Εκπαίδευση NLP στη Θεσσαλονίκη

Το Ollama είναι ένα απαλλαγμένο πλατφόρμα για την λειτουργία μεγάλων γλωσσικών μοντέλων τοπικά.

Αυτή η εκπαιδευτική προσέγγιση, υπό την καθοδήγηση εξειδικευμένου εκπαιδευτικού (online ή on-site), απευθύνεται σε διάφορους για την κεφαλαιαγορά πρακτικούς μέσω επίπεδου και ΕΤ κομβικό προσωπικό, το οποίο επιθυμεί να υλοποιήσει, προσαρμόσει και να μεταφέρει λύσεις AI βασισμένες στο Ollama σε περιβάλλοντα Κεφαλαιαγορά.

Διασκευάζοντας αυτή την εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα κερδίσουν τα δεξιότητες που χρειάζονται για να:

• Εγκαταστήσουν και να συνθέσουν το Ollama για ασφαλή χρήση σε επιχειρηματικές δραστηριότητες κεφαλαιαγορά.
• Να τυπώσουν τοπικά LLMs σε αναλυτικές και αναφορικές εργασίες.
• Να προσαρμόσουν τα μοντέλα σε τυπολογίες και δραστηριότητες κεφαλαιαγορά.
• Να εφαρμόσουν καλύτερες πρακτικές ασφάλειας, ιδιωτικότητας και συμμόρφωσης.

Μορφή του μαθήματος

• Ενεργός διάλογος και συζήτηση.
• Χειροκίνητα ασκήσεις με χρηματιστηριακά δεδομένα.
• Εφαρμογή πραγματικών σεναρίων με εστίαση στην κεφαλαιαγορά.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να ζητήσετε κατά τα επίδεικτα εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να το διατυπώσετε.

Το Ollama είναι μια ελαφριά πλατφόρμα για την τοπική εκτέλεση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων.

Αυτή η εκπαιδευτική ενότητα, η οποία διεξάγεται με την καθοδήγηση εκπαιδευτή και είναι δια ζώσης ή εξ αποστάσεως, απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας και ομάδες ΤΠΕ ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν, να προσαρμόσουν και να θέσουν σε λειτουργία λύσεις τεχνητής νοημοσύνης βασισμένες στο Ollama, εντός κλινικών και διοικητικών περιβάλλοντων.

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

• Εγκαθιστούν και διαμορφώνουν το Ollama για ασφαλή χρήση σε περιβάλλοντα υγείας.
• Ενσωματώνουν τοπικά μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) σε κλινικές ροές εργασίας και διοικητικές διαδικασίες.
• Προσαρμόζουν μοντέλα για ορολογία και εργασίες ειδικές στον τομέα της υγείας.
• Εφαρμόζουν τις βέλτιστες πρακτικές για την προστασία των δεδομένων, την ασφάλεια και τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές παρουσιάσεις και καθοδηγούμενες ασκήσεις.
• Πρακτική υλοποίηση σε ένα απομονωμένο περιβάλλον προσομοίωσης του τομέα της υγείας.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

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

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

Τελικά, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

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

Στοιχεία του μαθήματος

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

Προσαρμογή του μαθήματος

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

Το Mistral AI είναι μια δυνατή οικογένεια ανοιχτών κώδικων και επιχειρηματικά έτοιμων μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης για εφαρμογές γλώσσας, πολυδιαμεθόριου και αγεντικές.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγία καθηγητή (ων-λάιν ή χώρο) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεμεσόν επίπεδου έως προχωρημένου επιπέδου, που επιθυμούν να κατασκευάζουν, να τοποθετούν και να διαχειρίζονται άλληλα AI agents χρησιμοποιώντας τα μοντέλα Medium 3, Le Chat Enterprise και Devstral του Mistral.

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

• Να κατανοήσουν την αρχιτεκτονική και τις δυνατότητες των μοντέλων Mistral Medium 3, Le Chat Enterprise και Devstral.
• Να σχεδιάζουν και να υλοποιούν AI agents εκμεταλλευόμενοι τα μοντέλα Mistral για επιχειρηματικές και ανάπτυξης περιπτώσεις χρήσης.
• Να ενσωματώνουν συστήματα κωδικού, διασυνδέσεις και επιχειρηματικά δεδομένα στους ρολογισμούς των agents.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση, το κόστος και τη συμμόρφωση για τους agents που υποστηρίζονται από το Mistral.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική παράσταση και συζήτηση.
• Πλήθος ασκήσεων και εξάσκηση.
• Εφαρμογή χειροντίνως σε ένα περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

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

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

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

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

Σχέδιο Προγράμματος

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

Προσαρμογή Προγράμματος

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

Το Claude AI είναι ένα προηγμένο μοντέλο γλώσσας σχεδιασμένο να υποστηρίζει πολύπλοκες αναλυτικές, στρατηγικές και οργανωτικές εργασίες.

