Εκπαίδευση Large Language Models (LLMs) στην Αθήνα

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά στην Αθήνα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε ανώτερα διοικητικά στελέχη που επιθυμούν να κατανοήσουν τι είναι τα LLMs, να διερευνήσουν τον πιθανό αντίκτυπό τους στις επιχειρησιακές λειτουργίες και να αξιολογήσουν πρακτικές χρήσεις εργαλείων τεχνητής νοημοσύνης όπως το ChatGPT, το Microsoft Copilot ή το Grok για πραγματικές εργασίες όπως η δημιουργία περιεχομένου, η σύνοψη δεδομένων και η υποστήριξη αποφάσεων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τι είναι τα LLMs και πώς λειτουργούν εργαλεία όπως το ChatGPT και το Copilot.
• Να χρησιμοποιούν τεχνικές προτροπών (prompt) για να λαμβάνουν πρακτικά και αξιόπιστα αποτελέσματα από τα LLMs.
• Να αξιολογούν πραγματικά σενάρια χρήσης, όπως η σύνταξη μηνυμάτων ηλεκτρονικού ταχυδρομείου, η σύνοψη εγγράφων και η αυτοματοποίηση παραγωγικότητας.
• Να εντοπίζουν επενδυτικές ευκαιρίες και στρατηγικές εφαρμογές για την υιοθέτηση της τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά στην τοποθεσία Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε ανώτερα διοικητικά στελέχη που επιθυμούν να κατανοήσουν τη στρατηγική αξία των LLM και των εταιρικών εργαλείων AI. Οι συμμετέχοντες θα εξερευνήσουν πώς να ενσωματώσουν αυτά τα εργαλεία σε υψηλού επιπέδου ροές εργασίας, να συντάσσουν καλύτερα prompts και να αξιολογήσουν ευκαιρίες για αυξημένη παραγωγικότητα και απόδοση επένδυσης (ROI) μέσω της υιοθέτησης AI.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν τη λειτουργία των LLM και τον τρόπο εφαρμογής τους από εργαλεία όπως το ChatGPT και το Copilot.
• Να χρησιμοποιούν αλληλεπιδράσεις βασισμένες σε prompts για να αυτοματοποιούν και να επιταχύνουν εργασίες.
• Να εφαρμόζουν τα εργαλεία AI σε πραγματικά σενάρια, όπως η σύνταξη emails, η σύνοψη αναφορών και ο έλεγχος συμφωνιών.
• Να αξιολογούν τα στρατηγικά οφέλη, τους περιορισμούς και τα ζητήματα αδειοδότησης για την υιοθέτηση LLM.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Αθήνα (διαδικτυακή ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε ερευνητές Τεχνητής Νοημοσύνης μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, επιστήμονες δεδομένων και προγραμματιστές που επιθυμούν να κατανοήσουν, να βελτιστοποιήσουν και να εφαρμόσουν τα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα της Meta AI για διάφορες εφαρμογές NLP.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν την αρχιτεκτονική και τη λειτουργία των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων της Meta AI.
• Να ρυθμίζουν και να βελτιστοποιούν τα LLMs της Meta AI για συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης.
• Να υλοποιούν εφαρμογές βασισμένες σε LLM όπως σύνοψη κειμένου, chatbots και ανάλυση συναισθήματος.
• Να βελτιστοποιούν και να αναπτύσσουν αποτελεσματικά μεγάλα γλωσσικά μοντέλα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή στο Αθήνα (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου, αναλυτές επιχειρήσεων και ηγέτες τεχνολογίας που επιθυμούν να κατανοήσουν τις αρχές της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης και τις εφαρμογές των LLMs σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν για τους transformers, τη μηχανική προτροπών και τα ηθικά ζητήματα κατά την ανάπτυξη αυτών των μοντέλων για πραγματικές λύσεις.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις υποκείμενες αρχές της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης και των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων.
• Να υλοποιούν και να βελτιστοποιούν LLMs για συγκεκριμένες επιχειρηματικές εφαρμογές.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές μηχανικής προτροπών για βέλτιστα αποτελέσματα των μοντέλων.
• Να αναγνωρίζουν ηθικές προκλήσεις και να διαχειρίζονται κινδύνους κατά την ανάπτυξη LLMs.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή στο Αθήνα (διαδικτυακά ή διά ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες Τεχνητής Νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου και ηθικολόγους, επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς, καθώς και σε διαμορφωτές πολιτικής και ενδιαφερόμενους φορείς που επιθυμούν να κατανοήσουν και να πλοηγηθούν στο ηθικό τοπίο των LLMs.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Αναγνωρίζουν ηθικά ζητήματα και προκλήσεις που σχετίζονται με τα LLMs.
• Εφαρμόζουν ηθικά πλαίσια και αρχές στην εφαρμογή των LLMs.
• Αξιολογούν τον κοινωνικό αντίκτυπο των LLMs και μετριάζουν πιθανούς κινδύνους.
• Αναπτύσσουν στρατηγικές για υπεύθυνη ανάπτυξη και χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε πραγματικό χρόνο στο Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP) και επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου, δημιουργούς περιεχομένου και μεταφραστές, καθώς και παγκόσμιες επιχειρήσεις που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν LLMs για γλωσσική μετάφραση και δημιουργία πολύγλωσσου περιεχομένου.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις αρχές της διαγλωσσικής μάθησης και μετάφρασης με LLMs.
• Να εφαρμόζουν LLMs για τη μετάφραση περιεχομένου μεταξύ διαφόρων γλωσσών.
• Να δημιουργούν και να διαχειρίζονται πολύγλωσσα σύνολα δεδομένων για την εκπαίδευση LLMs.
• Να αναπτύσσουν στρατηγικές για τη διατήρηση της συνέπειας και της ποιότητας στη μετάφραση.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή σε φυσικό χώρο) στο Αθήνα απευθύνεται σε οικονομικούς αναλυτές, επιστήμονες δεδομένων και επαγγελματίες επενδύσεων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τα LLMs για την ανάλυση και πρόβλεψη της χρηματοοικονομικής αγοράς.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν την εφαρμογή των LLMs στην ανάλυση χρηματοοικονομικών αγορών.
• Χρησιμοποιούν τα LLMs για την επεξεργασία οικονομικών ειδήσεων, αναφορών και δεδομένων για την εξαγωγή πληροφοριών της αγοράς.
• Αναπτύσσουν προγνωστικά μοντέλα για τιμές μετοχών, τάσεις αγοράς και οικονομικούς δείκτες.
• Ενσωματώνουν τις πληροφορίες από τα LLMs στις διαδικασίες λήψης επενδυτικών αποφάσεων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στην Αθήνα (online ή onsite) απευθύνεται σε επιστήμονες περιβάλλοντος και ερευνητές, αναλυτές δεδομένων, και διαμορφωτές πολιτικής και υποστηρικτές του περιβάλλοντος μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν LLMs για περιβαλλοντική μοντελοποίηση και ανάλυση.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν την εφαρμογή των LLMs στην περιβαλλοντική επιστήμη.
• Χρησιμοποιούν LLMs για την ανάλυση και μοντελοποίηση περιβαλλοντικών δεδομένων.
• Ερμηνεύουν τα αποτελέσματα των LLMs για αξιολογήσεις περιβαλλοντικών επιπτώσεων.
• Επικοινωνούν αποτελεσματικά τα ευρήματα για την ενημέρωση της πολιτικής και των προσπαθειών διατήρησης.

