Διαδίκτυος Large Language Models (LLMs) Καλλιέργεια στην Ελλάδα

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 Ελλάδα (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.

Αυτή η πιστοποιημένη, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης, επιχείρησης και ηγέτες τεχνολογίας με ενδιάμεσο επίπεδο, οι οποίοι επιθυμούν να κατανοήσουν τις αρχές του γενετικού AI και τις εφαρμογές των LLMs σε επιχειρησιακά περιβάλλοντα. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν για τα transformers, την μηχανική προτροπών και τις δεοντολογικές προκλήσεις στην εγκατάσταση αυτών των μοντέλων για πραγματικές λύσεις.

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

• Κατανοήσουν τις θεμελιώδεις αρχές του γενετικού AI και των μοντέλων μεγάλων γλωσσών.
• Εφαρμόσουν και βελτιστοποιήσουν τα LLMs για συγκεκριμένες επιχειρησιακές εφαρμογές.
• Εφαρμόσουν τεχνικές μηχανικής προτροπών για βέλτιστα αποτελέσματα των μοντέλων.
• Αναγνωρίσουν δεοντολογικές προκλήσεις και διαχειριστούν τους κινδύνους στην εγκατάσταση των LLMs.

Αυτό το ζωντανό εκπαιδευτικό σεμινάριο με διδάσκοντα στο Ελλάδα (διαδραστικά ή σε εγκαταστάσεις) απευθύνεται σε επαγγελματίες ΤΝ, ethicists, επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς, καθώς και σε πολιτικούς και φορείς που θέλουν να κατανοήσουν και να κατευθυνθούν στο ηθικό τοπίο των LLMs.

Στο τέλος του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Προσδιορίσουν τα ηθικά ζητήματα και προκλήσεις που συνδέονται με τα LLMs.
• Εφαρμόσουν ηθικά πλαίσια και αρχές στην ανάπτυξη των LLMs.
• Αξιολογήσουν την κοινωνική επιρροή των LLMs και μειώσουν πιθανούς κινδύνους.
• Αναπτύξουν στρατηγικές για την υπεύθυνη ανάπτυξη και χρήση ΤΝ.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα 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 Ελλάδα (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 Ελλάδα (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 Ελλάδα (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 Ελλάδα (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 Ελλάδα (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 Ελλάδα (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 Ελλάδα (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 Ελλάδα (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 Ελλάδα (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

Αυτό το επιμορφωτικό πρόγραμμα, που διδάσκεται από εκπαιδευτή, στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες μηχανικής μηχανικής και αναπτυσsex AI ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να εκτελέσουν βελτιστοποίηση και να εγκαταστήσουν μοντέλα ανοιχτού βάρους, όπως τα LLaMA, Mistral και Qwen, για συγκεκριμένες εμπορικές ή εσωτερικές εφαρμογές.

Στο τέλος αυτού του εκπαιδευτικού προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• κατανοήσουν το οικοσύστημα και τις διαφορές μεταξύ LLMs ανοιχτού κώδικα.
• προετοιμάσουν σύνολα δεδομένων και ρυθμίσεις βελτιστοποίησης για μοντέλα όπως τα LLaMA, Mistral και Qwen.
• εκτελέσουν γραμμές εργασίας βελτιστοποίησης χρησιμοποιώντας το Hugging Face Transformers και το PEFT.
• αξιολογήσουν, αποθηκεύσουν και εγκαταστήσουν μοντέλα μετά τη βελτιστοποίηση σε ασφαλή περιβάλλοντα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (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 Ελλάδα (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 επιμορφωτική εκπαίδευση, που διδάσκεται από ειδικό (δια ζώσης ή από απόσταση) στο Ελλάδα, απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης μέσου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να εκτελέσουν ευθυγράμμιση μεγάλων γλώσσας μοντέλων με πιο οικονομικό και αποδοτικό τρόπο, χρησιμοποιώντας μεθόδους όπως η LoRA, η Ρύθμιση Προσαρμογέα (Adapter Tuning) και η Ρύθμιση Προτάσματος (Prefix Tuning).