Αυτή η εκπαιδευτική δραστηριότητα με τη συμμετοχή εκπαιδευτή (δια ζώσης ή εξ αποστάσεως) απευθύνεται σε επαγγελματίες της διαχείρισης έργων και του σχεδιασμού αρχαρίου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Claude AI για την ενίσχυση του σχεδιασμού έργων, της τεκμηρίωσης, της επικοινωνίας και των δραστηριοτήτων μακροπρόθεσμου σχεδιασμού.

Με την ολοκλήρωση της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα αποκτήσουν την ικανότητα να:

• Δημιουργούν τεκμηρίωση έργου, όπως εγγράφα σύστασης, περίληψες και οριοθέτηση εργασιών, χρησιμοποιώντας το Claude AI.
• Αναλύουν κινδύνους, περιορισμούς και εξαρτήσεις με τη στήριξη της τεχνητής νοημοσύνης.
• Αναπτύσσουν επικοινωνία με ενδιαφερόμενα μέρη και παραδοτέα εκθέσεων προσαρμοσμένα σε διαφορετικά κοινά.
• Χρησιμοποιούν το Claude AI για την υποστήριξη του σχεδιασμού σπριντ, της κατάταξης προτεραιοτήτων και της βελτίωσης των χρονοδιαγραμμάτων.

Μορφή του Μαθήματος

• Επεξηγήσεις από τον εκπαιδευτή συνδυασμένες με καθοδηγούμενες επιδείξεις.
• Πρακτική εξάσκηση με χρήση πραγματικών σεναρίων διαχείρισης έργων.
• Δομημένες ασκήσεις εφαρμογής του Claude AI σε ζωντανό περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Προσαρμοσμένα σενάρια, πρότυπα προσαρμοσμένα στον οργανισμό ή ροές εργασίας εστιασμένες στον κλάδο μπορούν να ενσωματωθούν κατόπιν αιτήματος.

Το Mistral AI είναι ένα ανοιχτό πλατφόρμα τεχνητής νοημοσύνης που καθιστά δυνατή τη δημιουργία και ολοκλήρωση συζητητικών βοηθών σε επιχειρηματικές και πελάτη απευθύνετε ρούτες.

Αυτή η δίδαξη με εγκαταστασμένο εκπαιδευτή (online ή εντός του χώρου) απευθύνεται σε προϊόν-χειριστές, full-stack διαμορφωτές και μηχανικούς ολοκλήρωσης του επίπεδου αρξηγάζοντες ως προς το μεταξύ, που επιθυμούν να σχεδιάσουν, να ολοκληρώσουν και να προϊόν-χωρίζουν συζητητικούς βοηθούς χρησιμοποιώντας τους ολοκληρωτές και αυτοσυνδεόμενους Mistral.

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

• Να ολοκληρώσουν τα μοντέλα συζήτησης του Mistral με επιχειρηματικά και SaaS συνδέσεις.
• Να υλοποιήσουν γεννητική αύξηση (RAG) για έγραμμες απαντήσεις.
• Να σχεδιάσουν μοτίβα UX για εσωτερικούς και εξωτερικούς βοηθούς chat.
• Να υποδεχθούν βοηθούς στους ρυθμούς προϊόντων για εφαρμογές του πραγματικού κόσμου.

Μορφή του μαθήματος

• Αλληλεπίδραση, ομιλία και συζήτηση.
• Εξάσκηση χειρονομίας από την ολοκλήρωση.
• Ζωντανή-φυλακή ανάπτυξη συζητητικών βοηθών.

Επιλογές προσαρμογής μαθήματος

• Για να ζητήσετε την προσαρμογημένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για διατύπωση.

Το Ollama είναι πλατφόρμα που επιτρέπει την τοπική λειτουργία μεγάλων γλωσσικών και πολυσωματικών μοντέλων.

Αυτή η διδασκαλία υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή (online ή on-site) απευθύνεται σε πρακτικούς μεμεσονύχιου επίπέδου, που θέλουν να κατακτήσουν τεχνικές αξιοθέωρησης του προσαρμογικού σχεδίου prompt (εργαλείο) για την βελτιστοποίηση των εξόδων Ollama.

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

• Σχεδιάζουν αποτελεσματικά prompts για διάφορες χρήσεις.
• Εφαρμένει τεχνικές όπως την priming (προετοιμασία) και τη δομή chain-of-thought (αλυσίδα σκέψης).
• Εφαρμόζουν πρότυπα prompts και στρатегικές διαχείρισης κοντέξτου.
• Δημιουργούν πολυστάδιες συστάδες prompts για περίπλοκους εργασιακούς ρυθμούς.

