού που επιθυμούν να δημιουργήσουν εφαρμογές με τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιώντας το πλαίσιο LangChain.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές του LangChain και των στοιχείων του.
• Ενσωματώστε το LangChain με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) όπως το GPT-4.
• Δημιουργήστε αρθρωτές εφαρμογές AI χρησιμοποιώντας το LangChain.
• Αντιμετώπιση προβλημάτων κοινών προβλημάτων σε εφαρμογές LangChain.

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。

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.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωμένη, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή αποκλειστικά) προς τους αρχικό επίπεδου επαγγελματίες που επιθυμούν να εγκαταστήσουν, διαμορφώσουν και να χρησιμοποιήσουν το Ollama για τη λειτουργία μοντέλων AI στις εγκατεστημένες τους μηχανές.

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

• Παίξουν κατανόηση των βασικών του Ollama και των δυναμιών του.
• Καθιερώσουν το Ollama για τη λειτουργία των αποκλειστικών μοντέλων AI.
• Ανάπτυξη και εμφάνιση με LLMs χρησιμοποιώντας το Ollama.
• Βελτίωσης απόδοσης και εκμετάλλευσης πόρων για λειτουργίες AI.
• Διεξήγηση ιδιωματικών κατευθύνσεων τοπικής εγκατάστασης AI σε διάφορους κλάδους.

Υπολογίζεται ότι τα μη δομημένα δεδομένα αντιπροσωπεύουν περισσότερο από το 90 τοις εκατό όλων των δεδομένων, μεγάλο μέρος αυτών σε μορφή κειμένου. Οι αναρτήσεις ιστολογίου, τα tweets, τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και άλλες ψηφιακές δημοσιεύσεις προσθέτουν συνεχώς σε αυτόν τον αυξανόμενο όγκο δεδομένων.

Αυτό το ζωντανό μάθημα υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών επικεντρώνεται στην εξαγωγή πληροφοριών και νοήματος από αυτά τα δεδομένα. Χρησιμοποιώντας τις βιβλιοθήκες R Language και Natural Language Processing (NLP), συνδυάζουμε έννοιες και τεχνικές από την επιστήμη των υπολογιστών, την τεχνητή νοημοσύνη και την υπολογιστική γλωσσολογία για να κατανοήσουμε αλγοριθμικά το νόημα πίσω από τα δεδομένα κειμένου. Τα δείγματα δεδομένων είναι διαθέσιμα σε διάφορες γλώσσες ανά απαίτηση πελάτη.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης οι συμμετέχοντες θα μπορούν να προετοιμάσουν σύνολα δεδομένων (μεγάλα και μικρά) από διαφορετικές πηγές και στη συνέχεια να εφαρμόσουν τους σωστούς αλγόριθμους για να αναλύσουν και να αναφέρουν τη σημασία τους.

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, εν μέρει συζήτηση, βαριά πρακτική εξάσκηση, περιστασιακές δοκιμές για τη μέτρηση της κατανόησης

Αυτό το μάθημα έχει δημιουργηθεί για μάνατζερ, αρχιτέκτονες λύσεων, στελέχη καινοτομίας, CTO, αρχιτέκτονες λογισμικού και οποιονδήποτε ενδιαφέρεται για μια επισκόπηση της εφαρμοσμένης τεχνητής νοημοσύνης και την πλησιέστερη πρόβλεψη για την ανάπτυξή της.

Η τεχνητή νοημοσύνη είναι μια συλλογή τεχνολογιών για την κατασκευή ευφυών συστημάτων ικανών να κατανοούν δεδομένα και τις δραστηριότητες που περιβάλλουν τα δεδομένα για τη λήψη «έξυπνων αποφάσεων». Για τους παρόχους Telecom, η κατασκευή εφαρμογών και υπηρεσιών που χρησιμοποιούν τεχνητή νοημοσύνη θα μπορούσαν να ανοίξουν την πόρτα για βελτιωμένες λειτουργίες και υπηρεσίες σε τομείς όπως η συντήρηση και η βελτιστοποίηση δικτύου.

Σε αυτό το μάθημα εξετάζουμε τις διάφορες τεχνολογίες που συνθέτουν την τεχνητή νοημοσύνη και τα σύνολα δεξιοτήτων που απαιτούνται για τη χρήση τους. Σε όλη τη διάρκεια του μαθήματος, εξετάζουμε τις συγκεκριμένες εφαρμογές της τεχνητής νοημοσύνης στον κλάδο Telecom.