Αυτή η εκπαίδευση που καθοδηγείται από εισηγητή, ζωντανή στο Αθήνα (online ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε προγραμματιστές VR και AR μεσαίου επιπέδου, σχεδιαστές παιχνιδιών και μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να ενσωματώσουν LLMs σε εφαρμογές VR και AR, δημιουργώντας έτσι πιο ελκυστικά και ανταποκρίσιμα περιβάλλοντα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τον ρόλο των LLMs στη δημιουργία καθηλωτικών εμπειριών VR και AR.
• Να αναπτύσσουν εφαρμογές VR και AR που χρησιμοποιούν LLMs για διαδραστικούς διαλόγους και δημιουργία περιεχομένου.
• Να ενσωματώνουν LLMs με εργαλεία ανάπτυξης VR και AR για ενισχυμένη εμπλοκή χρήστη.
• Να εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για τον σχεδιασμό αφηγήσεων και αλληλεπιδράσεων με οδηγό την τεχνητή νοημοσύνη σε εικονικούς χώρους.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου, μηχανικούς μηχανικής μάθησης και προγραμματιστές λογισμικού που επιθυμούν να εφαρμόσουν Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLMs) σε πολυτροπικά δεδομένα για προηγμένες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις αρχές της πολυτροπικής μάθησης με LLMs.
• Να εφαρμόζουν LLMs για την επεξεργασία και ανάλυση κειμένου, εικόνας και δεδομένων ήχου.
• Να αναπτύσσουν εφαρμογές που αξιοποιούν τα δυνατά σημεία της πολυτροπικής ενσωμάτωσης δεδομένων.
• Να αξιολογούν την απόδοση των πολυτροπικών συστημάτων LLM.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εισηγητή, σε ζωντανή μορφή Αθήνα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε επαγγελματίες κυβερνοασφάλειας και επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τα LLMs για την ενίσχυση των μέτρων κυβερνοασφάλειας και της ευφυΐας απειλών.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τον ρόλο των LLMs στην κυβερνοασφάλεια.
• Υλοποιήσουν LLMs για την ανίχνευση και ανάλυση απειλών.
• Αξιοποιήσουν τα LLMs για αυτοματοποίηση και απόκριση ασφαλείας.
• Ενσωματώσουν τα LLMs με την υπάρχουσα υποδομή ασφαλείας.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή σε Αθήνα (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες data scientists και business analysts μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) για την πρόβλεψη τάσεων και συμπεριφορών σε διάφορους κλάδους.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις βασικές αρχές των LLMs και τον ρόλο τους στην προγνωστική ανάλυση.
• Υλοποιούν LLMs για την ανάλυση και πρόβλεψη δεδομένων σε διάφορους κλάδους.
• Αξιολογούν την αποτελεσματικότητα των προγνωστικών μοντέλων χρησιμοποιώντας LLMs.
• Ενσωματώνουν τα LLMs σε υπάρχουσες ροές επεξεργασίας δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά (Αθήνα διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν μια ολοκληρωμένη κατανόηση και πρακτικές δεξιότητες τόσο στα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα (LLMs) όσο και στην Ενισχυτική Μάθηση (RL).

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τα συστατικά και τη λειτουργικότητα των μοντέλων transformer.
• Βελτιστοποιούν και να προσαρμόζουν (fine-tune) τα LLMs για συγκεκριμένες εργασίες και εφαρμογές.
• Κατανοούν τις βασικές αρχές και μεθοδολογίες της ενισχυτικής μάθησης.
• Μαθαίνουν πώς οι τεχνικές ενισχυτικής μάθησης μπορούν να ενισχύσουν την απόδοση των LLMs.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Αθήνα (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε δημιουργούς περιεχομένου, επαγγελματίες μάρκετινγκ και εκπαιδευτικούς τεχνολόγους μεσαίου επιπέδου, που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τη δύναμη των LLMs για την παραγωγή υψηλής ποιότητας, ποικίλου και ελκυστικού περιεχομένου σε διάφορους τομείς.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις δυνατότητες των LLMs και την εφαρμογή τους στη δημιουργία περιεχομένου.
• Ρυθμίζουν και χρησιμοποιούν LLMs για την παραγωγή διαφόρων τύπων περιεχομένου.
• Εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για την υποβολή ερωτημάτων και τη λεπτομερή ρύθμιση των LLMs, ώστε να παράγουν τα επιθυμητά αποτελέσματα.
• Αξιολογούν την ποιότητα του περιεχομένου που παράγεται από την τεχνητή νοημοσύνη και να το βελτιώνουν για συγκεκριμένο κοινό.
• Εξερευνούν προηγμένες τεχνικές για τη δημιουργική και πολυτροπική παραγωγή περιεχομένου με LLMs.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε ζωντανή παρουσία στην Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε εκπαιδευτικούς, επαγγελματίες της εκπαιδευτικής τεχνολογίας (EdTech) και ερευνητές με ποικίλα επίπεδα εμπειρίας και εξειδίκευσης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τα LLMs για τη δημιουργία εξατομικευμένων εκπαιδευτικών εμπειριών.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν την αρχιτεκτονική και τις δυνατότητες των LLMs.
• Εντοπίσουν ευκαιρίες για εξατομίκευση στο εκπαιδευτικό περιεχόμενο χρησιμοποιώντας LLMs.
• Σχεδιάσουν προσαρμοστικές πλατφόρμες μάθησης που αξιοποιούν τα LLMs για την εξατομίκευση περιεχομένου.
• Εφαρμόσουν στρατηγικές βασισμένες σε LLMs για την ενίσχυση της εμπλοκής των μαθητών και των μαθησιακών αποτελεσμάτων.
• Αξιολογήσουν την αποτελεσματικότητα των LLMs σε εκπαιδευτικά περιβάλλοντα και να λαμβάνουν αποφάσεις βασισμένες σε δεδομένα για