Μορφή του Μαθήματος

• Διενέργεια ενεργός διάλογος και συζήτηση.
• Εργασίες πρακτικής αξιοθέωρησης με design prompt (σχεδιασμό prompt).
• Πρακτική εφαρμογή σε περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε εξατομικευμένη διδασκαλία για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να καταβλέψετε διατάξεις.

Claude AI είναι μια σύστημα γεννητικής τεχνητής νοημοσύνης που σχεδιάστηκε για να βοηθά στο λογικό διαχείριση, τη δημιουργία περιεχομένου, την ανάκτηση γνώσης και την αυτομάτωση ρυθμίσεων λειτουργιών.

Αυτή η επαγγελματική, εξ αποστάσεως κατεύθυνση (online ή on-site) στοχεύει σε πρόσφατους επαγγελματίες του μέσου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τη Claude AI σε λειτουργίες υποστήριξης και συνδρομής.

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του προγράμματος, οι μαθητές θα είναι σε θέση να:

• Χρησιμοποιήσουν τη Claude για την ταχεία υποστήριξη κατάθλιψης και καταστολής.
• Δημιουργήσουν ανταποκρίσεις πελατών με συνέχεια τον τόνο και σύνοψεις.
• Αυτοματοποιήσουν τα διαδικασίες σύνθεσης εφαρμογών και ανάκτησης γνώσης.
• Ενσωματώσουν τη Claude σε υπάρχουσες ρυθμίσεις υποστήριξης πελατών.

Μορφή του Μαθήματος

• Οδηγούμενες διαλέξεις με πραγματικά σενάρια υποστήριξης.
• Πρακτικά εργασίες βασισμένα σε περιπτώσεις λειτουργιών υποχρέωσης.
• Χειρόλογη χρήση της Claude σε εξευρετικό περιβάλλον υποστήριξης.

Επιλογές Παροχής Μαθήματος

• Αν αυτό το μάθημα χρειάζεται να προσαρμοστεί στις ρυθμίσεις υποστήριξης της οργάνωσής σας, επικοινωνήστε μαζί μας για να συζητήσουμε περισσότερες λεπτομέρειες.

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.

O Mistral AI είναι ένα ανοιχτό και προσαυξάνως επιχειρηματικό πλατφόρμα τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) που παρέχει χαρακτηριστικά για άσφαλη, συμμόρφωτη και ευθύνη τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ).

Αυτή η εξέλιξη με διδάσκοντα, ζωντανή (online ή on-site) είναι απευθυνόμενη σε σχολικά υπεύθυνους συμμόρφωσης, security architects και επενδυτές legal/ops που θέλουν να εφαρμόσουν πρακτικές ευθύνης ΤΝ με το Mistral χρησιμοποιώντας μηχανισμούς απόρρητου, κατοικίας δεδομένων και επιχειρηματικών έλεγχων.

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

• Εφαρμόσουν τεχνικές απόρρητου προσωπικών δεδομένων σε καταστάσεις Mistral.
• Εφαρμόσουν στρατηγικές κατοικίας δεδομένων για να ικανοποιήσουν τα ρυθμιστικά πρότυπα.
• Οργανώσουν επιχειρηματικές δομές όπως ο έλεγχος με βάση το ρόλο (RBAC), η μονοδιαθέσιμη σύνδεση (SSO) και τα αρχεία ελέγχου.
• Αξιολογήσουν τις επιλογές προμηθευτών και διαμόρφωσης για σύμφωνη συμμόρφωση.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπιδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Ενδείξεις συμμόρφωσης και εργασίες περιπτωμάτων.
• Χειροκίνητη υλοποίηση έλεγχων τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) επιχειρήσεων.

Ευέλικτες Επιλογές Μαθήματος

• Για να απαιτήσετε ευέλικτη κατάρτιση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διοργανώσουμε.

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

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

Τελικά αυτή την εξέλιξη, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

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

Σχεδιασμός του μαθήματος

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

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

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

Το CANN SDK (Compute Architecture for Neural Networks) παρέχει δυναμικά εργαλεία υποστήριξης και βελτιστοποίησης για εφαρμογές ζωντανής τεχνητής νοημοσύνης στην ανίχνευση εικόνας και NLP, ειδικά σε υπολογιστική υποδομή Huawei Ascend.

