NLP oktatás Magyarország

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű AI-kutatóknak és politikai döntéshozóknak szól, akik szeretnék feltárni a mesterségesintelligencia-fejlesztés etikai vonatkozásait, és megtanulják, hogyan kell alkalmazni az etikai irányelveket az AI-megoldások készítése során a [ 0].

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Határozza meg a mesterséges intelligencia fejlesztésének kulcsfontosságú etikai kérdéseit a LangChain segítségével.
• Ismerje meg az AI hatását a társadalomra és a döntéshozatali folyamatokra.
• Stratégiák kidolgozása tisztességes és átlátható mesterségesintelligencia-rendszerek létrehozására.
• Alkalmazzon etikus mesterséges intelligencia irányelveket LangChain-alapú projektekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű webfejlesztőknek és UX-tervezőknek szól, akik a LangChain segítségével intuitív és felhasználóbarát webalkalmazásokat szeretnének létrehozni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a LangChain alapfogalmait és szerepét a webes felhasználói élmény javításában.
• A LangChain alkalmazása a webalkalmazásokban dinamikus és érzékeny felületek létrehozásához.
• Integrálja az API-kat a webalkalmazásokba az interaktivitás és a felhasználói elköteleződés javítása érdekében.
• Optimalizálja a felhasználói élményt a LangChain speciális testreszabási funkcióival.
• Elemezze a felhasználói viselkedési adatokat a webalkalmazások teljesítményének és élményének finomhangolásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű üzleti elemzőknek és automatizálási mérnököknek szól, akik szeretnék megérteni, hogyan kell használni a LangChain-t és az API-kat az ismétlődő feladatok és munkafolyamatok automatizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az API-integráció alapjait a LangChain segítségével.
• Automatizálja az ismétlődő munkafolyamatokat a LangChain és Python segítségével.
• Használja a LangChain-t különböző API-k összekapcsolására a hatékony üzleti folyamatok érdekében.
• Egyéni munkafolyamatok létrehozása és automatizálása API-k és LangChain automatizálási képességei segítségével.

Ez az oktatói vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középszakasz szintű adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik NLP technikákat szeretnének alkalmazni Python-vel Google Colab-ban.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetik az NLP alapvető fogalmait.
• Előkészítenek és tisztítsanak szöveges adatokat NLP feladatokhoz.
• Érzékelési elemzést végeznek NLTK és SpaCy könyvtárakkal.
• Dolgoznak szöveges adatokkal Google Colab-ban skalázható és együttműködő fejlesztéshez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatszakértőknek szól, akik szeretnék használni a LangChain-t adatelemzési és vizualizációs képességeik fejlesztésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Automatizálja az adatok visszakeresését és tisztítását a LangChain segítségével.
• Végezzen fejlett adatelemzést az Python és LangChain használatával.
• Hozzon létre vizualizációkat a Matplotlib és más LangChain-ba integrált Python könyvtárak segítségével.
• Használja LangChain a természetes nyelvi betekintést az adatelemzésből.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at intermediate-level public sector professionals who wish to use Gemini to generate high-quality content, assist with research, and improve productivity through more advanced AI interactions.

By the end of this training, participants will be able to:

• Craft more effective and tailored prompts for specific use cases.
• Generate original and creative content using Gemini.
• Summarize and compare complex information with precision.
• Use Gemini for brainstorming, planning, and organizing ideas efficiently.

Az CANN SDK (Neural Networks számítógépes architektúrájához) hatalmas telepítési és optimalizálási eszközöket biztosít az élethű AI alkalmazásokhoz a számítógépes látásban és az NLP-ben, különösen a Huawei Ascend hardveren.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy előadói) képzés az átlagos szintű AI gyakorlók számára szól, akik a CANN SDK segítségével szeretnének építeni, telepíteni és optimalizálni a látás- és nyelvmodelleket gyártási eszközökhöz.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Telepíteni és optimalizálni a számítógépes látás és NLP modelleket az CANN és az AscendCL használatával.
• Az CANN eszközök használatát a modellek átalakítására és élő csövekbe való integrálására.
• Az inferencia teljesítmény optimalizálása felismerés, osztályozás és érzelem-analízis feladatokra.
• Élethű számítógépes látás/NLP csövek építése szél- vagy felhőalapú telepítési helyzetekhez.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és demostráció.
• Modelltelepítés és teljesítmény-profilozás gyakorlati labor.
• Élő csőtervezés valós számítógépes látás és NLP esetek használatával.

