Python a Természetes Nyelv Generálásához (NLG) Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék fejleszteni készségeiket a magas színvonalú, emberi szöveg generálásában haladó NLG módszerek segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a természetes nyelvű szöveg generálásának haladó technikáit.
• Transzformátor-alapú modellek implementálása és finomhangolása NLG-hez.
• Az NLG kimenetek optimalizálása folyékonyság, koherencia és relevancia szempontjából.
• A generált szöveg minőségének értékelése automatizált és emberi metrikák segítségével.

Ez az intenzív, gyakorlati alapú kurzus a haladó Python-technikákat, mérnöki ajánlott eljárásokat és gyakran használt tervezési mintákat fedi le, hogy karbantartható, tesztelhető és nagy teljesítményű Python alkalmazásokat építsünk. Kiemelt figyelmet kap a modern eszközök, típuskezelés, konkurencia modellek, architektúra minták és üzembehelyezésre kész munkafolyamatok.

Ez az oktató által vezetett, élőben zajló képzés (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű Python fejlesztőknek szól, akik professzionális gyakorlatokat és mintákat szeretnének alkalmazni a termelési szintű Python rendszerekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Python típuskezelés, dataclass-ok és típusellenőrzés alkalmazása a kód megbízhatóságának növelésére.
• Tervezési minták és architektúra elvek használata robusztus alkalmazások struktúrálásához.
• Konkurencia és párhuzamosítás helyes megvalósítása asyncio és multiprocessing segítségével.
• Jól tesztelt kód építése pytest, tulajdonság alapú tesztelés és CI folyamatok segítségével.
• Python alkalmazások profilozása, optimalizálása és megerősítése termelési környezetben.
• Python projektek csomagolása, terjesztése és üzembe helyezése modern eszközök és konténerek segítségével.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadások és rövid bemutatók.
• Gyakorlati laborok és kódolási feladatok naponta.
• Záró projekt, amely integrálja a mintákat, tesztelést és üzembehelyezést.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Egyedi képzés vagy fókuszterület (adat, web vagy infrastruktúra) igényléséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez a kurzus gyakorlati mérnöki technikákat tanít az autonóm (agentic) rendszerek tervezésére, építésére, tesztelésére és üzembe helyezésére Python használatával. A kurzus magában foglalja az agent ciklusát, eszközintegrációkat, memória- és állapotkezelést, vezénylési mintákat, biztonsági ellenőrzéseket és éles környezetben való üzemeltetés szempontjait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű ML mérnökök, AI fejlesztők és szoftvermérnökök számára készült, akik robusztus, éles környezetben használható autonóm agenteket szeretnének építeni Python segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az agent ciklus és döntéshozatali munkafolyamatok tervezésére és implementálására.
• Külső eszközök és API-k integrálására az agent képességek bővítése érdekében.
• Rövid és hosszú távú memóriaarchitektúrák implementálására agentek számára.
• Többlépéses vezénylések és agent összeállíthatóság koordinálására.
• Biztonsági, hozzáférés-ellenőrzési és megfigyelhetőségi ajánlott gyakorlatok alkalmazására üzembe helyezett agentek esetén.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati laborok, ahol agenteket építenek Python és népszerű SDK-k segítségével.
• Projektalapú gyakorlatok, amelyek üzembe helyezhető prototípusokat hoznak létre.

Kurzus Testreszabási Lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni erre a kurzusra, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez egy 5 napos bevezető tanfolyam az adattudományba és a mesterséges intelligenciába (MI).

A tanfolyamot példákon és gyakorlatokon keresztül, Python használatával tartjuk.

A Mesterséges intelligencia Pythonnal intelligens rendszerek fejlesztését jelenti a Python kiterjedt mesterséges intelligencia és gépi tanulási könyvtárainak felhasználásával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszintű Python programozóknak szól, akik Python használatával szeretnének mesterséges intelligencia megoldásokat tervezni, implementálni és üzembe helyezni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Mesterséges intelligencia algoritmusok implementálására Python alapvető AI könyvtárainak használatával.
• Felügyelt, felügyletlen és megerősítéses tanulási modellekkel dolgozni.
• AI megoldások integrálására meglévő alkalmazásokba és munkafolyamatokba.
• Modellek teljesítményének értékelésére és optimalizálására a pontosság és hatékonyság szempontjából.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Számos gyakorlat és gyakorlati feladat.
• Gyakorlati implementáció élő laboratóriumi környezetben.

Kurzus testreszabási lehetőségei

• Ha testreszabott képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak az üzleti elemzőknek szól, akik szeretnék automatizálni a kereskedést az algoritmikus kereskedelem, a Python és az R segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Algoritmusok alkalmazásával gyorsan vásárolni és eladni értékpapírokat meghatározott lépésekben.
• Csökkenteni a kereskedéssel járó költségeket az algoritmikus kereskedelem segítségével.
• Automatikusan monitorozni az árfolyamokat és kereskedéseket lebonyolítani.