Αυτή η εκπαιδευτική δραστηριότητα, που καθοδηγείται από εκπαιδευτή (online ή όντως), στρέφεται προς μεταξύ-επίπεδους ειδικοί της τεχνητής νοημοσύνης, οι οποίοι θέλουν να κατασκευάζουν, να υποστηρίζουν και να βελτιστοποιούν τα μοντέλα ανίχνευσης εικόνας και γλώσσας χρησιμοποιώντας το CANN SDK για περιπτόσεις χρήσης παραγωγής.

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

• Υποστηρίζουν και βελτιστοποιούν μοντέλα CV και NLP χρησιμοποιώντας CANN και AscendCL.
• Χρησιμοποιούν τα εργαλεία CANN για να μετατρέψουν τα μοντέλα και να τα ολοκληρώσουν σε ζωντανές πιπάδες.
• Βελτιστοποιούν την απόδοση κυρίων εργασιών όπως η ανίχνευση, η κατηγοριοποίηση και η ανάλυση συναισθήματος.
• Κατασκευάζουν πιπάδες CV/NLP τόνων για υλοποίηση σε κρίσιμους ή σε βασισμένες στον νεφέλη.

Μορφή του μαθήματος

• Ενεργός διάλογος και δείγμα.
• Πρακτική εργασία με υποστήριξη μοντέλων και προφίλ απόδοσης.
• Σχεδιασμός ζωντανών πιπάδων χρησιμοποιώντας πραγματικές εφαρμογές CV και NLP.

Εξουσιοδότηση του μαθήματος

• Για να ζητήσετε εξουσιοδοτημένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να καταλογίσετε.

Το Claude AI είναι ένα προηγμένο σύστημα γλώσσας και συλλογισμού που υποστηρίζει δομημένες εργασίες δεδομένων, αναλυτικές ροές εργασίας και την ενίσχυση της εμπορικής ευφυΐας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση, με τη καθοδήγηση εκπαιδευτή (διαδικτυακή ή επιτόπια), απευθύνεται σε επαγγελματίες αρχαρίων έως ενδιάμεσου επιπέδου οι οποίοι επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Claude για την επιτάχυνση της ανάλυσης δεδομένων, την εξαγωγή insight και τη βελτιστοποίηση των διαδικασιών εμπορικής ευφυΐας.

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

• Εφαρμόσουν το Claude για εκτέλεση προσαρμοσμένης εξερευνητικής ανάλυσης δεδομένων.
• Δημιουργήσουν ερωτήματα SQL, συνοπτικές αναφορές και μετασχηματισμούς χρησιμοποιώντας κείμενο φυσικής γλώσσας.
• Χρησιμοποιήσουν το Claude για τον πιο αποδοτικό σχεδιασμό ταμπλό, βασικών δεικτών απόδοσης (KPIs) και αναλυτικών προβολών.
• Ερμηνεύσουν εμπορικά δεδομένα με αυξημένη ακρίβεια μέσω δομημένου συλλογισμού με υποβοήθηση από τεχνητή νοημοσύνη.

Μορφή του Μαθήματος

• Επιδεικτικές παρουσιάσεις από εκπαιδευτή και καθοδηγούμενες συζητήσεις.
• Ασκήσεις πρακτικής εξάσκησης με χρήση πραγματικών εμπορικών συνόλων δεδομένων.
• Πρακτική εφαρμογή του Claude σε σενάρια εστιασμένα στην εμπορική ευφυΐα.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Εάν απαιτείται προσαρμογή για ευθυγράμμιση με τα εσωτερικά εργαλεία ή τις ροές εργασίας εμπορικής ευφυΐας της εταιρείας σας, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε μια εξατομικευμένη έκδοση του μαθήματος.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο για την κατασκευή αξιωματικών, πολύ-άκτορων εφαρμογών LLM ως συνθέτιμων γραφημάτων με διαδραστικό καταστήματα και έλεγχο εκτέλεσης.

Αυτή η πρόσμονη εκπαίδευση (online ή σε υπερθάλαμο) προσβάννει κατευθείαν σε επίπεδο μέσου επίπεδου έως πρόχειρο επίπεδο τεχνικούς που θέλουν να σχεδιάσουν, να ρυθμίσουν και να λειτουργήσουν LangGraph-βασικές λύσεις για την οικονομία με προσωπικό διοίκηση, παρακολούθηση και συμβάν.

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

• Σχεδιάζουν αξιωματικούς LangGraph διαδικασίες που συμβαδίζουν με τα ρυθμιστικά και ελέγχου πρότυπα.
• Ενσωματώνουν πρότυπα δεδομένων οικονομίας και όντωση στο κατάστημα γραφήματος και εργαλεία.
• Εισάγουν αξιοπιστία, ασφάλεια και έλεγχο με ανθρώπου σε δημιουργικές προцέδυρες.
• Εγκαταστήσουν, παρακολουθήσουν και οργανώσουν συστήματα LangGraph για επίδοση, έξοδα και SLAs.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διαλεγμένη μάθηση και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πράξη.
• Εφαρμογές επιχείρησης σε ένα υπερθάλαμο πειραματικό περιβάλλον.