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στο Αθήνα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες μηχανικής μάθησης μεσαίου επιπέδου και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να πραγματοποιήσουν fine-tuning και να αναπτύξουν μοντέλα ανοικτού βάρους, όπως τα LLaMA, Mistral και Qwen, για συγκεκριμένες επιχειρηματικές ή εσωτερικές εφαρμογές.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν το οικοσύστημα και τις διαφορές μεταξύ των μοντέλων γλώσσας ανοικτού κώδικα.
• Προετοιμάζουν σύνολα δεδομένων και διαμορφώσεις fine-tuning για μοντέλα όπως τα LLaMA, Mistral και Qwen.
• Εκτελούν ροές εργασίας fine-tuning χρησιμοποιώντας τις βιβλιοθήκες Hugging Face Transformers και PEFT.
• Αξιολογούν, αποθηκεύουν και αναπτύσσουν μοντέλα που έχουν υποστεί fine-tuning σε ασφαλή περιβάλλοντα.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά σε Αθήνα (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές λογισμικού και επιστήμονες δεδομένων αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν τα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα σε συστήματα αναγνώρισης και σύνθεσης ομιλίας.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τον ρόλο των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων στις τεχνολογίες ομιλίας.
• Υλοποιούν Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα για ακριβή αναγνώριση ομιλίας και φυσικά ακουστικής σύνθεσης ομιλίας.
• Ενσωματώνουν τα Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα με μηχανές αναγνώρισης ομιλίας και συνθέτες ομιλίας.
• Αξιολογούν και βελτιώνουν την απόδοση των συστημάτων ομιλίας με χρήση Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων.
• Ενημερώνονται σχετικά με τις τρέχουσες τάσεις και τις μελλοντικές κατευθύνσεις στις τεχνολογίες ομιλίας.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στη Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες υποστήριξης πελατών και πληροφορικής αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν LLMs για τη δημιουργία ανταποκρινόμενων και ευφυών chatbots υποστήριξης πελατών.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις βασικές αρχές και την αρχιτεκτονική των Μεγάλων Γλωσσικών Μοντέλων (LLMs).
• Σχεδιάζουν και ενσωματώνουν τα LLMs σε συστήματα υποστήριξης πελατών.
• Βελτιώνουν την ανταπόκριση και την εμπειρία χρήστη των chatbots.
• Αντιμετωπίζουν ηθικά ζητήματα και διασφαλίζουν τη συμμόρφωση με τα πρότυπα του κλάδου.
• Αναπτύσσουν και συντηρούν ένα chatbot βασισμένο σε LLM για πραγματικές εφαρμογές.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή σε Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να προσαρμόσουν μεγάλα γλωσσικά μοντέλα με πιο προσιτό και αποδοτικό τρόπο χρησιμοποιώντας μεθόδους όπως LoRA, Adapter Tuning και Prefix Tuning.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοήσουν τη θεωρία πίσω από τις προσεγγίσεις παραμετρικά αποδοτικής προσαρμογής.
• Να υλοποιήσουν LoRA, Adapter Tuning και Prefix Tuning χρησιμοποιώντας το Hugging Face PEFT.
• Να συγκρίνουν τις ανταλλαγές απόδοσης και κόστους των μεθόδων PEFT έναντι της πλήρους προσαρμογής.
• Να αναπτύξουν και να κλιμακώσουν προσαρμοσμένα LLMs με μειωμένες υπολογιστικές και αποθηκευτικές απαιτήσεις.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή στη Αθήνα (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε μηχανικούς μηχανικής μάθησης μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, προγραμματιστές ΤΝ και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το QLoRA για την αποδοτική λεπτομερή ρύθμιση μεγάλων μοντέλων για συγκεκριμένες εργασίες και προσαρμογές.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τη θεωρία πίσω από το QLoRA και τις τεχνικές κβαντισμού για LLMs.
• Υλοποιήσουν το QLoRA στη λεπτομερή ρύθμιση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων για εφαρμογές συγκεκριμένων τομέων.
• Βελτιστοποιήσουν την απόδοση της λεπτομερούς ρύθμισης σε περιορισμένους υπολογιστικούς πόρους χρησιμοποιώντας κβαντισμό.
• Ανάπτυξη και αξιολόγηση των ρυθμισμένων μοντέλων σε πραγματικές εφαρμογές με αποδοτικό τρόπο.

Αυτή η καθοδηγούμενη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση σε Αθήνα (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων και μάρκετινγκ μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τα LLMs για την ανάλυση και ερμηνεία της δημόσιας γνώμης από διάφορες πηγές κειμένου, όπως αναρτήσεις στα κοινωνικά μέσα, κριτικές προϊόντων και σχόλια πελατών.

