Εκπαίδευση Large Language Models (LLMs) στην Αθήνα

Αυτή η εκπαιδευτική δραστηριότητα με εξηγητή (online ή on-site) απευθύνεται σε διοικητικούς υπάλληλους υψηλού βαθμού που επιθυμούν να κατανοήσουν τι είναι τα LLMs, να εξερευνήσουν την δυνατότητα τους να επηρεάσουν τις διοικητικές λειτουργίες, και να αξιολογήσουν πρακτικές χρήσεις εργαλείων AI όπως το ChatGPT, Microsoft Copilot ή Grok για πραγματικά καθηκόντα όπως η δημιουργία περιεχομένου, η σύντομη αναφορά δεδομένων και οι ευρετήριοι υποστηρικτικοί μηχανισμοί.

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

• Κατανοήσουν τι είναι τα LLMs και πώς λειτουργούν τα εργαλεία όπως το ChatGPT και Copilot.
• Χρησιμοποιήσουν τεχνικές σύντομων ερωτήσεων για να λαμβάνουν πρακτικά και αξιόπιστα αποτελέσματα από τα LLMs.
• Αξιολογήσουν πρακτικά χρησιμοποιήσεις όπως η σύνταξη email, η συνόψεις κειμένων και η αυτομάτωση παραγωγικότητας.
• Αναγνωρίσουν επενδυτικές ευκαιρίες και στρατηγικές εφαρμογές για την υιοθέτηση AI.

Αυτή η δίδαξη, η οποία πραγματοποιείται υπό την καθοδήγηση εκθέτη (online ή on-site), απευθύνεται σε ομάδες υψηλών διοικητικών που επιθυμούν να κατανοήσουν τη στρατηγική αξία των LLM και των επιχειρηματικών εργαλείων AI. Οι συμμετέχοντες θα μελετήσουν πώς να ολοκληρώσουν αυτά τα εργαλεία σε υψηλόβαθμες διεργασίες, πώς να επεξεργάζονται καλύτερους ανακεφαλαιωσμούς και να αξιολογούν τις ευκαιρίες για αυξημένη παραγωγικότητα και όρισμένους κεφαλαϊκούς ωφέλη μέσω της ένταξης AI.

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

• Να κατανοήσουν πώς λειτουργούν τα LLM και πώς εφαρμόζονται από εργαλεία όπως το ChatGPT και Copilot.
• Να χρησιμοποιούν εφαρμογές με βάση ανακεφαλαιώσεις για τον αυτόματο και γρήγορο ολοκλήρωση καθηκόντων.
• Να εφαρμένουν τα εργαλεία AI σε πραγματικές σενάρια, όπως η δημιουργία email, η περίληψη αναφορών και η εξέταση συμβάσεων.
• Να αξιολογούν τις στρατηγικές πλεονεκτίες, περιορισμούς και νομικά όρους για την ένταξη LLM.

Αυτή η επίσημη διαμορφωτική εκπαίδευση στο Αθήνα (online ή offline) προσβάλλει επιπέδου μέ intermediate αναπτυξιακούς και advanced AI, επισήμανση δεδομένων επιστήμονες και ιδρυτές που θέλουν να καταλάβουν, να γίνουν εξαιρετικοί και να εφαρμόσουν τα μεγάλα λεγόμενα περιβάλλοντα (LLMs) της Meta AI για διάφορες ιδιότητες NLP.

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

• Καταλάβουν τη δομή και τη λειτουργία των Large Language Models της Meta AI.
• Να εγκαταστήσουν και να βελτιώσουν τα LLMs της Meta AI για συγκεκριμένα περιπτώματα χρήσης.
• Να εφαρμόσουν εφαρμογές βασισμένες σε LLM, όπως την ακριβή περίληψη κειμένου, chatbots και ανάλυση της τάσης.
• Να βελτιώσουν και να εγκαταστήσουν αποδοτικά μεγάλα λεξικα περιβάλλοντα.

Αυτό το επίδειξη-διαμορφωτές, ζωντανό διαλεγμένο μάθηση στο Αθήνα (online ή live) προσβάλλει επίπεδου μεσαίων AI επαγγελματίες, business analysts και technology leaders που θέλουν να καταλάβουν τους αρχής generative AI και χρήση LLMs σε business settings. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν για transformers, prompt engineering, και ethical considerations στην deployment αυτών των προγραμμάτων για real-world solutions.

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

• Καταλάβουν τους βασικούς αριθμούς generative AI και large language models.
• Implement and fine-tune LLMs για συγκεκριμένες business applications.
• Εφαρμόζουν τεχνικές prompt engineering για τοποθετήσεις model outputs.
• Αναγνωρίζουν ethical considerations και διαχειρίζονται risks στη deployment LLMs.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες και ηθικολόγους τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου, επιστήμονες και μηχανικούς δεδομένων, καθώς και σε υπεύθυνους χάραξης πολιτικής και ενδιαφερόμενους φορείς που επιθυμούν να κατανοήσουν και να περιηγηθούν στο ηθικό τοπίο των LLM.

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

• Προσδιορίστε ηθικά ζητήματα και προκλήσεις που σχετίζονται με τα LLM.
• Εφαρμόστε ηθικά πλαίσια και αρχές για την ανάπτυξη LLM.
• Αξιολογήστε τον κοινωνικό αντίκτυπο των LLM και μετριάστε τους πιθανούς κινδύνους.
• Αναπτύξτε στρατηγικές για υπεύθυνη ανάπτυξη και χρήση AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα από εκπαιδευτές (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες NLP μεσαίου επιπέδου και επιστήμονες δεδομένων, δημιουργούς περιεχομένου και μεταφραστές και παγκόσμιες επιχειρήσεις που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν LLM για μετάφραση γλώσσας και δημιουργία πολυγλωσσικού περιεχομένου.