Προαιρετικές Δυνατότητες Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί μια προσωπικά προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτή την έξιση, παρακαλώ συνομιλήστε μαζί μας για να σχεδιάσουμε.

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

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

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

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

Σχέση του μαθήματος

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

Προτιμήσεις Προσαρμογής του μαθήματος

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

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.

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

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

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

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

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

Τελικά αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

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

Σχήμα της διδασκαλίας

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

Προετοιμασία Course Customization

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

Αυτό το εκπαιδευτικό πρόγραμμα με εκπαιδευτή, που διεξάγεται ζωντανά σε <τοπο> (τηλεφωνικώς ή επί τόπου), απευθύνεται σε ερευνητές, αναλυτές και επαγγελματίες διαχείρισης γνώσης με ενδιάμεσο επίπεδο, οι οποίοι επιθυμούν να εκμεταλλευτούν το Claude AI για την επεξεργασία μεγάλων όγκων δεδομένων, τη σύνθεση πληροφοριών και τον αυτοματοποίηση ερευνητικών εργασιών.

Στο τέλος της κατάρτισης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Χρησιμοποιούν το Claude AI για βιβλιογραφικές ανασκοπήσεις και σύνθεση έρευνας.
• Συνοψίζουν εκθέσεις, ερευνητικές εργασίες και μεγάλα έγγραφα.
• Εξάγουν βασικά συμπεράσματα και τάσεις από δομημένα και μη δομημένα δεδομένα.
• Ενσωματώνουν το Claude AI στις ροές εργασίας έρευνας και διαχείρισης γνώσης.

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.

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 καθοδηγούμενη από εκπαιδευτικούς, ζωντανή εκπαίδευση στο Θεσσαλονίκη (online ή σε τοπικό πλαίσιο) απευθύνεται σε δημιουργούς περιεχομένου, συγγραφείς και marketing επαγγελματίες των αρχών μέχρι διάμεσο επίπεδο που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το Claude AI για τη δημιουργία, την επεξεργασία και την επισύνοψη περιεχομένου για να βελτιώσουν ιστολόγια, αναφορές και marketing υλικά.

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

• Χρησιμοποιήσουν το Claude AI για εγκεφαλικά βραβεία και διεύρυνση ιδεών.
• Βελτιώσουν τη γραφή με βοήθεια AI-υποστηριζόμενης επεξεργασίας και διόρθωσης.
• Παράγουν επισύνοψη για μακρές περιεχόμενες έργα και αναφορές.
• Αυτοματοποιήσουν τη δημιουργία marketing κειμένων για διάφορες πλατφόρμες.

Αυτή η διδασκαλία με εξηγητή, ζωντανή (online ή on-site), απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες που επιθυμούν να προσαρμόσουν και να τονώσουν μοντέλα AI στο Ollama για αύξηση της απόδοσης και εφαρμογές που αφορούν ιδιαίτερους τομείς.

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

• Διαμορφώσουν αποδοτικό περιβάλλον για τονωμός προσαρμογή μοντέλων AI στο Ollama.
• Προετοιμάσουν σύνολα δεδομένων για επιβλεπόμενη προσαρμογή και μάθηση αυξητικής.
• Αποδοτικοποιήσουν τα μοντέλα AI για απόδοση, ακρίβεια και αποδοτικότητα.
• Αναπτύξουν προσαρμογμένα μοντέλα σε επιχειρησιακά περιβάλλοντα.
• Αξιολογήσουν τη βελτίωση των μοντέλων και να διασφαλίσουν τη συνεκτικότητα.

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.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδραστική, ζωντανή κατά την παρουσία (online ή on-site) στο Θεσσαλονίκη προορίζεται για ειδικούς υψηλού επιπέδου που θέλουν να υλοποιήσουν ασφαλείς και αποδοτικές εργασιακές διαδικασίες κινητές από την AI χρησιμοποιώντας το Ollama.

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

• Χαλάζουν και διαμορφώνουν το Ollama για ιδιωτική εξεργασία AI.
• Ένταση αυτόνομων μοντέλων σε ασφαλείς προχωρημένες εργασιακές διαδικασίες.
• Βελτιστοποιούν την απόδοση AI παράλληλα με τη διαφυγή στην απόρρητος δεδομένων.
• Αυτοματοποιούν επιχειρηματικά διαδικασίες με καθεστώς της AI.
• Εξασφαλίζουν συμμόρφωση με τις πολιτικές ασφάλειας και διαχείρισης επιχειρήσεων.