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

• Κατανοούν τις αρχές της ανάλυσης συναισθήματος και την εφαρμογή της χρησιμοποιώντας LLMs.
• Προεπεξεργάζονται και προετοιμάζουν σύνολα δεδομένων για ανάλυση συναισθήματος.
• Εκπαιδεύουν και βελτιστοποιούν LLMs ώστε να αποτυπώνουν με ακρίβεια το συναίσθημα στο κείμενο.
• Αναλύουν το συναίσθημα σε πραγματικό χρόνο από κοινωνικά δίκτυα και άλλες πηγές κειμένου.
• Ενσωματώνουν τα ευρήματα της ανάλυσης συναισθήματος στις επιχειρηματικές στρατηγικές και τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Αθήνα (online ή onsite), απευθύνεται σε προγραμματιστές λογισμικού και τεχνικούς συγγραφείς μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τα LLMs για να απλοποιήσουν τη ροή εργασίας κωδικοποίησής τους και να δημιουργήσουν λεπτομερή, πλήρη τεκμηρίωση.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• να κατανοούν τον ρόλο των LLMs στην αυτοματοποίηση της δημιουργίας κώδικα και της τεκμηρίωσης λογισμικού.
• να χρησιμοποιούν τα LLMs για τη δημιουργία ακριβών και αποδοτικών τμημάτων κώδικα και τεκμηρίωσης.
• να ενσωματώνουν τα LLMs στον κύκλο ανάπτυξης λογισμικού για αυξημένη παραγωγικότητα.
• να διατηρούν υψηλά πρότυπα τεκμηρίωσης χρησιμοποιώντας αυτοματοποιημένα εργαλεία.
• να αντιμετωπίζουν ηθικές παραμέτρους και βέλτιστες πρακτικές για τη χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης στην ανάπτυξη λογισμικού.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά σε Αθήνα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες επιχειρήσεων και αναλυτές δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τη δύναμη των LLMs για την εξαγωγή επιχειρηματικών πληροφοριών.

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

• Να κατανοούν τις βασικές αρχές και εφαρμογές των LLMs στο πλαίσιο της επιχειρηματικής ευφυΐας.
• Να εφαρμόζουν LLMs για την ανάλυση μεγάλων συνόλων δεδομένων και την εξαγωγή ουσιαστικών πληροφοριών.
• Να ενσωματώνουν αναλυτικές δυνατότητες που βασίζονται σε LLMs στις στρατηγικές διαδικασίες λήψης επιχειρηματικών αποφάσεων.
• Να αξιολογούν τις ηθικές παραμέτρους και τις βέλτιστες πρακτικές για τη χρήση των LLMs στις επιχειρήσεις.
• Να προβλέπουν τις μελλοντικές τάσεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη και να προετοιμάζονται για το εξελισσόμενο τοπίο της επιχειρηματικής ευφυΐας.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή σε Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν το LlamaIndex για την ανάπτυξη καινοτόμων εφαρμογών που αξιοποιούν LLM.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίζουν και παραμετροποιούν το LlamaIndex για χρήση με LLM.
• Ευρετηριάζουν και υποβάλλουν ερωτήματα σε προσαρμοσμένα σύνολα δεδομένων χρησιμοποιώντας το LlamaIndex για να ενισχύσουν τη λειτουργικότητα των LLM.
• Σχεδιάζουν και αναπτύσσουν περίπλοκες εφαρμογές που αξιοποιούν το LlamaIndex και τα LLM.
• Κατανοούν και εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για την εργασία με LLM και LlamaIndex.
• Πλοηγούνται στις ηθικές παραμέτρους που εμπλέκονται στην ανάπτυξη εφαρμογών που τροφοδοτούνται από LLM.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά στο Αθήνα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε ερευνητές Τεχνητής Νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου, επαγγελματίες Μηχανικής Μάθησης και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το LlamaIndex για να ενισχύσουν τις δυνατότητες των μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης, καθιστώντας τα πιο ακριβή και αξιόπιστα για διάφορες εφαρμογές.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• να κατανοούν τις αρχές και τα συστατικά μέρη του LlamaIndex.
• να εισάγουν και να δομούν δεδομένα για χρήση με LLMs.
• να υλοποιούν ενίσχυση συναφειακού πλαισίου για τη βελτίωση της απόδοσης των μοντέλων Τεχνητής Νοημοσύνης.
• να ενσωματώνουν το LlamaIndex σε υπάρχοντα συστήματα και ροές εργασίας Τεχνητής Νοημοσύνης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή, στην Αθήνα (διαδικτυακά ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τη δύναμη της μηχανικής προτροπών και της μάθησης με λίγα παραδείγματα για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης των LLM σε πραγματικές εφαρμογές.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές της μηχανικής προτροπών και της μάθησης με λίγα παραδείγματα.
• Σχεδιάζουν αποτελεσματικές προτροπές για διάφορες εργασίες NLP.
• Αξιοποιούν τεχνικές λίγων παραδειγμάτων για την προσαρμογή των LLM με ελάχιστα δεδομένα.
• Βελτιστοποιούν την απόδοση των LLM για πρακτικές εφαρμογές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή σε αίθουσα) απευθύνεται σε μηχανικούς προχωρημένου επιπέδου, ειδικούς τεχνητής νοημοσύνης και υπεύθυνους τοπικής προσαρμογής που επιθυμούν να υλοποιήσουν συστήματα μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLM) για αυτοματοποιημένη μετάφραση, αξιολόγηση ποιότητας και επιχειρηματική διακυβέρνηση.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Δημιουργούν σωληνώσεις τοπικής προσαρμογής με LLM εταιρικού επιπέδου, ενσωματώνοντας ανοικτά και ιδιόκτητα μοντέλα.
• Εφαρμόζουν αυτοματοποιημένες ροές εργασίας διασφάλισης ποιότητας και μετρικές ποιότητας για τη συνέπεια των μεταφράσεων.
• Εγκαθιστούν πλαίσια διακυβέρνησης και έγκρισης για την παραγωγή πολύγλωσσου περιεχομένου.
• Αναπτύσσουν κλιμακούμενα, ελεγχόμενα συστήματα τοπικής προσαρμογής που βασίζονται σε LLM σε ασφαλή περιβάλλοντα.