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

• Κατανοήστε τις αρχές της διαγλωσσικής μάθησης και μετάφρασης με LLM.
• Εφαρμογή LLM για τη μετάφραση περιεχομένου μεταξύ διαφόρων γλωσσών.
• Δημιουργήστε και διαχειριστείτε πολύγλωσσα σύνολα δεδομένων για εκπαίδευση LLM.
• Αναπτύξτε στρατηγικές για τη διατήρηση της συνέπειας και της ποιότητας στη μετάφραση.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε οικονομικούς αναλυτές μεσαίου επιπέδου, επιστήμονες δεδομένων και επαγγελματίες επενδύσεων που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τα LLM για ανάλυση και πρόβλεψη χρηματοοικονομικής αγοράς.

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

• Κατανόηση της εφαρμογής των LLM στην ανάλυση χρηματοοικονομικών αγορών.
• Χρησιμοποιήστε LLM για να επεξεργαστείτε οικονομικές ειδήσεις, αναφορές και δεδομένα για πληροφορίες αγοράς.
• Αναπτύξτε προγνωστικά μοντέλα για τις τιμές των μετοχών, τις τάσεις της αγοράς και τους οικονομικούς δείκτες.
• Ενσωματώστε τις γνώσεις LLM στις διαδικασίες λήψης επενδυτικών αποφάσεων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε περιβαλλοντικούς επιστήμονες και ερευνητές μεσαίου επιπέδου, αναλυτές δεδομένων και διαμορφωτές πολιτικής και υποστηρικτές του περιβάλλοντος που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν LLM για περιβαλλοντική μοντελοποίηση και ανάλυση.

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

• Κατανόηση της εφαρμογής των LLM στην περιβαλλοντική επιστήμη.
• Χρησιμοποιήστε LLM για την ανάλυση και τη μοντελοποίηση περιβαλλοντικών δεδομένων.
• Ερμηνεύστε τα αποτελέσματα LLM για εκτιμήσεις περιβαλλοντικών επιπτώσεων.
• Κοινοποίηση των ευρημάτων αποτελεσματικά για την ενημέρωση των προσπαθειών πολιτικής και διατήρησης.

Αυτή η διδακτική σειρά με εποπτεία καθηγητή, ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (online or onsite) απευθύνεται σε VR και AR προγραμματιστές μεταξύ, σχεδιαστές παιχνιδιών και μηχανικοί AI που θέλουν να ενσωματώσουν LLMs σε εφαρμογές VR και AR για τη δημιουργία πιο απολαυστικών και αντίδρασης-πλήρων περιβάλλοντων.

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

• Να καταλάβουν το ρόλο των LLMs στη δημιουργία εμφυτευμένων VR και AR εμπειριών.
• Να αναπτύξουν εφαρμογές VR και AR που χρησιμοποιούν LLMs για διαδραστικά διαλόγια και δημιουργία περιεχομένου.
• Να ενσωματώσουν LLMs με εργαλεία ανάπτυξης VR και AR για τη βελτίωση της παρέμβασης του χρήστη.
• Να εφαρμόσουν αρχές καλής πράξης για το σχεδιασμό AI-κινητών διηγήσεων και διαδραστικοτήτα σε εικονικές περιοχές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου, μηχανικούς μηχανικής μάθησης και προγραμματιστές λογισμικού που επιθυμούν να εφαρμόσουν Large Language Models (LLMs) σε πολυτροπικά δεδομένα για προηγμένες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.

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

• Κατανοήστε τις αρχές της πολυτροπικής μάθησης με LLM.
• Εφαρμογή LLM για την επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων κειμένου, εικόνας και ήχου.
• Αναπτύξτε εφαρμογές που αξιοποιούν τα δυνατά σημεία της πολυτροπικής ενοποίησης δεδομένων.
• Αξιολογήστε την απόδοση των πολυτροπικών συστημάτων LLM.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου στον τομέα της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο και σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν LLM για τη βελτίωση των μέτρων κυβερνοασφάλειας και της ευφυΐας απειλών.

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

• Κατανοήστε το ρόλο των LLM στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο.
• Εφαρμογή LLM για ανίχνευση και ανάλυση απειλών.
• Χρησιμοποιήστε LLM για αυτοματισμό και απόκριση ασφαλείας.
• Ενσωματώστε τα LLM με την υπάρχουσα υποδομή ασφαλείας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου και σε επιχειρησιακούς αναλυτές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) για να προβλέψουν τάσεις και συμπεριφορές σε διάφορους κλάδους.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές των LLM και τον ρόλο τους στην προγνωστική ανάλυση.
• Εφαρμογή LLM για την ανάλυση και την πρόβλεψη δεδομένων σε διάφορους κλάδους.
• Αξιολογήστε την αποτελεσματικότητα των προγνωστικών μοντέλων χρησιμοποιώντας LLM.
• Ενσωμάτωση LLM με υπάρχοντες αγωγούς επεξεργασίας δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν ολοκληρωμένη κατανόηση και πρακτικές δεξιότητες τόσο στο Large Language Models (LLMs) όσο και στο Reinforcement Learning (RL).

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

• Κατανοήστε τα εξαρτήματα και τη λειτουργικότητα των μοντέλων μετασχηματιστών.
• Βελτιστοποιήστε και βελτιστοποιήστε τα LLM για συγκεκριμένες εργασίες και εφαρμογές.
• Κατανόηση των βασικών αρχών και μεθοδολογιών της ενισχυτικής μάθησης.
• Μάθετε πώς οι τεχνικές ενισχυτικής μάθησης μπορούν να βελτιώσουν την απόδοση των LLM.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε δημιουργούς περιεχομένου μεσαίου επιπέδου, επαγγελματίες του μάρκετινγκ και εκπαιδευτικούς τεχνολόγους που επιθυμούν να εκμεταλλευτούν τη δύναμη των LLM για τη δημιουργία υψηλής ποιότητας, ποικιλόμορφου και ελκυστικού περιεχομένου διάφορους τομείς.