Αυτό το προγραμματισμένο από εκπαιδευτές, δια ζώσης σεμινάριο στο Θεσσαλονίκη (εξ αποστάσεως ή επί τόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές λογισμικού και μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης με ενδιάμεσο επίπεδο εμπειρίας που επιθυμούν να ενσωματώσουν το Claude AI στις εφαρμογές τους, να κατασκευάσουν chatbots με τεχνητή νοημοσύνη και να βελτιώσουν τη λειτουργικότητα του λογισμικού μέσω αυτοματοποίησης με τεχνητή νοημοσύνη.

Μέχρι το τέλος αυτού του σεμιναρίου, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Χρησιμοποιούν το API του Claude AI για την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε εφαρμογές.
• Αναπτύσσουν chatbots και εικονικούς βοηθούς με τεχνητή νοημοσύνη.
• Βελτιώνουν τις εφαρμογές με αυτοματοποίηση και επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) με τεχνητή νοημοσύνη.
• Βελτιστοποιούν και προσαρμόζουν (fine-tune) τα μοντέλα του Claude AI για διαφορετικές περιπτώσεις χρήσης.

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 επιβλέψεις από δάσκαλο, ζωντανή εκπαίδευση σε Θεσσαλονίκη (online ή on-site) είναι σχεδιασμένη για προφεσιονάλιους αρχαρίους που επιθυμούν να ολοκληρώσουν το Claude AI στις καθημερινές ροές εργασίας τους για να βελτιώσουν την αποδοτικότητα και την αυτομάτωση.

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

• Χρησιμοποιήσουν το Claude AI για την αυτομάτωση επαναλαμβανόμενων καθηκόντων και την ομαλοποίηση ροών εργασίας.
• Βελτιώσουν την παραγωγικότητα διαπροσωπικά και επιπέδου ομάδας με τη χρήση αυτομάτωσης με βάση την τεχνητή νοημοσύνη.
• Ολοκληρώσουν το Claude AI σε υπάρχοντα επιχειρηματικά εργαλεία και πλατφόρμες.
• Βελτιώσουν τη λήψη αποφάσεων και τη διαχείριση καθηκόντων με βάση την τεχνητή νοημοσύνη.

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

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

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

LangGraph είναι ένα πλαίσιο δημιουργίας αποδεκτών κλάδων, χρήσης εργαλείων, μνήμης και εκτέλεσης που υποστηρίζουν διαγραμματισμένες εργασιακές συχνότητες LLM.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την ηγεσία εκπαιδευτικού (δια δικτύου ή προσωπικά) στοχεύει σε μεσαίου επίπεδου μηχανικούς και ομάδες προϊόντων που θέλουν να ενώσουν τη λογική διαγράμματος του LangGraph με τους κύκλους agent LLM για να χτίσουν δυναμικά, εφαρμογές που αναγνωρίζουν το πλαίσιο όπως agents υποστήριξης πελατών, δέντρα αποφάσεων και συστήματα εύρεσης πληροφοριών.

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

• Σχεδιάζουν εργασιακούς τόπους βασισμένους σε διαγράμματα που συντονίζουν agent LLM, εργαλεία και μνήμη.
• Εφαρμόζουν ρύθμισης των διαδρομών, αποκαταστάσεων και εναλλακτικών λύσεων για μια πιστή εκτέλεση.
• Ενσωματώνουν απόκρυψη, APIs και δομημένες έξοδο σε agent loops.
• Αξιολογούν, ελέγχουν και παραστερίζουν τα συμπεριφορά των agent για αξιόπιστη και ασφαλή λειτουργία.

Σχέδιο εκπαίδευσης

• Δελτία διαλόγου και προώθησης συζήτησης.
• Εκπαιδευτικές εργασίες και αναπαραγωγές κώδικα σε περιβάλλον sandbox.
• Εργασίες σχεδιασμού βασισμένες σε σημείωση και δημόσια αξιολογήσεις.

Προτιμώμενες επιλογές για το πρόγραμμα

• Για να ζητήσετε μια προσβλητική εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας για να διεξάγετε.

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.

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

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

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

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

Μορφή του Μαθήματος

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

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

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

Αυτή η εξηγητική, ζωντανή εκπαίδευση σε Θεσσαλονίκη (online ή on-site) απευθύνεται σε επαγγελματικούς του χαμηλού επιπέδου που επιθυμούν να εγκαταστήσουν, να ρυθμίσουν και να χρησιμοποιήσουν το Ollama για την εκτέλεση μοντέλων ΤΕΧΝΙΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ στις τοπικές τους μηχανές.