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

• Κατανοήσουν τη θεωρία που υποστηρίζει τις προσεγγίσεις παραμετρο-αποδοτικής ευθυγράμμισης.
• Εφαρμόσουν τη LoRA, την Adapter Tuning και την Prefix Tuning χρησιμοποιώντας το Hugging Face PEFT.
• Συγκρίνουν τα ανταλλάγματα απόδοσης και κόστους μεταξύ των μεθόδων PEFT και της πλήρους ευθυγράμμισης.
• Τοποθετήσουν και κλιμακώσουν τα ευθυγραμμισμένα LLMs με μειωμένες απαιτήσεις υπολογιστικής ισχύος και αποθηκευτικού χώρου.

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 Ελλάδα (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 Ελλάδα (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 Ελλάδα (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 Ελλάδα (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 οδηγία που οδηγείται από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες με μεσαία εμπειρία που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τη δύναμη της μηχανικής προκατασκευασμένων κατασκευών και της μερικής εξάρτησης προκατασκευασμένων για την επιτήρηση της απόδοσης των LLMs σε πρακτικές εφαρμογές.

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

• Να κατανοήσουν τα βασικά αρχίσματα της μηχανικής προκατασκευασμένων κατασκευών και της μερικής εξάρτησης προκατασκευασμένων.
• Να σχεδιάσουν αποτελεσματικά προκατασκευασμένα για διάφορες εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP).
• Να αξιοποιούν τεχνικές μερικής εξάρτησης για την προσαρμογή LLMs με λίγα δεδομένα.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση των LLMs 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 ισχυρά εργαλεία για την κατασκευή εργαλειοθηκών LLM πολυμεσικού περιεχομένου, οι οποίες ενσωματώνουν δεδομένα κειμένου, ήχου και εικόνας σε μια ενιαία γραμμή διαδικασίας. Με την υποστήριξη μακρού παραθύρου контекστου και τις παραμέτρους της Gemini API, επιτρέπει την ανάπτυξη προηγμένων εφαρμογών σε σχεδιασμό, λογική και διαλειτουργική νοημοσύνη.

Αυτή η εκπαίδευση με διδασκαλία από ειδικό (δια ζώσης ή από απόσταση) απευθύνεται σε επαγγελματίες με επίπεδο γνώσεων ενδιάμεσο έως προχωρημένο, οι οποίο επιθυμούν να σχεδιάσουν, να χτίσουν και να βελτιστοποιήσουν εργαλειοθήκες AI πολυμεσικού περιεχομένου στο Vertex AI.

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

• Χρησιμοποιήσουν μοντέλα Gemini για πολυμεσικά εισόδου και εξόδου.
• Υλοποιήσουν εργαλειοθήκες μακρού kontekstu για σύνθετη λογική.
• Σχεδιάσουν γραμμές διαδικασίας που ενσωματώνουν ανάλυση κειμένου, ήχου και εικόνας.
• Βελτιστοποιήσουν τις παραμέτρους της Gemini API για απόδοση και οικονομική αποδοτικότητα.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις με εργαλειοθήκες πολυμεσικού περιεχομένου.
• Εφαρμοσμένες ασκήσεις βάσει έργου για χρήση περιπτώσεις πολυμεσικού περιεχομένου.

Δυνατότητες προσαρμογής του μαθήματος

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

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 Ελλάδα (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 LLMs και τα αυτόνομα πλαίσια πρακτόρων, όπως τα AutoGen και CrewAI, επαναπροσδιορίζουν τον τρόπο με τον οποίο οι ομάδες DevOps αυτοματοποιούν εργασίες όπως η παρακολούθηση αλλαγών, η δημιουργία δοκιμών και η διαλογή ειδοποιήσεων, προσομοιώνοντας ανθρώπινη συνεργασία και λήψη αποφάσεων.

Αυτό το επιμορφωτικό πρόγραμμα με καθηγητή (διαδικτυακά ή σε εγκαταστάσεις πελάτη) απευθύνεται σε μηχανικούς προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να σχεδιάσουν και να υλοποιήσουν ροές αυτοματοποίησης DevOps βασισμένες σε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) και συστήματα πολλών πρακτόρων.

Στο τέλος της επιμόρφωσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Ολοκληρώσουν πράκτορες βασισμένους σε LLMs σε ροές CI/CD για έξυπνη αυτοματοποίηση.
• Αυτοματοποιήσουν τη δημιουργία δοκιμών, την ανάλυση commit και τη σύνοψη αλλαγών χρησιμοποιώντας πράκτορες.
• Συντονίσουν πολλούς πράκτορες για τη διαλογή ειδοποιήσεων, τη δημιουργία απαντήσεων και την παροχή συστάσεων DevOps.
• Κατασκευάσουν ασφαλείς και εύκολα συντηρήσιμες ροές εργασίας με πράκτορες χρησιμοποιώντας πλαιسيا ανοιχτού κώδικα.