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

• Κατανοήστε τις δυνατότητες των LLM και την εφαρμογή τους στη δημιουργία περιεχομένου.
• Ρυθμίστε και χρησιμοποιήστε LLM για τη δημιουργία διαφόρων τύπων περιεχομένου.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για την παρακίνηση και τη βελτίωση των LLMs για την παραγωγή των επιθυμητών αποτελεσμάτων.
• Αξιολογήστε την ποιότητα του περιεχομένου που δημιουργείται από AI και βελτιώστε το για συγκεκριμένο κοινό.
• Εξερευνήστε προηγμένες τεχνικές για δημιουργική και πολυτροπική δημιουργία περιεχομένου με LLM.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (διαδικτυακή ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε εκπαιδευτικούς, επαγγελματίες της EdTech και ερευνητές με διαφορετικά επίπεδα εμπειρίας και εξειδίκευσης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τα LLM για τη δημιουργία εξατομικευμένων εκπαιδευτικών εμπειριών.

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

• Κατανοήστε την αρχιτεκτονική και τις δυνατότητες των LLM.
• Προσδιορίστε ευκαιρίες για εξατομίκευση στο εκπαιδευτικό περιεχόμενο χρησιμοποιώντας LLM.
• Σχεδιάστε προσαρμοστικές πλατφόρμες μάθησης που χρησιμοποιούν LLM για εξατομίκευση περιεχομένου.
• Εφαρμόστε στρατηγικές με γνώμονα το LLM για την ενίσχυση της δέσμευσης των μαθητών και των μαθησιακών αποτελεσμάτων.
• Αξιολογήστε την αποτελεσματικότητα των LLM σε εκπαιδευτικά περιβάλλοντα και λάβετε αποφάσεις βάσει δεδομένων

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωτική εκπαιδευτική μάθηση σε Αθήνα (online ή από το χώρο εργασίας) προσβλέπει σε ερευνητές ML επιπέδου μέσω και αναπτυξτές AI οι οποίοι θέλουν να ρυθμίσουν και να εγκαταστήσουν δημόσια βάρη μοντέλων όπως το LLaMA, Mistral και Qwen για συγκεκριμένες επιχειρηματικές ή εσωτερικές εφαρμογές.

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

• Καταλάβουν το οικοσύστημα και τις διαφορές μεταξύ των ανοιχτών πηγών LLMs.
• Ετοιμάζουν συνόλα δεδομένων και ρυθμίσεις για τη ρύθμιση μοντέλων όπως LLaMA, Mistral και Qwen.
• Εκτελούν παραγωγικά διαδίκτυα ρύθμισης χρησιμοποιώντας τους Hugging Face Transformers και PEFT.
• Αξιολογούν, αποθηκεύουν και εγκαταστήσουν ρυθμισμένα μοντέλα σε ασφαλή περιβάλλοντα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές λογισμικού και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να εφαρμόσουν LLM σε συστήματα αναγνώρισης και σύνθεσης ομιλίας.

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

• Κατανόηση του ρόλου των LLM στις τεχνολογίες ομιλίας.
• Εφαρμόστε LLM για ακριβή αναγνώριση ομιλίας και σύνθεση ομιλίας με φυσικό ήχο.
• Ενσωματώστε τα LLM με μηχανές αναγνώρισης ομιλίας και συνθεσάιζερ ομιλίας.
• Αξιολογήστε και βελτιώστε την απόδοση των συστημάτων ομιλίας χρησιμοποιώντας LLM.
• Μείνετε ενημερωμένοι για τις τρέχουσες τάσεις και τις μελλοντικές κατευθύνσεις στις τεχνολογίες ομιλίας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται στην υποστήριξη πελατών αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου και σε επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να εφαρμόσουν LLM για να δημιουργήσουν ανταποκρινόμενα και έξυπνα chatbot υποστήριξης πελατών.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές και την αρχιτεκτονική του Large Language Models (LLMs).
• Σχεδιάστε και ενσωματώστε LLM σε συστήματα υποστήριξης πελατών.
• Βελτιώστε την ανταπόκριση και την εμπειρία χρήστη των chatbots.
• Αντιμετωπίστε ηθικά ζητήματα και διασφαλίστε τη συμμόρφωση με τα πρότυπα του κλάδου.
• Αναπτύξτε και διατηρήστε ένα chatbot που βασίζεται σε LLM για εφαρμογές πραγματικού κόσμου.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωτική εκπαιδευτική σύνθεση σε Αθήνα (διαδικτύου ή εγκατεστημένη) προσβάλλει μεσαίου επιπέδου δεδομένων επιστήμονες και μηχανικού AI που θέλουν να αναδιατυπώσουν μεγάλα λεξικά μοντέλα με λιγότερο κόστος και πιο αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας μέθοδους όπως LoRA, Adapter Tuning, και Prefix Tuning.

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

• Καταλάβουν τη θεωρία πίσω από τις προσεγγίσεις αποτελεσματικής αναδιατύπωσης παραμέτρων.
• Εφαρμόσουν LoRA, Adapter Tuning, και Prefix Tuning χρησιμοποιώντας Hugging Face PEFT.
• Συγκρίνουν τις επιδόσεις και τους αλλάγματα κόστους των μεθόδων PEFT προς την ολική αναδιατύπωση.
• Εφαρμόζουν και διευρύνουν τα αναδιατυπωμένα LLMs με μειωμένα υπολογιστικά και αποθήκευσης απαιτήματα.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό σε ύψιστη ζώνη (online ή αποδοχάριθμη) προσβλέπει σε μηχανικούς εξειδίκευσης μάशιν-λέρνινγκ, αναπτυκτές AI και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να μάθουν πώς να χρησιμοποιήσουν το QLoRA για αποτελεσματική εφαρμογή μεγάλων μο델 συγκεκριμένων υποθέσεων και προσαρμογών.