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

• Να κατανοήσουν τα βασικά σημεία του Ollama και τις δυνατότητές του.
• Να εγκαθιστούν και να ρυθμίζεται το Ollama για την εκτέλεση τοπικών μοντέλων ΤΕΧΝΙΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ.
• Να κατεβάζουν και να αλληλεπιδρούν με LLMs χρησιμοποιώντας το Ollama.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση και τη χρήση πόρων για εργασίες ΤΕΧΝΙΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ.
• Να εξερευνούν περιπτώσεις χρήσης για τοπική διαίρεση ΤΕΧΝΙΤΗΣ ΝΟΗΜΟΣΥΝΗΣ σε διάφορους τομείς.

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

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

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

Μορφή του μαθήματος

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

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

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

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

Ακροατήριο

• Μηχανικοί Δικτύων
• Προσωπικό λειτουργίας δικτύου
• Telecom τεχνικοί διευθυντές

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, πρακτικές ασκήσεις

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

Οι Βοηθοί Συζήτησης (ChatBots) είναι προγράμματα υπολογιστών που αυτόματα μιμούνται τις ανθρώπινες απαντήσεις μέσω διεπαφών συζήτησης. Οι ChatBots βοηθούν τους οργανισμούς να μεγιστοποιούν την αποδοτικότητα των λειτουργιών τους παρέχοντας ευκολότερες και γρηγορότερες επιλογές για τις αλληλεπιδράσεις με τους χρήστες.

Σε αυτή τη διδακτική ενότητα, η οποία πραγματοποιείται με οδηγία καθηγητή σε ζωντανή μορφή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να κατασκευάζουν ChatBots στο Python.

Την λήξη αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τα βασικά στοιχεία της κατασκευής ChatBots
• Να κατασκευάζουν, να δοκιμάζουν, να εγκαθιστούν και να τροποποιούν διάφορους ChatBots χρησιμοποιώντας Python

Ακροατήριο

• Προγραμματιστές

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και επαναληπτική χειρονομία

Σημείωση

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

Σε αυτή την εκπαιδευτική σειρά με καθηγητή, οι συμμετέχοντες θα μάθουν να χρησιμοποιούν βιβλιοθήκες Python για NLP καθώς δημιουργούν μια εφαρμογή που επεξεργάζεται ένα σύνολο φωτογραφιών και δημιουργεί περιγράφους.

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

• Σχεδιάζουν και γράφουν βιβλιοθήκες ΒΛ για NLP χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες Python.
• Να δημιουργούν κώδικα Python που αναγνωρίζει ένα σημαντικό πλήθος φωτογραφιών και εξάγει λέξεις-κλειδιά.
• Να δημιουργούν κώδικα Python που δημιουργεί περιγράφους από τις εξαγόμενες λέξεις-κλειδιά.

Αυτή η εκπαιδευτική συνεδρίαση θα εξερευνήσει τεχνικές NLP (Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας) κατά μήκος με την εφαρμογή ΤΣ (Τεχνητής Νοημοσύνης) και ρομποτικής στο επιχειρηματικό περιβάλλον. Οι συμμετέχοντες θα ασκηθούν με υπολογιστή και θα εξετάζουν περιπτώσεις με τη χρήση Python

Το Ollama είναι ένα εργαλείο ανοιχτού κώδικα για την εκτέλεση μοντέλων γλωσσών μεγάλων προτάσεων (LLMs) τοπικά, σε εξοπλισμό καταναλωτών και επιχειρήσεων. Απομονώνει τη διαδικασία κβάντωσης μοντέλων, κατανομής GPU και παροχής API σε ένα μοναδικό περιβάλλον γραμμής εντολών, επιτρέποντας σε οργανισμούς να φιλοξενήσουν από μόνοι τους μοντέλα LLM όπως τα Llama, Mistral και Qwen, χωρίς να στέλνουν ερωτήματα ή δεδομένα στις υπηρεσίες των OpenAI, Anthropic ή Google.

Αυτό το κατευθυνόμενο από εκπαιδευτή, ζωντανό προγραμματισμό (online ή on-site), στέλνεται σε προγραμματιστές και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να χρησιμοποιήσουν το spaCy για να επεξεργάζονται μεγάλα όμαδα κειμένων, να ανακαλύπτουν πρότυπα και να αποκτούν επιχειρηματικές διαφωνίες.