Το AI for SQL είναι η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης και των μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs) για την αυτοματοποίηση, βελτιστοποίηση και ενίσχυση του τρόπου δημιουργίας, εκτέλεσης και ερμηνείας των ερωτημάτων SQL μέσα σε επιχειρησιακά περιβάλλοντα δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε μηχανικούς δεδομένων μεσαίου επιπέδου και τεχνικούς επικεφαλής που επιθυμούν να ενσωματώσουν δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης στις ροές εργασίας SQL, ώστε να επιτρέπουν την υποβολή ερωτημάτων σε φυσική γλώσσα, την έξυπνη βελτιστοποίηση και την αυτοματοποιημένη ανάλυση δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να ενσωματώνουν LLM όπως τα GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen και Mistral σε περιβάλλοντα SQL.
• Να δημιουργούν pipelines από φυσική γλώσσα σε SQL για συνομιλητική πρόσβαση στα δεδομένα.
• Να εφαρμόζουν βελτιστοποίηση ερωτημάτων καθοδηγούμενη από ΤΝ και ανίχνευση σφαλμάτων.
• Να σχεδιάζουν ασφαλείς, ελέγξιμες ροές εργασίας AI-SQL για επιχειρησιακή χρήση.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Το LangGraph είναι ένα πλαίσιο για τη δημιουργία εφαρμογών LLM με κατάσταση (stateful) και πολλαπλούς δρώντες, ως συνθέσιμοι γράφοι με μόνιμη κατάσταση και έλεγχο εκτέλεσης.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να υλοποιήσουν και να λειτουργήσουν λύσεις χρηματοοικονομικών βασισμένες στο LangGraph, με κατάλληλη διακυβέρνηση, παρατηρησιμότητα και συμμόρφωση.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Σχεδιάζουν ροές εργασίας LangGraph ειδικές για τα χρηματοοικονομικά, ευθυγραμμισμένες με κανονιστικές και ελεγκτικές απαιτήσεις.
• Ενσωματώνουν πρότυπα χρηματοοικονομικών δεδομένων και οντολογίες στην κατάσταση του γράφου και στα εργαλεία.
• Υλοποιούν ελέγχους αξιοπιστίας, ασφάλειας και ανθρώπινης παρέμβασης (human-in-the-loop) για κρίσιμες διαδικασίες.
• Αναπτύσσουν, παρακολουθούν και βελτιστοποιούν συστήματα LangGraph για απόδοση, κόστος και SLAs.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου (live-lab).

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Το Vertex AI παρέχει ισχυρά εργαλεία για τη δημιουργία πολυτροπικών ροών εργασίας LLM που ενσωματώνουν δεδομένα κειμένου, ήχου και εικόνας σε μια ενιαία αλυσίδα διεργασιών. Με υποστήριξη μεγάλων παραθύρων περιεχομένου και παραμέτρων του Gemini API, επιτρέπει προχωρημένες εφαρμογές στον σχεδιασμό, τη συλλογιστική και τη διατροπική νοημοσύνη.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση από εκπαιδευτή, ζωντανή (διαδικτυακά ή επιτόπια), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να δημιουργήσουν και να βελτιστοποιήσουν πολυτροπικές ροές εργασίας AI στο Vertex AI.

Μετά την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να αξιοποιούν τα μοντέλα Gemini για πολυτροπικές εισόδους και εξόδους.
• Να υλοποιούν ροές εργασίας με μεγάλο περιεχόμενο για σύνθετη συλλογιστική.
• Να σχεδιάζουν αλυσίδες που ενσωματώνουν ανάλυση κειμένου, ήχου και εικόνας.
• Να βελτιστοποιούν τις παραμέτρους του Gemini API για απόδοση και οικονομική αποδοτικότητα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικά εργαστήρια με πολυτροπικές ροές εργασίας.
• Ασκήσεις βασισμένες σε έργα για εφαρμοσμένα πολυτροπικά σενάρια χρήσης.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Το LangGraph επιτρέπει δημιουργία ροών εργασίας με κατάσταση και πολλαπλούς δρώντες, υποστηριζόμενων από LLM, με ακριβή έλεγχο των μονοπατιών εκτέλεσης και τη διατήρηση της κατάστασης. Στον τομέα της υγείας, αυτές οι δυνατότητες είναι κρίσιμες για τη συμμόρφωση, τη διαλειτουργικότητα και την κατασκευή συστημάτων υποστήριξης αποφάσεων που ευθυγραμμίζονται με τις ιατρικές ροές εργασίας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να υλοποιήσουν και να διαχειριστούν λύσεις υγείας βασισμένες στο LangGraph, αντιμετωπίζοντας ταυτόχρονα ρυθμιστικές, ηθικές και λειτουργικές προκλήσεις.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν:

• Να σχεδιάζουν ροές εργασίας LangGraph ειδικά για τον τομέα της υγείας, με έμφαση στη συμμόρφωση και την ελεγξιμότητα.
• Να ενσωματώνουν εφαρμογές LangGraph με ιατρικές οντολογίες και πρότυπα (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Να εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για αξιοπιστία, ιχνηλασιμότητα και επεξηγησιμότητα σε ευαίσθητα περιβάλλοντα.
• Να αναπτύσσουν, να παρακολουθούν και να επικυρώνουν εφαρμογές LangGraph σε περιβάλλοντα παραγωγής υγειονομικής περίθαλψης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις με πραγματικά σενάρια μελέτης.
• Εξάσκηση στην υλοποίηση σε περιβάλλον εικονικού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε πραγματικό χρόνο (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου και μηχανικούς τοπικοποίησης που επιθυμούν να σχεδιάσουν κλιμακώσιμες, αυτοματοποιημένες ροές εργασίας μετάφρασης χρησιμοποιώντας τόσο ιδιόκτητα όσο και ανοικτού κώδικα μεγάλα γλωσσικά μοντέλα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να σχεδιάζουν και να αναπτύσσουν ροές εργασίας μετάφρασης χρησιμοποιώντας σύγχρονα πλαίσια LLM και APIs.
• Να ενσωματώνουν μοντέλα ανοικτού κώδικα και εμπορικά μοντέλα σε κλιμακώσιμα συστήματα μετάφρασης.
• Να βελτιστοποιούν την ποιότητα της μετάφρασης μέσω λεπτομερούς ρύθμισης (fine-tuning), μηχανικής προτροπών (prompt engineering) και αυτοματισμού.
• Να υλοποιούν οικονομικά αποδοτικές και συμμορφούμενες υποδομές μετάφρασης για επιχειρησιακά περιβάλλοντα.