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

• Καταλάβουν τη θεωρία πίσω από το QLoRA και τις τεχνικές εκτιμήσεων για LLMs.
• Εφαρμόσουν το QLoRA στην εφαρμογή μεγάλων λεξικολογικών μοδέλων για προσβλέπουσες εφαρμογές.
• Οικονομοποιήσουν την απόδοση εφαρμογής σε περιορισμένα υπολογιστικά πόρα με τη χρήση των τεχνικών εκτιμήσεων.
• Ανάπτυξαν και αξιολογήσαν οικοδομημένα μοντέλα σε πραγματικό περιβάλλον εφαρμογών αποτελεσματικά.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων και μάρκετινγκ μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν LLM για να αναλύσουν και να ερμηνεύσουν το δημόσιο συναίσθημα από διάφορες πηγές κειμένου, όπως αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, κριτικές προϊόντων, και σχόλια πελατών.

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

• Κατανοήστε τις αρχές της ανάλυσης συναισθήματος και την εφαρμογή της χρησιμοποιώντας LLM.
• Προεπεξεργασία και προετοιμασία συνόλων δεδομένων για ανάλυση συναισθήματος.
• Εκπαιδεύστε και βελτιστοποιήστε τα LLM για να αντικατοπτρίζουν με ακρίβεια το συναίσθημα στο κείμενο.
• Αναλύστε το συναίσθημα σε πραγματικό χρόνο από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και άλλες πηγές κειμένου.
• Ενσωματώστε τα ευρήματα της ανάλυσης συναισθήματος στις επιχειρηματικές στρατηγικές και τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές λογισμικού και τεχνικούς συγγραφείς μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τα LLM για να βελτιστοποιήσουν τη ροή εργασιών κωδικοποίησης και να δημιουργήσουν λεπτομερή, ολοκληρωμένη τεκμηρίωση.

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

• Κατανοήστε το ρόλο των LLM στην αυτοματοποίηση της δημιουργίας κώδικα και της τεκμηρίωσης λογισμικού.
• Χρησιμοποιήστε LLM για να δημιουργήσετε ακριβή και αποτελεσματικά αποσπάσματα κώδικα και τεκμηρίωση.
• Ενσωματώστε τα LLM στον κύκλο ζωής ανάπτυξης λογισμικού τους για βελτιωμένη παραγωγικότητα.
• Διατηρήστε πρότυπα τεκμηρίωσης υψηλής ποιότητας χρησιμοποιώντας αυτοματοποιημένα εργαλεία.
• Αντιμετωπίστε τις ηθικές πτυχές και τις βέλτιστες πρακτικές για τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην ανάπτυξη λογισμικού.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου και σε αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τη δύναμη των LLM για την εξαγωγή επιχειρηματικών πληροφοριών.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές και τις εφαρμογές των LLM στο πλαίσιο της επιχειρηματικής ευφυΐας.
• Εφαρμόστε LLM για να αναλύσετε μεγάλα σύνολα δεδομένων και να εξαγάγετε σημαντικές πληροφορίες.
• Ενσωματώστε αναλυτικά στοιχεία που βασίζονται σε LLM σε στρατηγικές διαδικασίες λήψης επιχειρηματικών αποφάσεων.
• Αξιολογήστε τα ηθικά ζητήματα και τις βέλτιστες πρακτικές για τη χρήση LLM στην επιχείρηση.
• Προβλέψτε τις μελλοντικές τάσεις στην τεχνητή νοημοσύνη και προετοιμαστείτε για το εξελισσόμενο τοπίο της επιχειρηματικής ευφυΐας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου και σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να κατακτήσουν το LlamaIndex για την ανάπτυξη καινοτόμων εφαρμογών που υποστηρίζονται από LLM.

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

• Ρυθμίστε και διαμορφώστε το LlamaIndex για χρήση με LLM.
• Δημιουργήστε ευρετήριο και υποβάλετε ερώτημα προσαρμοσμένων συνόλων δεδομένων χρησιμοποιώντας το LlamaIndex για να βελτιώσετε τη λειτουργικότητα του LLM.
• Σχεδιάστε και αναπτύξτε εξελιγμένες εφαρμογές που χρησιμοποιούν LlamaIndex και LLMs.
• Κατανόηση και εφαρμογή βέλτιστων πρακτικών για την εργασία με LLM και LlamaIndex.
• Περιηγηθείτε στα ηθικά ζητήματα που σχετίζονται με την ανάπτυξη εφαρμογών που υποστηρίζονται από LLM.

Η πρόσβαση αυτή με επίδιοτη καθοδήγηση (διαπάνω διαδίκτου ή σε υπεύθυνη τοποθεσία) προσφέρεται για μεσαίου επιπέδου έρευνη AI, ειδικούς machine learning και data scientists που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το LlamaIndex για να βελτιώσουν τις δυνατότητες των AI μοντέλων, κάνοντά τα πιο ακριβή και πιθανόν για διάφορες εφαρμογές.

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

• Καταλάβουν τις αρχές και τα συστατικά του LlamaIndex.
• Εισάγουν και δομήσουν δεδομένα για χρήση με τα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLMs).
• Εφαρμόσουν αυξητικό υποχρώματος για να βελτιώσουν τη δύναμη των μοντέλων AI.
• Συνδυάζουν LlamaIndex σε υπάρχουσα AI συστήματα και workflow.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τη δύναμη της άμεσης μηχανικής και της μάθησης με λίγες λήψεις για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης LLM για εφαρμογές πραγματικού κόσμου.

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

• Κατανοήστε τις αρχές της άμεσης μηχανικής και της μάθησης με λίγα βήματα.
• Σχεδιάστε αποτελεσματικές προτροπές για διάφορες εργασίες NLP.
• Αξιοποιήστε τεχνικές λίγες λήψεις για να προσαρμόσετε τα LLM με ελάχιστα δεδομένα.
• Βελτιστοποιήστε την απόδοση LLM για πρακτικές εφαρμογές.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο ανάπτυξης διαδοχικών, πολλαπλών ρόλων LLM εφαρμογών ως συνθετικά γράφημα με αναδρομική κατάσταση και ακριβή έλεγχο της εκτέλεσης.