Μορφή του Μαθήματος

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

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη επιμόρφωση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το διευθετήσουμε.

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 επιμορφωτική εκπαίδευση, η οποία διευθύνεται από εκπαιδευτή και παρέχεται σε Ελλάδα (έξω ή εντός εγκαταστάσεων), απευθύνεται σε προγραμματιστές AI, αρχιτέκτονες και διευθυντές προϊόντων μεσαίου έως υψηλού επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να εντοπίσουν και να μετριάσουν τους κινδύνους που συνδέονται με τις εφαρμογές που υποστηρίζονται από LLM, συμπεριλαμβανομένων των επιθέσεων ενσφήνωσης εντολής, διαρροής δεδομένων και μη διηθισμένων εξόδων, ενσωματώνοντας παράλληλα μέτρα ασφαλείας όπως ο έγκυρος έλεγχος εισόδου, η εποπτεία ανθρώπου στη διαδικασία και τα περιθώρια ασφαλείας εξόδου.

Στο τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοούν τις βασικές ευπάθειες των συστημάτων που βασίζονται σε LLM.
• Εφαρμόζουν αρχές ασφαλούς σχεδιασμού στην αρχιτεκτονική των εφαρμογών LLM.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία όπως τα Guardrails AI και LangChain για επιβεβαίωση, διήθηση και ασφάλεια.
• Ολοκληρώνουν τεχνικές όπως η απομόνωση περιβάλλοντος, οι ασκήσεις ερυθράς ομάδας και η επανεξέταση από ανθρώπους σε παραγωγικής ποιότητας αλυσίδες διεργασιών.

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.

Αυτό το ζωντανό μάθημα με εκπαιδευτή στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες επιπέδου intermediate έως advanced που επιθυμούν να προσαρμόσουν εκ των προτέρων εκπαιδευμένα μοντέλα για συγκεκριμένες εργασίες και σύνολα δεδομένων.

Στο τέλος αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τις αρχές της βελτιστοποίησης και τις εφαρμογές της.
• Ετοιμάσουν σύνολα δεδομένων για τη βελτιστοποίηση εκ των προτέρων εκπαιδευμένων μοντέλων.
• Βελτιστοποιήσουν μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) για εργασίες NLP.
• Βελτιστοποιήσουν την απόδοση των μοντέλων και αντιμετωπίσουν κοινά προβλήματα.

Το LangGraph είναι ένα πλαίσιο για τη σύνθεση γραφικών ροών εργασίας LLM που υποστηρίζουν διακλάδωση, χρήση εργαλείων, μνήμη και ελεγχόμενη εκτέλεση.

Αυτή η επιμορφωτική δράση με καθοδηγούμενη διδασκαλία (δια ζώσης ή εντός εργασίας) απευθύνεται σε μηχανικούς και ομάδες προϊόντων μεσαίου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να συνδυάσουν τη λογική γραφικών του LangGraph με κύκλους πράκτορων LLM για την ανάπτυξη δυναμικών, ευαίσθητων στο πλαίσιο εφαρμογών, όπως πράκτορες εξυπηρέτησης πελατών, δέντρα λήψης αποφάσεων και συστήματα ανακτήσιμης πληροφορίας.

Στο τέλος της παρούσας επιμόρφωσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν γραφικές ροές εργασίας που συντονίζουν πράκτορες LLM, εργαλεία και μνήμη.

• Εφαρμόζουν συνθηκική δρομολόγηση, αναπροσπαθήσεις και εναλλακτικές λύσεις για αξιόπιστη εκτέλεση.

• Ενσωματώνουν ανάλυση ανακτήσιμων δεδομένων, API και δομημένες εξόδους στους κύκλους των πρακτόρων.

• Αξιολογούν, παρακολουθούν και στερεοποιούν τη συμπεριφορά των πρακτόρων για αξιοπιστία και ασφάλεια.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και διευκολυνόμενη συζήτηση.

• Οδηγούμενα εργαστήρια και ανάλυση κώδικα σε περιβάλλον δοκιμών (sandbox).

• Εργασίες σχεδιασμού με βάση σενάρια και αμοιβαία αξιολόγηση.

Δυνατότητες Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε εξατομικευμένη επιμόρφωση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να την κανονικοποιήσετε.