Ez egy 4 napos kurzus, amely bemutatja a mesterséges intelligenciát és annak alkalmazását a Python programozási nyelv segítségével. Lehetőség van egy további napra, hogy egy MI projektet végezz el a kurzus befejezése után. 

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) adattudósok és szoftvermérnökök számára készült, akik a Dask-et szeretnék használni a Python ökoszisztémával nagy adathalmazok felépítéséhez, skálázásához és elemzéséhez.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a környezetet a nagy adatfeldolgozás megkezdéséhez Dask és Python segítségével.
• Felfedezni a Dask-ben elérhető funkciókat, könyvtárakat, eszközöket és API-kat.
• Megérteni, hogyan gyorsítja fel a Dask a párhuzamos számításokat Pythonban.
• Megtanulni, hogyan lehet skálázni a Python ökoszisztémát (Numpy, SciPy és Pandas) a Dask segítségével.
• Optimalizálni a Dask környezetet a nagy adathalmazok kezelésében való magas teljesítmény fenntartásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó szintű Python fejlesztőknek és adatelemzőknek szól, akik szeretnék fejleszteni készségeiket a Pandas és NumPy használatával történő adatelemzés és -manipuláció terén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani egy fejlesztői környezetet, amely magában foglalja a Python, Pandas és NumPy használatát.
• Létrehozni egy adatelemző alkalmazást Pandas és NumPy segítségével.
• Speciális adatfeldolgozást, rendezést és szűrést végrehajtani.
• Aggregált műveleteket végezni és idősoros adatokat elemezni.
• Adatokat vizualizálni a Matplotlib és más vizualizációs könyvtárak segítségével.
• Hibakeresést és optimalizálást végezni adatelemző kódjaikon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik a FARM (FastAPI, React, és MongoDB) verem használatával szeretnének dinamikus, nagy teljesítményű és skálázható webalkalmazásokat építeni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet, amely integrálja a FastAPI-t, a Reactot és a MongoDB-t.
• Megérteni a FARM verem kulcsfogalmait, jellemzőit és előnyeit.
• Megtanulni, hogyan kell REST API-kat építeni a FastAPI-val.
• Megtanulni, hogyan kell interaktív alkalmazásokat tervezni a React segítségével.
• Fejleszteni, tesztelni és üzembe helyezni alkalmazásokat (frontend és backend) a FARM verem használatával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) azoknak a fejlesztőknek szól, akik szeretnék a FastAPI-t Pythonnal együtt használni RESTful API-k gyorsabb és egyszerűbb építéséhez, teszteléséhez és üzembe helyezéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges fejlesztői környezetet API-k fejlesztéséhez Pythonnal és FastAPI-val.
• Gyorsabban és egyszerűbben létrehozni API-kat a FastAPI könyvtár használatával.
• Megtanulni, hogyan készítsenek adatmodelleket és sémákat Pydantic és OpenAPI alapján.
• API-kat csatlakoztatni egy adatbázishoz SQLAlchemy segítségével.
• Biztonsági és hitelesítési megoldások implementálása API-kban a FastAPI eszközeivel.
• Tárolóképek készítése és webes API-k üzembe helyezése egy felhő szerveren.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnének megismerni az NLG alapjait és annak szerepét az AI-ban és a tartalom generálásában.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Természetes Nyelv Generálás alapfogalmait.
• Felfedezni az NLG alkalmazásait különböző iparágakban.
• Megtanulni alapvető technikákat az emberi szöveghez hasonló szöveg generálására AI segítségével.
• Python könyvtárak és modellek használata szöveg generálására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik a Modin használatával párhuzamos számításokat szeretnének létrehozni és implementálni a Pandas segítségével a gyorsabb adatelemzés érdekében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani a szükséges környezetet a nagy léptékű Pandas munkafolyamatok fejlesztéséhez a Modin segítségével.
• Megérteni a Modin jellemzőit, architektúráját és előnyeit.
• Ismerni a Modin, a Dask és a Ray közötti különbségeket.
• Gyorsabban végrehajtani Pandas műveleteket a Modin segítségével.
• Implementálni a teljes Pandas API-t és funkciókat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik elsajátítani kívánják az AI-alapú NLG technikákat chatbotok és virtuális asszisztensek alkalmazásaihoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a NLG alapelveit a beszélgető mesterséges intelligencia területén.
• Mélytanulási technikák alkalmazásával javítani a chatbotok párbeszéd-generálását.
• Integrálni a legmodernebb NLG modelleket, mint például a GPT-3, chatbot keretrendszerekbe.
• Kontextuális AI alkalmazásával javítani a beszélgetések összefüggését és folyékonyságát.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű szakembereknek szól, akik gyakorlati készségeket szeretnének szerezni az NLG használatában a szövegösszefoglalás és tartalomgenerálás automatizálásához.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az NLG alapelveit a szövegösszefoglalás és tartalomgenerálás területén.
• NLG modellek implementálása nagy dokumentumok és cikkek összefoglalására.
• Előre betanított NLG modellek, például a GPT használata tartalomkészítéshez.
• Speciális technikák alkalmazása NLG modellek finomhangolására konkrét tartalomgenerálási feladatokhoz.