Το LangGraph είναι ένα πλαίσιο για την κατασκευή εφαρμογών LLM με κατάσταση και πολλαπλούς δράστες, ως σύνθετους γράφους με μόνιμη κατάσταση και έλεγχο της εκτέλεσης.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους μηχανικούς πλατφόρμας AI, DevOps για AI και αρχιτέκτονες ML που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν, να αποσφαλματώσουν, να παρακολουθούν και να διαχειριστούν συστήματα LangGraph επιπέδου παραγωγής.

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

• Να σχεδιάζουν και να βελτιστοποιούν πολύπλοκες τοπολογίες LangGraph για ταχύτητα, κόστος και κλιμακωσιμότητα.
• Να κατασκευάζουν αξιοπιστία μέσω επαναλήψεων, χρονικών ορίων, ανεπανάληπτης φύσης και ανάκτησης βάσει σημείων ελέγχου.
• Να αποσφαλματώνουν και να ιχνηλατούν εκτελέσεις γράφων, να επιθεωρούν την κατάσταση και να αναπαράγουν συστηματικά ζητήματα παραγωγής.
• Να εφοδιάζουν γράφους με καταγραφές, μετρήσεις και ιχνηλασίες, να τους αναπτύσσουν σε παραγωγή και να παρακολουθούν SLA και κόστη.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν την παραγωγική ΤΝ με LLMs για διάφορες εργασίες και τομείς.

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

• Εξηγούν τι είναι η παραγωγική ΤΝ και πώς λειτουργεί.
• Περιγράφουν την αρχιτεκτονική transformer που τροφοδοτεί τα LLMs.
• Χρησιμοποιούν εμπειρικούς νόμους κλιμάκωσης για τη βελτιστοποίηση των LLMs για διαφορετικές εργασίες και περιορισμούς.
• Εφαρμόζουν σύγχρονα εργαλεία και μεθόδους για την εκπαίδευση, τη λεπτομερή ρύθμιση και την ανάπτυξη των LLMs.
• Συζητούν τις ευκαιρίες και τους κινδύνους της παραγωγικής ΤΝ για την κοινωνία και τις επιχειρήσεις.

Τα LLMs και τα πλαίσια αυτόνομων πρακτόρων όπως το AutoGen και το CrewAI επαναπροσδιορίζουν τον τρόπο με τον οποίο οι ομάδες DevOps αυτοματοποιούν εργασίες όπως η παρακολούθηση αλλαγών, η παραγωγή δοκιμών και η διαλογή ειδοποιήσεων, προσομοιώνοντας την ανθρώπινη συνεργασία και λήψη αποφάσεων.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή σε εγκαταστάσεις) απευθύνεται σε μηχανικούς προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν και να υλοποιήσουν ροές εργασίας αυτοματισμού DevOps που τροφοδοτούνται από μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) και συστήματα πολλαπλών πρακτόρων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να ενσωματώνουν πράκτορες βασισμένους σε LLM σε ροές εργασίας CI/CD για έξυπνο αυτοματισμό.
• Να αυτοματοποιούν την παραγωγή δοκιμών, την ανάλυση commits και τις περιλήψεις αλλαγών χρησιμοποιώντας πράκτορες.
• Να συντονίζουν πολλαπλούς πράκτορες για τη διαλογή ειδοποιήσεων, την παραγωγή αποκρίσεων και την παροχή συστάσεων DevOps.
• Να δημιουργούν ασφαλείς και συντηρήσιμες ροές εργασίας βασισμένες σε πράκτορες χρησιμοποιώντας πλαίσια ανοιχτού κώδικα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Η Postgres είναι μια προηγμένη σχεσιακή βάση δεδομένων ανοιχτού κώδικα που μπορεί να αποτελέσει βάση για συστήματα με τεχνητή νοημοσύνη και εφαρμογές ευφυΐας δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, σε ζωντανή σύνδεση (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες βάσεων δεδομένων και προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν, να διαχειριστούν και να βελτιστοποιήσουν δυνατότητες τεχνητής νοημοσύνης απευθείας μέσα στην Postgres.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν επεκτάσεις της Postgres για φόρτους εργασίας τεχνητής νοημοσύνης.
• Να υλοποιήσουν ενσωματώσεις (embeddings) και αναζήτηση ομοιότητας χρησιμοποιώντας το pgvector.
• Να ενσωματώσουν ανοιχτά και ιδιόκτητα μοντέλα μεγάλης γλώσσας (LLM) με την Postgres για πληροφορίες σε πραγματικό χρόνο.
• Να βελτιστοποιήσουν την Postgres για την εκτέλεση ερωτημάτων και ροών εργασίας που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

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

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές AI, αρχιτέκτονες και διαχειριστές προϊόντων μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να εντοπίσουν και να μετριάσουν τους κινδύνους που σχετίζονται με εφαρμογές που χρησιμοποιούν LLM, συμπεριλαμβανομένων των prompt injection, διαρροής δεδομένων και μη φιλτραρισμένης εξόδου, ενσωματώνοντας ελέγχους ασφαλείας όπως επικύρωση εισόδου, επίβλεψη με ανθρώπινη παρέμβαση και κανόνες εξόδου.