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

• Εγκαταστήσουν και να ρυθμίσουν το spaCy.
• Κατανοήσουν την προσέγγιση του spaCy στην Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP).
• Εξάγουν πρότυπα και να αποκτούν επιχειρηματικές διαφωνίες από μεγάλες πηγές δεδομένων.
• Να ολοκληρώσουν τη βιβλιοθήκη spaCy σε υφιστάμενες web και παλιές εφαρμογές.
• Να εφαρμόσουν το spaCy σε ζωντανές παραγωγικές περιβάλλοντα για να προβλέπουν ανθρώπινη καταστάση.
• Να χρησιμοποιήσουν το spaCy για να εκδικαστούν το κείμενο για βάθυ μάθηση.

Μορφή του Μαθήματος

• Αλληλεπίδραση, διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλά ασκήματα και πρακτική εφαρμογή.
• Χειροντική υλοποίηση σε ζωντανό χώρο-βήμα (live-lab).

Ευέξυιες παιδαγωγικές επιλογές για το μάθημα

• Για να ζητήσετε κατευθυνόμενη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.
• Για να μάθετε περισσότερα για το spaCy, επισκεφτείτε: https://spacy.io/

Στο πεδίο της Μηχανικής Μάθησης με Python, η λειτουργία Σύνοψης Κειμένου είναι ικανή να διαβάζει το κείμενο εισόδου και να παράγει μια περίληψη. Αυτή η δυνατότητα είναι διαθέσιμη είτε μέσω της γραμμής εντολών είτε μέσω μιας βιβλιοθήκης/Python API. Μία από τις πιο συναρπαστικές εφαρμογές είναι η ταχεία δημιουργία εκτελεστικών συνόψεων· αυτό αποδεικνύεται ιδιαίτερα χρήσιμο για οργανισμούς που χρειάζεται να εξετάσουν μεγάλους όγκους δεδομένων κειμένου πριν από τη σύνταξη αναφορών και παρουσιάσεων.

Σε αυτή την επιβλεπόμενη από εισηγητή ζωντανή εκπαίδευση, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το Python για τη δημιουργία μιας απλής εφαρμογής που παράγει αυτόματα μια σύνοψη του κειμένου εισόδου.

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

• Χρησιμοποιούν ένα εργαλείο γραμμής εντολών για τη σύνοψη κειμένων.
• Σχεδιάζουν και δημιουργούν κώδικα Σύνοψης Κειμένου χρησιμοποιώντας βιβλιοθήκες του Python.
• Αξιολογούν τρεις βιβλιοθήκες σύνοψης του Python: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17.

Κοινό

• Αναλυτές Κώδικα (Developers)
• Επιστήμονες Δεδομένων (Data Scientists)

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξης, μέρος συζήτησης, ασκήσεις και έντονη πρακτική εξάσκηση.

Το TensorFlow™ είναι ένα λογισμικό βιβλιοθήκη ανοιχτού κώδικα για αριθμητικές υπολογιστικές επεξεργασίες με χρήση γράφων ροώ δεδομένων.

Το SyntaxNet είναι ένα πλαίσιο βασισμένο σε νευρωνικά δίκτυα για την Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP) με TensorFlow.

Το Word2Vec χρησιμοποιείται για την εκμάθηση διανυσματικών παραστάσεων λέξεων, ονομαζόμενες "λεκτικές καταδύσεις". Το Word2Vec είναι ένα προσεκτικά υπολογιστικά αποδοτικό μοντέλο για την εκμάθηση λεκτικών καταδύσεων από πρωτεύουσες κειμένου. Έχει δύο φύλλα, το μοντέλο Continuous Bag-of-Words (CBOW) και το Skip-Gram model (Κεφάλαιο 3.1 και 3.2 στο Mikolov et al.).

Χρησιμοποιώντας συγχρόνως, το SyntaxNet και το Word2Vec επιτρέπει στους χρήστες να παράγουν Μοντέλα Εκμάθησης Καταδύσεων από Είσοδο Φυσικής Γλώσσας.

Διευθυντικός

Αυτό το μάθημα απευθύνεται σε Προγραμματιστές και διαχειριστές που επιθυμούν να εργάζονται με τα μοντέλα SyntaxNet και Word2Vec στα γράφημα TensorFlow.

Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα:

• ξεκάθαρο να καταλάβουν τη δομή και τους μηχανισμούς παράθεσης του TensorFlow
• είναι σε θέση να εκτελέσουν εγκαταστάσεις / για παραγωγικό περιβάλλον / αρχιτεκτονική και ρύθμιση
• είναι σε θέση να εκτιμήσουν την ποιότητα του κώδικα, να διαπραγματευθούν αποκωδικοποίηση, μόνιμη εποπτεία
• είναι σε θέση να υλοποιήσουν προχωρημένες δυνατότητες της παραγωγής, όπως εκπαίδευση μοντέλων, κατάθεση λέξεων, κατασκευή γράφων και αποθήκευση