Το μάθημα «Μεγάλα Γλωσσικά Μοντέλα για την Κατανόηση, την Αναδιατύπωση και τη τεκμηρίωση του κώδικα» είναι ένα τεχνικό εκπαιδευτικό πρόγραμμα εστιασμένο στην εφαρμογή μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs) για τη βελτίωση της ποιότητας του κώδικα, τη μείωση του τεχνικού χρέους και την αυτοματοποίηση εργασιών τεκμηρίωσης σε ομάδες λογισμικού.

Αυτό το σεμινάριο, που διδάσκεται από ειδικό (live training), προσφέρεται τόσο διαδικτυακά όσο και σε φυσική τοποθεσία, και απευθύνεται σε επαγγελματίες του λογισμικού με ενδιάμεσο έως προηγμένο επίπεδο, οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν LLMs, όπως το GPT, για την αποτελεσματικότερη ανάλυση, αναδιατύπωση και τεκμηρίωση πολύπλοκων ή κληρονομημένων κωδικών βάσεων.

Στο τέλος αυτού του εκπαιδευτικού προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Χρησιμοποιούν LLMs για την επεξήγηση κώδικα, εξαρτήσεων και λογικής σε μη οικεία αποθετήρια (repositories).
• Ταυτοποιούν και αναδιατυπώνουν αντι-μοτίβα (anti-patterns) καθώς και βελτιώνουν την αναγνωσιμότητα του κώδικα.
• Αυτοματοποιούν τη δημιουργία και τη συντήρηση ενσωματωμένων σχο里亚σεων, αρχείων README και τεκμηρίωσης API.
• Ενσωματώνουν insights που προέρχονται από LLMs σε υπάρχουσες ροές εργασιών CI/CD και κριτικών αναλύσεων (reviews).

Μορφή του Μαθήματος

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

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένο εκπαιδευτικό πρόγραμμα για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το ορίσετε.

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

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

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

Το LangGraph είναι ένα πλαίσιο για την καταγραφή εφαρμογών LLM με δομή γράφου, το οποίο υποστηρίζει σχεδιασμό, διακλαδώσεις, χρήση εργαλείων, μνήμη και ελεγχόμενη εκτέλεση.

Αυτή η εκπαιδευτική δράση, που διδάσκεται από ειδικό (online ή στην έδρα), απευθύνεται σε προγραμματιστές αρχικού επιπέδου, μηχανικούς prompt και επαγγελματίες δεδομένων που επιθυμούν να σχεδιάσουν και να υλοποιήσουν αξιόπιστα, πολυβήμαια ροές εργασίας LLM χρησιμοποιώντας το LangGraph.

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

• Εξηγήσουν τις βασικές έννοιες του LangGraph (κόμβους, ακμές, κατάσταση) και πότε να τις χρησιμοποιούν.
• Κατασκευάσουν αλυσίδες prompt που διακλαδώνονται, καλούν εργαλεία και διατηρούν μνήμη.
• Ενσωματώσουν διαδικασίες ανάκτησης και εξωτερικές API σε ροές εργασίας τύπου γράφου.
• Δοκιμάσουν, εντοπίσουν λάθη και αξιολογήσουν εφαρμογές LangGraph για αξιοπιστία και ασφάλεια.

Δομή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και υποστηριζόμενη συζήτηση.
• Οδηγούμενα εργαστήρια και περιηγήσεις στον κώδικα σε περιβάλλον sandbox.
• Εξάσκηση σε σενάρια σχεδιασμού, δοκιμών και αξιολόγησης.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το διευθετήσουμε.

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

Αυτή η ενδυναμωμένη από εκπαιδευτή, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (εξ αποστάσεως ή επιτόπια) απευθύνεται σε μηχανικούς και αρχιτέκτονες επιπέδου μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Tencent Hunyuan για την αναβάθμιση μεγάλων μοντέλων και μοντέλων MoE με χαμηλότερη καθυστέρηση, ισχυρότερη απόδοση και καλύτερο έλεγχο κόστους.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να: εξηγούν τα μοτίβα ανάπτυξης παραγωγής του Hunyuan, βελτιστοποιούν την απόδοση υπόδειξης, υλοποιούν στρατηγικές ομαδοποίησης και κβαντοποίησης, και προγραμματίζουν ευέλικτες λειτουργίες εξυπηρέτησης.