Αυτή η διδακτική, ζωντανή κατάρτιση (online ή σε τοπικό επίπεδο) απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίους μεσαίου ρεύματος έως προχωρημένου επιπέδου, που επιθυμούν να σχεδιάζουν, υλοποιούν και λειτουργίζουν λύσεις LangGraph με βάση το δίκαιο, που περιλαμβάνουν τα απαραίτητα έλεγχοι συμμόρφωσης, αναδρομικότητας και διαχείρισης.

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

• Σχεδιάζουν εργασιοδοτικές αναθέσεις LangGraph που διατηρούν την αναδρομικότητα και τη συμμόρφωση.
• Ενσωμάτωνει νομικές οντολογίες και πρότυπα έγγραφων στην κατάσταση του γράφου και την εξεργασία.
• Υλοποιούν φυλακές, έγκρισεις με ανθρώπινη συμμετοχή και αναδρομικά διαδρομές λήψης αποφάσεων.
• Εγκαθίσταν, επιβλέπουν και διατηρούν υπηρεσίες LangGraph σε παραγωγή με αναδρομικότητα και έλεγχο κόστους.

Μορφή του Κουρσού

• Διαδραστικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πρακτικές εξασκήσεις.
• Εφαρμογή χειρονομή του μαθητή σε διαδραστικό περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής του Κουρσού

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτόν τον κουρσ, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση καθηγητή (online ή on-site) απευθύνεται σε μεταπτυχιακούς μηχανικούς, εξειδικευμένους του AI και διευθυντές τοποποίησης που θέλουν να υλοποιήσουν συστήματα μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM) για αυτόματη μετάφραση, επιθεώρηση ποιότητας και διακυβέρνηση του επιχειρήματος.

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

• Σχεδιάσουν επιχειρηματικά πίπελανς τοποποίησης LLM, ενσωματώνοντας ανοικτά και ιδιωτικά μοντέλα.
• Εφαρμόζουν αυτοματοποιημένες ρούχτες QA και δείκτες ποιότητας για τη συνέπεια μετάφρασης.
• Ιδρύουν πλαισία διακυβέρνησης και εγκρίσεων για την παραγωγή πολυγλωσσικού περιεχομένου.
• Αναδεικνύουν μεγάλης κλίμακας, αποδεδειγμένες συστήματα τοποποίησης βασισμένα σε LLM σε έξυπνες περιβάλλοντα.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη για SQL είναι η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης και μεγάλων λεξικών μοντέλων (LLMs) για να αυτοματοποιηθεί, βελτιωθεί και να ενισχυθεί η τρόπος που δημιουργούνται, εκτελούνται και αναλύονται οι ερωτήσεις SQL σε επιχειρηματικά δεδομένα.

Αυτή η καθοδήγηση με εξαρχηγό (online ή on-site) απευθύνεται σε διάδοχους υπολογιστικών περιβάλλοντων και τεχνικούς επικεφαλής μέσου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να ολοκληρώσουν AI δυνατότητες στα workflows του SQL για να επιτρέψουν φυσική γλώσσα υπολογισμών, η ανάγνωση και αυτόματη διαμόρφωση δεδομένων.

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

• Ολοκληρώνουν LLMs όπως το GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen και Mistral σε περιβάλλοντα SQL.
• Δημιουργούν μηχανές φυσικής-γλώσσα-σε-SQL για διάλογικό πρόσβαση στα δεδομένα.
• Εφαρμόζουν AI-διευθύνετες βελτιστοποίηση ερωτήσεων και ανίχνευση σφάλματος.
• Σχεδιάζουν ασφαλή, αποδεδειγμένες workflows AI-SQL για επιχειρηματικό χρήσιμο.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπίδραση με διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εφαρμογή.
• Εφαρμογή χειρονομίας σε ζωντανό laboratorio περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να κάνετε αίτηση για προσαρμοσμένη εκπαίδευση σε αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για διοργάνωση.

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.

Το Vertex AI παρέχει δυνατά εργαλεία για την κατασκευή πολυμεσικών ροών LLM (Large Language Models) που συνδυάζουν κειμενογράφικα, αυστικά και εικονογράφικα δεδομένα σε μία τροποποίηση. Με υποστήριξη για μεγάλες περιβάλλοντα λειτουργίας και παραμέτρους API του Gemini, εξασφαλίζει προηγμένες εφαρμογές στην προγραμματισμό, λογική και διαμεσική τέχνη.

Αυτή η εκπαίδευση με εξαρχηγό (online ή on-site) απευθύνεται σε πρακτικούς μεταξύ διαμεσολαβητικού και προωθημένου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να σχεδιάζουν, χτίζουν και βελτιώνουν πολυμεσικές τροποποιήσεις AI στο Vertex AI.

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

• Να χρησιμοποιούν τα μοντέλα Gemini για πολυμεσικές είσοδους και εξόδους.
• Να υλοποιούν αρκετές λογικές τροποποιήσεις για περίπλοκη λογική.
• Να σχεδιάζουν ροές δεδομένων που συνδυάζουν κειμενογράφικη, αυστική και εικονογράφικη ανάλυση.
• Να βελτιώνουν τους παράμετρους API του Gemini για υψηλή απόδοση και κόστος-αποδοτικότητα.

Μορφή του Κειμένου

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Εργασίες με χέρι-στον-πινακα σε πολυμεσικές τροποποιήσεις.
• Εργασίες βάση-πρότυπου για εφαρμογμένα περιπτώσεις χρήσης με πολυμεσικά στοιχεία.

Επιλογές Προσαρμογής του Κειμένου

• Για να κάνετε αίτηση για προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κείμενο, συνεχθείτε με τους διοικητικούς μας υπαλλήλους.

Τα μοντέλα Mistral είναι τεχνολογίες ανοικτού κώδικα για την τεχνητή νοημοσύνη που τώρα επεκτείνονται σε μεταφέρεις πλυρομεσικών δεδομένων, υποστηρίζοντας καθήκοντα γλώσσας και εικόνας για επιχειρηματικές και έρευντικές εφαρμογές.