A képzés egyedi igénybevételének lehetőségei

• Az egyedi képzés kéréséhez, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot, hogy rendezzük el.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű adatmérnököknek és DevOps szakembereknek szól, akik ki szeretnék használni a LangChain képességeit a különféle felhőszolgáltatásokkal való integrálásával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Integrálja a LangChain olyan fő felhőplatformokat, mint az AWS, Azure és Google Cloud.
• Használjon felhőalapú API-kat és szolgáltatásokat a LangChain-alapú alkalmazások fejlesztéséhez.
• A valós idejű interakcióhoz méretezheti és telepítheti a beszélgetőpartnereket a felhőbe.
• A figyelési és biztonsági bevált gyakorlatok megvalósítása felhőkörnyezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű kutatókat, elemzőket és tudásmunkásokat céloz meg, akik a Claude AI-t nagy mennyiségű adat feldolgozására, információszintetizálásra és kutatási feladatok automatizálására szeretnék kamatoztatni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használja a Claude AI-t irodalmi áttekintésekhez és kutatási szintézisekhez.
• Összefoglalja a jelentéseket, kutatási dokumentumokat és hosszú formátumú dokumentumokat.
• Szerezzen ki kulcsfontosságú betekintést és trendeket a strukturált és strukturálatlan adatokból.
• Integrálja a Claude AI-t a kutatási és tudásmenedzsment munkafolyamataiba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű adatelemzőknek és üzleti szakembereknek szól, akik az Google Gemini segítségével intuitívabban szeretnének elvégezni összetett adatelemzési feladatokat különböző iparágakban. AI.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Google Gemini AI alapjait.
• Különféle adatforrások csatlakoztatása a Gemini AI-hez.
• Fedezze fel az adatokat természetes nyelvű lekérdezések segítségével.
• Adatminták elemzése és betekintések származtatása.
• Lenyűgöző adatvizualizációk létrehozása.
• Hatékonyan kommunikáljon adatvezérelt betekintésekkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási mérnököknek és mesterséges intelligenciakutatóknak szól, akik energiahatékony mesterségesintelligencia-megoldásokat szeretnének fejleszteni kis nyelvi modellekkel, amelyek egyszerre hatékonyak és környezetbarátak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI hatását az energiafogyasztásra és a környezetre.
• Alkalmazzon modelltömörítési és -optimalizálási technikákat az AI-modellek méretének és energiafelhasználásának csökkentése érdekében.
• Használjon energiahatékony hardver- és szoftverkeretrendszereket az AI telepítéséhez.
• A fenntartható mesterségesintelligencia-fejlesztés legjobb gyakorlatainak végrehajtása.
• Támogassa és járuljon hozzá a fenntartható gyakorlatokhoz az AI-iparban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik az NLU legmodernebb mélytanulási technikáira szeretnének szakosodni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az NLU és az NLP modellek közötti fő különbségeket.
• Alkalmazzon fejlett mély tanulási technikákat az NLU-feladatokra.
• Fedezze fel a mély architektúrákat, például a transzformátorokat és a figyelemmechanizmusokat.
• Használja ki az NLU jövőbeli trendjeit kifinomult mesterségesintelligencia-rendszerek felépítéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik gyakorlati ismereteket szeretnének szerezni az NLG használatában a szövegösszegzés és tartalomgenerálás automatizálására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az NLG alapelveit a szövegösszegzés és tartalomgenerálás terén.
• Alkalmazzon NLG modelleket a nagy dokumentumok és cikkek összegzéséhez.
• Használja ki az előre kiképzett NLG modelleket, például a GPT-t a tartalom létrehozásához.
• Alkalmazzon fejlett technikákat az NLG modellek finomhangolására meghatározott tartalomgenerálási feladatokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni a beszélgetőpartnerek megértését, és alkalmazni szeretnék a LangChain-t a valós felhasználási esetekre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a LangChain alapjait és alkalmazását a párbeszédes ágensek felépítésében.
• Beszélgetési ügynökök fejlesztése és üzembe helyezése a LangChain használatával.
• Integrálja a párbeszédes ügynököket API-kkal és külső szolgáltatásokkal.
• Alkalmazzon Natural Language Processing (NLP) technikákat a beszélgetőpartnerek teljesítményének javítására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) a kezdő és a középszintű tartalomkészítők, írók és marketingszakemberek számára készült, akik a Claude AI-t a tartalom generálására, szerkesztésére és összefoglalására kívánják használni a blogok, jelentések és marketinganyagok javítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használja a Claude AI-t tartalmi ötleteléshez és ötletbővítéshez.
• Javítsa az írást az AI által támogatott szerkesztéssel és lektorálással.
• Hozzon létre összefoglalókat a hosszú formátumú tartalomhoz és jelentésekhez.
• Automatizálja a marketingpéldányok létrehozását különböző platformokon.