Αυτή η επιμορφωτική διδασκαλία, με τη μορφή ζωντανού σεμιναρίου στο Ελλάδα (online ή επί τόπου), απευθύνεται σε προχωρημένους προγραμματιστές, τεχνικές ομάδες προϊόντων και ειδικούς τεχνολογιών AI που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τα μοντέλα Hunyuan για τη δημιουργία πολυτροπικών εφαρμογών παραγωγής και διανομής εικόνας, 3D και βίντεο.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να: κατασκευάζουν ροές εργασίας βασισμένες σε εντολές, παράγουν και αναθεωρούν πολυτροπικά περιουσιακά στοιχεία, εξυπηρετούν αποτελέσματα μέσω εφαρμογών ή API και συνδέουν τις δυνατότητες του Hunyuan με τα στοίβες προϊόντων των επιχειρήσεων.

Αυτή η επιμορφωτική εκπαίδευση, με την καθοδήγηση εκπαιδευτή και σε ζωντανή μορφή στην Ελλάδα (εξ αποστάσεως ή επί τόπου), απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης αρχικού / ενδιάμεσου / προηγμένου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το MCP για τη σύνδεση βοηθών τεχνητής νοημοσύνης με εξωτερικά εργαλεία, δεδομένα και επιχειρηματικές υπηρεσίες.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να: εξηγούν τις έννοιες του MCP, εντοπίζουν τα βασικά συστατικά του αρχιτεκτονικού σχεδίου, ρυθμίζουν μια βασική ενσωμάτωση και εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές ασφαλείας.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη, που διδάσκεται από εκπαιδευτή και πραγματοποιείται ζωντανά σε Ελλάδα (ηλεκτρονικά ή επί τόπου), απευθύνεται σε αρχιτέκτονες επιχειρηματικού επιπέδου με ενδιάμεση εμπειρία που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Πρωτόκολλο Πλαισίου Μοντέλων για τον σχεδιασμό ασφαλών, κλιμακώσιμων και διαχειρίσιμων πλατφορμών ολοκλήρωσης πρακτόρων σε επιχειρηματικά περιβάλλοντα.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να: εξηγούν την αρχιτεκτονική του MCP και τα επιχειρηματικά μοτίβα, σχεδιάζουν ασφαλείς πλατφόρμες ολοκλήρωσης, εφαρμόζουν αρχές διακυβέρνησης και ελέγχου πρόσβασης, και αξιολογούν επιλογές αναβάθμισης και κλιμάκωσης.

Αυτή η εν εξελίξει, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (εξ αποστάσεως ή δια ζώσης) απευθύνεται σε προχωρημένους προγραμματιστές, αρχιτέκτονες λογισμικού και μηχανικούς πλατφορμών που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το MCP για να χτίσουν αξιόπιστους servers και clients για επιχειρησιακή αναβάθμιση και λειτουργίες.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να: εξηγούν την αρχιτεκτονική του MCP στην πράξη, χτίζουν ολοκληρώσεις έτοιμες για παραγωγή, αναπτύσσουν και παρακολουθούν υπηρεσίες MCP, και εφαρμόζουν μοτίβα διαχείρισης εκδόσεων, ανθεκτικότητας και υποστήριξης.

Αυτή η εντατική εκπαίδευση με τη συμμετοχή εκπαιδευτή στην τοπική γλώσσα Ελλάδα (διαδικτυακά ή επιτόπια) απευθύνεται σε ηγέτες Τεχνολογιών Πληροφοριών με ενδιάμεσο επίπεδο εμπειρίας, επαγγελματίες συμμόρφωσης, ομάδες ασφαλείας και αρχιτέκτονες επιχειρήσεων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τις αρχές και τις πρακτικές διακυβέρνησης της κυρίαρχης Τεχνητής Νοημοσύνης για τον σχεδιασμό περιβαλλόντων Τεχνητής Νοημοσύνης που προστατεύουν ευαίσθητα δεδομένα, υποστηρίζουν απαιτήσεις τοπικοποίησης και μειώνουν τον κίνδυνο εξάρτησης από συγκεκριμένους προμηθευτές.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να: εξηγούν τις έννοιες της κυρίαρχης Τεχνητής Νοημοσύνης, αξιολογούν επιλογές φιλοξενίας και διακυβέρνησης, ορίζουν μέτρα ελέγχου για τα prompts και τα αρχεία καταγραφής, και καταρτίζουν ένα πρακτικό χάρτη πορείας υιοθέτησης.