Αυτή η δίδαξη με εγχείρηση υπό την καθοδήγηση του εκπαιδευτικού (online ή on-site) απευθύνεται σε ML ερευνητές, εφαρμοσμένους μηχανικούς και ομάδες προϊόντων τακτικής βαθμίδας που επιθυμούν να δημιουργήσουν πλυρομεσικές εφαρμογές με χρήση των μοντέλων Mistral, συμπεριλαμβανομένων των διαδικασιών OCR και κατανόησης εγγράφων.

Το προσχέδιο αυτής της κατάρτισης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Παρασκευάσουν και ρυθμίσουν τα μοντέλα Mistral για πλυρομεσικά καθήκοντα.
• Υλοποιήσουν διαδικασίες OCR και να τις συνδέσουν με πλυρομεσικά πipelines NLP.
• Σχεδιάσουν εφαρμογές κατανόησης εγγράφων για χρήση σε επιχειρήσεις.
• Αναπτύξουν λειτουργίες αναζήτησης και διεπαφών υποστήριξης με πλυρομεσικά στοιχεία.

Μορφή του Κουρσού

• Αλληλεπίδραση με διάλεξεις και συζητήσεις.
• Εφαρμοσμένα άσκησεις προγραμματισμού.
• Ζωντανή υλοποίηση μεταφέρεις πλυρομεσικών δεδομένων.

Επιλογές Προσαρμογής Κουρσού

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το κουρσ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσετε.

Τα μοντέλα Devstral και Mistral είναι τεχνολογίες ΤΕΙ πηγανού κώδικα σχεδιασμένες για ευέλικτη φιλοξενία, προσαρμογή και κλιμακωτή ολοκλήρωση.

Αυτή η επιδόρου-οδηγούμενη, ζωντανή περίπαρξη (online ή on-site) απευθύνεται σε ML μηχανικούς ενδιάμεσου επιπέδου έως προχωρημένου, πλατφόρμες groups και έρευνα μηχανικών που επιθυμούν να φιλοξενούν αυτόνομα, να προσαρμόζουν και να διαχειρίζονται τα μοντέλα Mistral και Devstral σε παραγωγικά περιβάλλοντα.

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

• Να ρυθμίσουν και να χωρητικά προσαρμόσουν περιβάλλοντα αυτόνομης φιλοξενίας για τα μοντέλα Mistral και Devstral.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές προσαρμογής για διαδικασίες συγκεκριμένων τομέων.
• Να εφαρμόζουν έκδοση, παρακολούθηση και διαχείριση αυτής της ζωής.
• Να εξασφαλίζουν ασφάλεια, συμμόρφωση και υπεύθυνη χρήση των μοντέλων ΤΕΙ.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπιδραστικός ρωτισμός και συζήτηση.
• Χειρονομίες εξάσκησης σε αυτόνομη φιλοξενία και προσαρμογή.
• Ζωντανή υλοποίηση διαχείρισης και μονίτορινγκ pipeilines.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

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.

Αυτή η εκπαίδευση, που καθοδηγείται από εκπαιδευτικούς και λαμβάνεται live (online ή on-site), απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου εξελιγμένους προγραμματιστές AI και μηχανικούς τοποθέτησης (localization engineers) που θέλουν να σχεδιάσουν κλιμακωτά, αυτοματοποιημένα δίκτυα μετάφρασης χρησιμοποιώντας τόσο ιδιωτικά όσο και open-source LLMs.

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

• Σχεδιάζουν και τοποθετούν ροές μετάφρασης χρησιμοποιώντας σύγχρονα πλαίσια LLM και APIs.
• Συνδέουν open-source και εμπορικά μοντέλα σε κλιμακωτά συστήματα μετάφρασης.
• Βελτιστοποιούν την ποιότητα μετάφρασης μέσω εξατομικευμένων παραμέτρων, σχεδίου προκαθορισμένων και αυτοματοποίησης.
• Παρέχουν μεταφραστική υποδομή που είναι αποδοτική και συμμόρφωται με τις απαιτήσεις του περιβάλλοντος enterprise.

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 οδηγία με εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Αθήνα (online ή on-site) απευθύνεται σε διάστημα-μέσο επίπεδο προγραμματιστές που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιήσουν τη γεννητική ΤΝ σε διάφορες εργασίες και τομείς.

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

• Εξηγήσουν τι είναι η γεννητική ΤΝ και πώς λειτουργεί.
• Περιγράψουν τη συμβολοσειρακή αρχιτεκτονική που καθοδηγεί τα LLMs.
• Χρησιμοποιήσουν εμπειρικά νόμια ρύθμισης για να βελτιστοποιήσουν τα LLMs για διάφορες εργασίες και περιορισμούς.
• Εφαρμόσουν τα πιο σύγχρονα εργαλεία και μέθοδους για να εκπαιδεύουν, να προσαρμόζουν και να αναπτύξουν LLMs.
• Να συζητήσουν τις ευκαιρίες και τα ρίσκα της γεννητικής ΤΝ για την κοινωνία και τη διαχείριση.

Τα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) και τα πλαίσια αυτόνομων οντοτήτων όπως το AutoGen και το CrewAI επανορθώνουν τον τρόπο με τον οποίο οι ομάδες DevOps αυτοματοποιούν εργασίες όπως η καταγραφή αλλαγών, η δημιουργία τεστ και η διαχείριση ειδοποιήσεων, μιμούμενες την ανθρώπινη συνεργασία και λήψη αποφάσεων.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή onsite), απευθύνεται σε υψηλού βαθμού μηχανικούς που επιθυμούν να σχεδιάσουν και να υλοποιήσουν αυτοματοποιημένες ρούτινες DevOps εξοπλισμένες με μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) και πολυ-όντων συστήματα.