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

• Κατανοούν τις βασικές ευπάθειες των συστημάτων που βασίζονται σε LLM.
• Εφαρμόζουν αρχές ασφαλούς σχεδιασμού στην αρχιτεκτονική εφαρμογών LLM.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία όπως το Guardrails AI και το LangChain για επικύρωση, φιλτράρισμα και ασφάλεια.
• Ενσωματώνουν τεχνικές όπως sandboxing, red teaming και ανασκόπηση με ανθρώπινη παρέμβαση σε αγωγούς παραγωγής.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να προσαρμόσουν προ-εκπαιδευμένα μοντέλα σε συγκεκριμένες εργασίες και σύνολα δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν τις αρχές της λεπτομερούς ρύθμισης και των εφαρμογών της.
• Να προετοιμάζουν σύνολα δεδομένων για τη λεπτομερή ρύθμιση προ-εκπαιδευμένων μοντέλων.
• Να πραγματοποιούν λεπτομερή ρύθμιση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs) για εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP).
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση των μοντέλων και να αντιμετωπίζουν κοινές προκλήσεις.

Το μάθημα "LLMs για Κατανόηση, Αναδιάρθρωση και Τεκμηρίωση Κώδικα" είναι ένα τεχνικό σεμινάριο που εστιάζει στην εφαρμογή μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs) για τη βελτίωση της ποιότητας κώδικα, τη μείωση του τεχνικού χρέους και την αυτοματοποίηση εργασιών τεκμηρίωσης σε ομάδες λογισμικού.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά (διαδικτυακά ή στους χώρους σας), απευθύνεται σε επαγγελματίες λογισμικού μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν LLMs όπως το GPT για να αναλύουν, να αναδιαρθρώνουν και να τεκμηριώνουν πολύπλοκες ή παλαιότερες βάσεις κώδικα πιο αποτελεσματικά.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Χρησιμοποιούν LLMs για να εξηγούν κώδικα, εξαρτήσεις και λογική σε άγνωστα αποθετήρια.
• Εντοπίζουν και αναδιαρθρώνουν αντί-πρότυπα και να βελτιώνουν την αναγνωσιμότητα του κώδικα.
• Δημιουργούν και διατηρούν αυτόματα σχόλια εντός γραμμής, αρχεία README και τεκμηρίωση API.
• Ενσωματώνουν πληροφορίες που προκύπτουν από LLMs σε υπάρχουσες ροές εργασίας CI/CD και κώδικα αναθεώρησης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή στο Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου, προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης και λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν LLMs για να εκτελέσουν διάφορες εργασίες NLP και να δημιουργήσουν πρωτότυπο και ποικίλο περιεχόμενο για διαφορετικούς σκοπούς.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να δημιουργήσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης με LLMs και βασικά εργαλεία.
• Να εκτελούν με εξειδίκευση εργασίες NLU και NLI με LLMs.
• Να εξάγουν, να συνάγουν και να χρησιμοποιούν αποτελεσματικά γράφους γνώσης.
• Να παράγουν και να διαχειρίζονται διαλόγους χρησιμοποιώντας LLMs για εφαρμογές συνομιλίας.
• Να αξιολογούν την ποιότητα και την ποικιλία του περιεχομένου που παράγεται από LLMs και γενετική τεχνητή νοημοσύνη.
• Να εφαρμόζουν ηθικές αρχές, διασφαλίζοντας δικαιοσύνη και υπεύθυνη χρήση των LLMs.

Το LangGraph είναι ένα πλαίσιο (framework) για τη δημιουργία εφαρμογών LLM με δομή γραφημάτων που υποστηρίζουν προγραμματισμό, διακλάδωση, χρήση εργαλείων, μνήμη και ελεγχόμενη εκτέλεση.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή onsite) απευθύνεται σε προγραμματιστές αρχάριου επιπέδου, μηχανικούς προτροπών (prompt engineers) και επαγγελματίες δεδομένων που επιθυμούν να σχεδιάσουν και να κατασκευάσουν αξιόπιστες, πολυβηματικές ροές εργασίας LLM χρησιμοποιώντας το LangGraph.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εξηγήσουν τις βασικές έννοιες του LangGraph (κόμβοι, ακμές, κατάσταση) και πότε να τις χρησιμοποιούν.
• Δημιουργήσουν αλυσίδες προτροπών που διακλαδίζονται, καλούν εργαλεία και διατηρούν μνήμη.
• Ενσωματώσουν ανάκτηση και εξωτερικά APIs σε ροές εργασίας γραφημάτων.
• Δοκιμάσουν, αποσφαλματώσουν και αξιολογήσουν εφαρμογές LangGraph για αξιοπιστία και ασφάλεια.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και υποβοηθούμενη συζήτηση.
• Καθοδηγούμενα εργαστήρια και βηματικές επεξηγήσεις κώδικα σε περιβάλλον sandbox.
• Ασκήσεις βασισμένες σε σενάρια σχεδιασμού, δοκιμών και αξιολόγησης.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά στο Αθήνα (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προγραμματιστές αρχάριου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα για διάφορες εργασίες φυσικής γλώσσας.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίσουν ένα περιβάλλον ανάπτυξης που περιλαμβάνει ένα δημοφιλές LLM.
• Δημιουργήσουν ένα βασικό LLM και να το προσαρμόσουν με λεπτομερή ρύθμιση (fine‑tuning) σε ένα προσαρμοσμένο σύνολο δεδομένων.
• Χρησιμοποιούν LLMs για διαφορετικές εργασίες φυσικής γλώσσας, όπως σύνοψη κειμένου, απάντηση ερωτήσεων, παραγωγή κειμένου και άλλα.
• Αποσφαλματώνουν και αξιολογούν LLMs χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως TensorBoard, PyTorch Lightning και Hugging Face Datasets.

Αυτή η επιμορφωτική, ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (online ή onsite) απευθύνεται σε μηχανικούς παρατηρησιμότητας και SRE που επιθυμούν να ενσωματώσουν LLMs και ΤΝ στις εργασίες παρακολούθησης, ειδοποίησης και ανάλυσης επεισοδίων.