Ακροατήριο

• Μηχανικοί Δικτύων
• Προσωπικό λειτουργίας δικτύου
• Telecom τεχνικοί διευθυντές

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, πρακτικές ασκήσεις

Αυτός ο καθορισμένος εκπαιδευτικός μодουλος προσβάστηκε για αναπτυξτές και δεδομένων επιστήμονες που θέλουν να καταλάβουν και να εφαρμόσουν την τεχνητή νοημοσύνη στα δικά τους εφαρμογές. Ειδικός περιορισμός στην ανάλυση δεδομένων, την καθαρισμένη τεχνητή νοημοσύνη και την επεξεργασία φυσικών γλωσσών.

Τα ChatBots είναι προγράμματα υπολογιστών που αυτόματα προσομοιώνουν ανθρώπινες απαντήσεις μέσω διεπαφών συνομιλίας. Τα ChatBots βοηθούν τους οργανισμούς να μεγιστοποιήσουν την αποδοτικότητα των λειτουργιών τους παρέχοντας ευκολότερες και ταχύτερες επιλογές για τις αλληλεπιδράσεις των χρηστών τους.

Σε αυτόν τον οδηγό, με ζωντανή προπόνηση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χτίσουν chatbots στη Python .

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Να κατανοήσουν τις βασικές αρχές της δημιουργίας chatbots
• Να δημιουργήσουν, να ελέγξουν, να αναπτύξουν και να αντιμετωπίσουν προβλήματα διαφόρων chatbots χρησιμοποιώντας Python

Κοινό

• Προγραμματιστές

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και εκτενής πρακτική εξάσκηση

Σημείωση

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

Σε αυτή τη ζωντανή εκπαίδευση που καθοδηγείται από εκπαιδευτές στο Ελλάδα, οι συμμετέχοντες θα μάθουν να χρησιμοποιούν Python βιβλιοθήκες για το NLP καθώς δημιουργούν μια εφαρμογή που επεξεργάζεται ένα σύνολο εικόνων και δημιουργεί υπότιτλους.

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

• Σχεδιασμός και κωδικοποίηση DL για NLP χρησιμοποιώντας Python βιβλιοθήκες.
• Δημιουργήστε κώδικα Python που διαβάζει μια ουσιαστικά τεράστια συλλογή εικόνων και δημιουργεί λέξεις-κλειδιά.
• Δημιουργήστε Python κώδικα που δημιουργεί υπότιτλους από τις λέξεις-κλειδιά που εντοπίστηκαν.

Σε αυτή την εκπαιδευτική οργανωμένη και ζωντανή διάλεξη στο Ελλάδα, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιήσουν το Python για να παραγάγουν ευψύνον ελληνικό κείμενο, αποτέλεσμα της κατασκευής δικής τους συστήματος NLG από μηδέν. Θα εξεταστούν περίπτωση μελέτης και θα εφαρμοστούν τα σχετικά όριζόντια σε ζωντανά προγράμματα laboratόrίου για την παραγωγή περιεχομένου.

Τελικά από αυτή την διάλεξη, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Χρησιμοποιούν NLG για την αυτόματη παραγωγή περιεχομένου σε διάφορες βιομηχανίες, από την εκδοτική ρύθμιση έως το κληρικό περιβάλλον, μέχρι την εγχώρια και αθλητική υπηρεσία δημοσιεύσεων.
• Επιλέγουν και οργανώνουν πηγαίο περιεχόμενο, σχεδιάζουν πρότυπα, και προετοιμάζουν ένα σύστημα για την αυτόματη παραγωγή αρχικού περιεχομένου.
• Συνειδητοποιούν τον διαδικαστικό ροών NLG και εφαρμόζουν τους ορθούς τεχνικούς σε κάθε στάδιο.
• Συνειδητοποιούν την αρχιτεκτονική ενός Natural Language Generation (NLG) συστήματος.
• Εφαρμόζουν τους κατάλληλους λογισμικούς χώρους και πεπερασμένα μοντέλα για ανάλυση και διάθεση.
• Τίθενται σε άμεση εφαρμογή δεδομένων από δημόσια διαθέσιμες πηγές καθώς και βάσεις δεδομένων για να χρησιμοποιήσουν ως υλικό για την παραγωγή κειμένων.
• Αντικαθιστούν τους αυτόματους και σπανίους διαδικασίες γραφής με υπολογιστική παραγωγή, αυτομάτη δημιουργία περιεχομένου.

Αυτή η διάλεξη εκπαίδευσης σε τάξη θα εξερευνήσει τεχνικές NLP σε συνδυασμό με την εφαρμογή του AI και Robotics στη επιχείρηση. Οι διεκπολεμητές θα πραγματοποιήσουν παραδείγματα με βάση τον υπολογιστή και ασκήσεις λύσης περιπτώσεων χρησιμοποιώντας Python

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτές, ζωντανή εκπαίδευση (onsite ή απομακρυσμένη) απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το spaCy για να επεξεργαστούν πολύ μεγάλους όγκους κειμένου για να βρουν μοτίβα και να αποκτήσουν γνώσεις.