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

• Ενσωματώσουν πρόσωπα με βάση LLMs σε ρούτινες CI/CD για αυτοματοποίηση με εξυπηρέτηση.
• Αυτοματοποιήσουν τη δημιουργία τεστ, την ανάλυση κομματιών και τις επισκόπησης αλλαγών χρησιμοποιώντας πρόσωπα.
• Συντονίσουν πολλά πρόσωπα για τη διαχείριση ειδοποιήσεων, τη δημιουργία απαντήσεων και τη χορήγηση συστάσεων DevOps.
• Κατασκευάσουν ασφαλείς και διατηρήσιμες πρόσωπα με ρούτινες εξοπλισμένες με open-source πλαίσια.

Μορφή του Κουρσού

• Αδιάκοπη διδασκαλία και συζήτηση.
• Εκτενές ασκηματολόγιο και πρακτική εφαρμογή.
• Πρακτική υλοποίηση σε ζωντανή εργαστήρια περιβάλλον.

Ευέλικτες Επιλογές Κουρσού

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το κούρσο, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το οργανώσετε.

O Mistral είναι μια οικογένεια υψηλής απόδοσης μεγάλων γλωσσικών μοντέλων που έχουν προσαρμοστεί για κόστος-αποδοτική διατύπωση παραγωγής σε μαζική κλίμακα.

Αυτή η εξ αποστάσεως ή χώρο-χώρο οδηγούμενη, δια βίου παιδαγωγική (online ή onsite) είναι στόχο της κορυφαίων υποδομικών μηχανικών, νεφελωδών αρχιτέκτονων και ηγέτων MLOps που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να διατυπώσουν και να βελτιώσουν Mistral-based αρχιτεκτονικές για μέγιστη πρόοδο και ελάχιστο κόστος.

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

• Εφαρμόσουν κλιμακωτά πατρούντα διατύπωσης για το Mistral Medium 3.
• Αξιοποιήσουν συνδεδεμένες, μετρητικές και αποδοτικές στρατηγικές παραχώρησης.
• Βελτιώσουν τα εξόδους υπολογισμού διανοημάτων με απόδοση παρακολούθηση.
• Σχεδιάσουν έτοιμες για παραγωγή τυπολογίες παραχώρησης για επιχειρηματικές φορτίους.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπιδραστικός διδακτικός και συζήτηση.
• Εξάσκηση πολλών ασκήσεων και εκπρακτική.
• Χειροκίνητη υλοποίηση σε ένα real-lab περιβάλλον.

Εξατομικευμένες Επιλογές Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε εξατομικευμένη παιδαγωγία για αυτό το μάθημα, παρακαλώ συνεχίστε να καταχωρήσετε.

Το Postgres είναι μια προωθημένη άνοικτη ροπή σχετική βάση δεδομένων που μπορεί να λειτουργήσει ως βάση για τα συστήματα και εφαρμογές διαχείρισης δεδομένων που αξιοποιούν τεχνητή νοηση.

Αυτή η καθοδήγηση υπό διάκριση εκπαιδευτικών (online ή in-person) απευθύνεται σε επαγγελματίες βάσεων δεδομένων και προγραμματιστές με διάστημα υψηλότερου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να ολοκληρώσουν, να διαχειρίζονται και να βελτιστοποιήσουν χωρίς περιορισμούς τις ικανότητες τεχνητής νοησης ευθέως μέσα στο Postgres.

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

• Να ρυθμίσουν και να διαμορφώσουν εκτάσεις Postgres για φορτία εργασιών τεχνητής νοησης.
• Να υλοποιήσουν αναδυμάσματα και αναζήτηση παρόμοιας χρησιμοποιώντας το pgvector.
• Να ολοκληρώσουν open source και διαθέσιμες προπεριφραγμένες LLMs με Postgres για ενδεχόμενα ερωτήματα σε πραγματικό χρόνο.
• Να βελτιστοποιήσουν το Postgres για να διαχειρίζεται ερωτήματα και ροές εργασιών αξιοποιώντας τεχνητή νοηση.

Μορφή του Κουρσου

• Διαδραστικός ρητορικός και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πρακτική εξάσκηση.
• Εφαρμογή χειρονομής σε ζωντανό περιβάλλον εργαστήριου.

Επιλογές Προσαρμογής Κουρσου

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

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα (online ή σε υπόθεση) στο Αθήνα προσβλέπει σε αναπτυξιακούς και εμπειρογνώμονες αναπτυκτές AI, αρχιτέκτονες και διευθυντές προϊόντων που θέλουν να αναγνωρίσουν και να ελαττώσουν τους κινδύνους σχετικά με τις εφαρμογές που χρησιμοποιούν LLM, συμπεριλαμβανομένων των εισαγωγών προκατάθεσης, των απορρήτων δεδομένων και των άνευ φίλτρου αποτελεσμάτων, ενώ περιλαμβάνουν στοιχεία ασφαλείας όπως τη διεξοδική επαλήθευση εισόδου, την έρευνα με ανθρώπινη παρέμβαση και τα περίορισμα στην έξodo.

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

• Καταλάβουν τις βασικές αδυναμίες των συστημάτων βασισμένων σε LLM.
• Εφαρμόζουν αξιώματα ασφαλούς σχεδιασμού στην αρχιτεκτονική των εφαρμογών LLM.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία όπως Guardrails AI και LangChain για επαλήθευση, φίλτρο και ασφάλεια.
• Ενσωματώνουν τεχνικές όπως sandboxing, red teaming και αξιολόγηση με ανθρώπινη παρέμβαση σε παραγωγικά παρατηρητήρια.

Το LangGraph είναι ένα πλαίσιο χορεύτριας βασισμένο σε γράφους που επιτρέπει τη δημιουργία υποθετικών, πολυβήματων οπτικοσυσχετισμών LLM και εργαλείων, ιδανικό για την αυτομάτο διαχείριση και προσαρμογή πιπερίδων περιεχομένου.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση δάσκαλου (online ή on-site) απευθύνεται σε μεσαίου επιπέδου marketers, content strategists και automation developers που επιθυμούν να υλοποιήσουν δυναμικά, επιλογικά email campaigns και pipelines γενίκευσης περιεχομένου χρησιμοποιώντας το LangGraph.