Αυτό το ζωντανό σεμινάριο (διαδικτυακά ή στην εταιρεία) στο Αθήνα απευθύνεται σε επαγγελματίες της τεχνικής υποστήριξης που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία ΤΝ και πλατφόρμες αυτοματοποίησης για τη ροή εργασιών, την εξομάλυνση των διαδικασιών, την τυποποίηση των απαντήσεων και τη μείωση της χειρόνακτης προσπάειας στο έγγραφο.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με τον εκπαιδευτή στο Αθήνα (online ή σε εγκαταστάσεις), απευθύνεται σε μηχανικούς και αρχιτέκτονες ενδιάμεσιου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Tencent Hunyuan για την ανάπτυξη μεγάλων μοντέλων και MoE με χαμηλότερη υστέρηση, ισχυρότερη ροή εργασίας, και καλύτερο έλεγχο κόστους.

Μετά το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να: εξηγήσουν τα πρότυπα παραγωγικής ανάπτυξης του Hunyuan, βελτιστοποιήσουν την απόδοση συμπερασμάτων, εφαρμόσουν στρατηγικές ομαδοποίησης και ποσοστοποίησης, και προγραμματίσουν κλιμακώσιμες λειτουργίες παροχής.

Αυτό το ζωντανό επιμορφωτικό πρόγραμμα με καθοδήγηση εκπαιδευτή στο Αθήνα (διαδικτυακά ή σε φυσική τοποθεσία) απευθύνεται σε προχωρημένους προγραμματιστές, τεχνικές ομάδες προϊόντων και επαγγελματίες του AI, που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τα μοντέλα Hunyuan για τη δημιουργία πολυτροπικών εφαρμογών παραγωγής και παροχής περιεχομένου εικόνας, 3D και βίντεο.

Στο τέλος αυτού του επιμορφωτικού προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα μπορούν: να κατασκευάζουν ροές εργασίας βασισμένες σε εντολές (prompts), να δημιουργούν και αξιολογούν πολυτροπικά περιεχόμενα, να παρέχουν τα αποτελέσματα μέσω εφαρμογών ή API και να συνδέουν τις δυνατότητες του Hunyuan με επιχειρησιακά πακέτα προϊόντων.

Οι στόχοι του μαθήματος είναι να μετατρέψουν τους μηχανικούς λογισμικού / AI σε μηχανικούς νομικού AI — ανθρώπους που μπορούν πραγματικά να κατασκευάσουν AI για νομική εργασία (eDiscovery, αναθεώρηση, έρευνες).

Σε δύο ημέρες, οι συμμετέχοντες κατασκευάζουν τον πλήρη βασικό πυρήνα: εισάγουν και εξάγουν ακατάστατα πραγματικά νομικά δεδομένα, τα αναζητούν και ανακτούν, προσθέτουν γεννήτρια τεχνολογία ενισχυμένης ανάκτησης (RAG) με παραπομπές, διατηρούν τα δεδομένα ιδιωτικά σε τοπικό μοντέλο και τα αποδεικνύουν, εκτελούν αμυνόμενη ανασκόπηση AI με μετρικές έτοιμες για δικαστήριο, και συσκευάζουν το αποτέλεσμα για ανάπτυξη.

Αυτή η επιμόρφωση με ζωντανή παρουσία διδάσκοντος στο Αθήνα (διαδικτυακά ή εντός των εγκαταστάσεων) απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης αρχικού / μεσαίου / προηγμένου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το MCP για τη σύνδεση βοηθών AI με εξωτερικά εργαλεία, δεδομένα και υπηρεσίες επιχειρήσεων.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να εξηγήσουν τις έννοιες του MCP, να ταυτοποιήσουν τα κύρια συστατικά αρχιτεκτονικής, να ρυθμίσουν μια βασική ενσωμάτωση και να εφαρμόσουν καλές πρακτικές ασφαλείας.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία, που διδάσκεται από ειδικό, στην Αθήνα (online ή στην έδρα σας) απευθύνεται σε μηχανικούς αρχιτεκτονικής μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Πρωτόκολλο Πλαισίου Μοντέλου για τον σχεδιασμό ασφαλών, επεκτάσιμων και διαχειρίσιμων πλατφορμών ενσωμάτωσης πρακτορείων για επιχειρησιακά περιβάλλοντα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να: εξηγήσουν την αρχιτεκτονική και τα μοτίβα του MCP, να σχεδιάσουν ασφαλείς πλατφόρμες ενσωμάτωσης, να εφαρμόσουν διακυβέρνηση και ελέγχους πρόσβασης, καθώς και να αξιολογήσουν επιλογές ανάπτυξης και κλιμάκωσης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή στο Αθήνα (online ή onsite) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου, αρχιτέκτονες και μηχανικούς πλατφόρμας που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το MCP για να δημιουργήσουν αξιόπιστους διακομιστές και πελάτες για επιχειρηματική ανάπτυξη και λειτουργίες.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να: εξηγήσουν την αρχιτεκτονική MCP στην πράξη, να δημιουργήσουν ενσωματώσεις έτοιμες για παραγωγή, να αναπτύξουν και να παρακολουθήσουν υπηρεσίες MCP και να εφαρμόσουν πρότυπα διαχείρισης εκδόσεων, ανθεκτικότητας και υποστήριξης.

Αυτό το ζωντανό σεμινάριο με καθηγητή στο Αθήνα (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνολογίας IT, ειδικούς συμμόρφωσης, ομάδες ασφαλείας και αρχιτέκτονες εταιρικών κλίμακων μεσαίου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να εφαρμόσουν τις αρχές της σουβερινής ΤΝ και πρακτικές διακυβέρνησης για τον σχεδιασμό περιβαλλόντων ΤΝ που προστατεύουν ευαίσθητα δεδομένα, υποστηρίζουν τις απαιτήσεις τοποθεσίας (localization) και μειώνουν την εξάρτηση από προμηθευτές.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να εξηγούν τις έννοιες της σουβερινής ΤΝ, να αξιολογούν επιλογές υποδοχής και διακυβέρνησης, να ορίζουν ελέγχους για εντολές εισόδου και αρχεία καταγραφής, καθώς και να δημιουργούν ένα πρακτικό χάρτη πορείας υιοθέτησης.