Μέχρι τη λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Εγκαταστήσουν και διαμορφώσουν το spaCy.
• Κατανοήσουν την προσέγγιση του spaCy σχετικά με το Natural Language Processing (NLP).
• Εξάγουν πρότυπα και να αποκτήσουν επιχειρηματικές πληροφορίες από μεγάλης κλίμακας πηγές δεδομένων.
• Ενσωματώσουν τη βιβλιοθήκη spaCy με υπάρχουσες διαδικτυακές και παλαιότερες εφαρμογές.
• Αναπτύξουν το spaCy σε ζωντανά περιβάλλοντα παραγωγής για την πρόβλεψη της ανθρώπινης συμπεριφοράς.
• Χρησιμοποιήσουν το spaCy για την προεπεξεργασία κειμένου για Deep Learning.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Εφαρμογή πρακτικών γνώσεων σε ένα ζωντανό εργαστηριακό περιβάλλον.

Επιλογές προσαρμογής μαθημάτων

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.
• Για να μάθετε περισσότερα σχετικά με το spaCy, επισκεφθείτε: https://spacy.io/

Στα Python Machine Learning, η λειτουργία Περίληψη Κειμένου είναι ικανή να διαβάσει το εισαγόμενο κείμενο και να παράγει μια περίληψη κειμένου. Αυτή η δυνατότητα είναι διαθέσιμη από τη γραμμή εντολών ή ως Python API/Βιβλιοθήκη. Μια συναρπαστική εφαρμογή είναι η γρήγορη δημιουργία περιλήψεων για στελέχη· αυτό είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για οργανισμούς που πρέπει να εξετάσουν μεγάλους όγκους δεδομένων κειμένου πριν δημιουργήσουν αναφορές και παρουσιάσεις.

Σε αυτή την εκπαίδευση με καθοδηγητή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν να χρησιμοποιούν το Python για να δημιουργήσουν μια απλή εφαρμογή που δημιουργεί αυτόματα μια περίληψη του εισαγόμενου κειμένου.

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

• Να χρησιμοποιούν ένα εργαλείο γραμμής εντολών που συνοψίζει κείμενο.
• Να σχεδιάζουν και να δημιουργούν κώδικα Περίληψης Κειμένου χρησιμοποιώντας τις βιβλιοθήκες Python.
• Να αξιολογούν τρεις βιβλιοθήκες περίληψης Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Ακροατήριο

• προγραμματιστές
• Επιστήμονες Δεδομένων

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

TensorFlow™ είναι μια βιβλιοθήκη λογισμικού ανοικτού κώδικα για αριθμητικούς υπολογισμούς χρησιμοποιώντας γραφικά ροής δεδομένων.

Το SyntaxNet είναι ένα νευρικό δίκτυο φυσικής γλώσσας επεξεργασίας πλαίσιο για TensorFlow.

Word2Vec χρησιμοποιείται για την εκμάθηση vector αντιπροσωπείες λέξεων, που ονομάζεται "word embeddings". Word2vec είναι ένα ιδιαίτερα υπολογιστικά αποτελεσματικό προγνωστικό μοντέλο για την εκμάθηση ενσωμάτωσης λέξεων από το πρωτότυπο κείμενο. Έρχεται σε δύο γεύσεις, το μοντέλο Continuous Bag-of-Words (CBOW) και το μοντέλο Skip-Gram (Κεφάλαιο 3.1 και 3.2 στο Mikolov et al.)

Χρησιμοποιείται ταυτόχρονα, το SyntaxNet και Word2Vec επιτρέπουν στους χρήστες να παράγουν μοντέλα Learning Embedding από την εισαγωγή της Φυσικής Γλώσσας.

Δημοσιογράφος

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε προγραμματιστές και μηχανικούς που σκοπεύουν να εργαστούν με τα μοντέλα SyntaxNet και Word2Vec στα γραφικά τους.

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι εκπρόσωποι θα:

• Κατανοήστε TensorFlow&rsquo·s δομή και μηχανισμούς εκμετάλλευσης
• να είναι σε θέση να εκτελέσει εγκατάσταση / περιβάλλον παραγωγής / αρχιτεκτονικές εργασίες και διαμόρφωση
• να είναι σε θέση να αξιολογήσει την ποιότητα του κώδικα, να εκτελέσει αποσπάσεις, παρακολούθηση
• να είναι σε θέση να εφαρμόσει προηγμένη παραγωγή όπως μοντέλα κατάρτισης, όρους ενσωμάτωσης, γραφικά κατασκευής και καταγραφή