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

• Σχεδιάσουν περιεχόμενα και workflows email βασισμένα σε γράφους με υποθετική λογική.
• Να ταιριάζουν LLMs, APIs και πηγές δεδομένων για αυτόματη προσαρμογή.
• Να διαχειρίζονται το κράτος, τη μνήμη και το πλαίσιο σε πολυβήματες εκστρατείες.
• Να αξιολογούν, να εποπτεύουν και να βελτιώνουν την απόδοση workflow και τα αποτελέσματα παράδοσης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικές διαλεξείς και ομαδικά συζητήματα.
• Πρακτικά εργαστήρια υλοποίησης workflows email και pipelines περιεχομένου.
• Ασκήσεις με σενάρια για προσωποποίηση, τομές και υποθετική λογική.

Ευελιξία Εκπαίδευσης

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

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.

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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα από εκπαιδευτές (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να προσαρμόσουν προεκπαιδευμένα μοντέλα για συγκεκριμένες εργασίες και σύνολα δεδομένων.

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

• Κατανόηση των αρχών της μικρορύθμισης και των εφαρμογών της.
• Προετοιμάστε σύνολα δεδομένων για βελτιστοποίηση προεκπαιδευμένων μοντέλων.
• Βελτιώστε τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLM) για εργασίες NLP.
• Βελτιστοποιήστε την απόδοση του μοντέλου και αντιμετωπίστε κοινές προκλήσεις.

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.

LLMs για την Κατανόηση, Αεθέριση και Documentation είναι μια τεχνική διάλεξη που συγκεντρώνεται στον χρήση μεγάλων λεξικομαζένς μοντέλων (LLMs) για τη βελτίωση της ποιότητας κώδικα, τη μείωση της τεχνικής χρέους και την αυτομάτη διαδικασία γραφήματος στις ομάδες λογισμικού.

Αυτή η εξειδικευμένη διάλεξη (διαπορεία ή υπό τον όρο "onsite") στοχεύει σε μεσαίου και προωθημένου επιπέδου επαγγελματίες λογισμικού που θέλουν να χρησιμοποιήσουν LLMs, όπως το GPT, για την ανάλυση, αεθέριση και διαβεβαίωση πολύπλοκων ή λεγενδαρίους στόχους κώδικα με αποτελεσματικό τρόπο.

Στο τέλος αυτής της διάλεξης, οι συμμετέχοντες θα μπορούσαν να:

• Χρησιμοποιήσουν LLMs για την εξήγηση κώδικα, εξαρτήσεων και λογικής σε άγνωστα αποθετήρια.
• Αναγνωρίζουν και αεθέριζουν παράδειγμα-αρχές και βελτιώσουν την διαβάθμιση του κώδικα.
• Αυτομάτως γεννήσουν και διατηρούν επίγραμμα σχόλια, README αρχεία και API διαβεβαίωση.
• Συνδέουν πληροφορίες LLM με τις υπάρχουσες CI/CD και εξετάσεις διαδικασίες.

Μορφή της Διάλεξης

• Επικοινωνητικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Με τα χέρια στο πλάσιμο λειτουργία σε ένα υπό τον όρο "live-lab" αυτόνομο περιβάλλον.

Πιθανές Διαφοροποιημένες Επιλογές διάλεξης

• Για να αίτηση μια προσανατολισμένη εκπαίδευση για αυτή τη διάλεξη, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για τη συμφωνία.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (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.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο για την κατασκευή εφαρμογών LLM με δομή γράφου, που υποστηρίζουν σχεδιασμό, θάλαμη, χρήση εργαλείων, μνήμη και διαχειριστή έκτελησης.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση διδάκτορα (online ή on-site) απευθύνεται σε αρχάριους προγραμματιστές, μηχανικούς υποδοχής και εργαζόμενους με δεδομένα που θέλουν να σχεδιάσουν και να κτίσουν αξιόπιστα, πολύβημα LLM workflows χρησιμοποιώντας το LangGraph.

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

• Εξηγήσουν κλειδί προσωπικότητες του LangGraph (μόνια, αυτούς, κατάσταση) και όταν να τα χρησιμοποιήσουν.
• Κατασκευάσουν πλέξεις ενδιαφέρον που έχουν θάλαμη, φωνούν τα εργαλεία και διατηρούν μνήμη.
• Ολοκληρώσουν ανάκτηση και εξωτερικές API στα workflows γράφου.
• Να δοκιμάζουν, να ψάχνουν παρατυπώσεις και να εξετάζουν τις εφαρμογές LangGraph για αξιοπιστία και ασφάλεια.

Μορφή του μαθήματος

• Αλληλεπιδραστικός διάλογος και ευνοϊκή συζήτηση.
• Οδηγούμενα μαθήματα και περιήγηση κώδικα σε ένα χώρο sandbox.
• Ασκήσεις εν τάξει βάση σε υποθέτικους χαρακτήρες για σχεδιασμό, δοκιμασία και εξέταση.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

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

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν μοντέλα μεγάλων γλωσσών για διάφορες εργασίες φυσικής γλώσσας.

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

• Ρυθμίστε ένα περιβάλλον ανάπτυξης που περιλαμβάνει ένα δημοφιλές LLM.
• Δημιουργήστε ένα βασικό LLM και προσαρμόστε το σε ένα προσαρμοσμένο σύνολο δεδομένων.
• Χρησιμοποιήστε LLM για διαφορετικές εργασίες φυσικής γλώσσας, όπως σύνοψη κειμένου, απάντηση ερωτήσεων, δημιουργία κειμένου και πολλά άλλα.
• Εντοπισμός σφαλμάτων και αξιολόγηση LLM χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως TensorBoard, PyTorch Lightning και Hugging Face Datasets.

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.