Ez a tanfolyam, amelyet az oktató vezet (online vagy helyszínen), azokat a haladó szintű szakembereket célozza meg, akik kíváncsaak az AI-modellek finomhangolására és testreszabására a Ollama-n, hogy javítsák a teljesítményüket és alkalmazásukhoz igazítsák őket.

A tanfolyam lezárásakor a résztvevők képesek lesznek:

• Hatékony környezet létrehozására a Ollama-n történő AI-modellek finomhangolásához.
• Adathalmazok előkészítésére felügyelt finomhangoláshoz és erősítési tanuláshoz.
• AI-modellek optimalizálására teljesítmény, pontosság és hatékonyság szempontjából.
• Testreszabott modellek telepítésére termelési környezetben.
• A modelljavítások értékelésére és biztonságuk biztosítására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű tartalomkészítőknek szól, akik az Google Gemini AI-t szeretnék felhasználni tartalmuk minőségének és hatékonyságának javítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI szerepét a tartalomalkotásban.
• Állítsa be és használja az Google Gemini AI-t a tartalom létrehozásához és optimalizálásához.
• Alkalmazzon szöveg-szöveg átalakításokat kreatív és eredeti tartalom létrehozásához.
• Alkalmazzon SEO stratégiákat mesterséges intelligencia által vezérelt betekintések segítségével.
• Elemezze a tartalom teljesítményét, és adaptálja a stratégiákat a Gemini AI segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak, gépi tanulással és mesterséges intelligenciakutatóknak szól, akik vonzó és hatékony mesterségesintelligencia-alapú társalgási élményeket szeretnének létrehozni kis nyelvi modellekkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a társalgási AI alapjait és az SLM-ek szerepét.
• Felhasználóközpontú AI interakciók tervezése és megvalósítása.
• SLM-ek fejlesztése és betanítása interaktív alkalmazásokhoz.
• Értékelje és javítsa az ember és a mesterséges intelligencia közötti kommunikáció hatékonyságát megfelelő mérőszámok segítségével.
• Telepítsen méretezhető és etikus, mesterséges intelligencia által vezérelt párbeszédes felületeket valós helyzetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azon fejlesztőknek és informatikai szakembereknek szól, akik minden képzettségi szinten szeretnének automatizálni feladatokat és folyamatokat mesterséges intelligencia segítségével anélkül, hogy kiterjedt kódokat írnának.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Komplex munkafolyamatok tervezése és megvalósítása az n8n vizuális programozási felületével.
• Integrálja az AI-képességeket a munkafolyamatokba a LangChain segítségével.
• Készítsen egyedi chatbotokat és virtuális asszisztenseket a különféle felhasználási esetekhez.
• Végezzen fejlett adatelemzést és -feldolgozást AI-ügynökök segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék felfedezni az NLU és a szemantikai megértés legmodernebb technikáit.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a szemantikai megértés és a kontextuális mesterséges intelligencia alapelveit.
• Dolgozzon a legmodernebb modellekkel, például transzformátorokkal és előre betanított nyelvi modellekkel.
• Alkalmazza az NLU technikákat a jobb mesterséges intelligencia-nyelvértés érdekében.
• Olyan alkalmazásokat fejleszthet, amelyek kihasználják a szemantikai elemzést és a kontextuális AI-t.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a mesterséges intelligencia által vezérelt NLG technikákat chatbotokhoz és virtuális asszisztens alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az NLG alapelveit a társalgási AI-hoz.
• Használja ki a mély tanulási technikákat a chatbot párbeszédek generálásának javítása érdekében.
• Integrálja a legmodernebb NLG-modelleket, például a GPT-3-at a chatbot-keretrendszerekbe.
• A kontextuális mesterséges intelligencia alkalmazása a beszélgetés koherenciájának és gördülékenységének javítása érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szoftverfejlesztőknek és mesterséges intelligencia-mérnököknek szól, akik integrálni szeretnék a Claude AI-t alkalmazásaikba, mesterségesintelligencia-alapú chatbotokat szeretnének építeni, és a szoftverek funkcionalitását AI-vezérelt automatizálással javítani szeretnék.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használja a Claude AI API-t az AI alkalmazásokba való integrálásához.
• AI-vezérelt chatbotok és virtuális asszisztensek fejlesztése.
• Bővítse az alkalmazásokat AI-alapú automatizálással és NLP-vel.
• Optimalizálja és finomhangolja a Claude AI modelleket a különböző felhasználási esetekre.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) olyan előrehaladott szintű szakembereknek szánt, akik szeretnék biztonságos és hatékony AI-vezérelt munkafolyamatokat valósítani Ollama-t használva.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Ollama telepítése és konfigurálása magán AI feldolgozásra.
• AI-modellek integrálása biztonságos vállalati munkafolyamatokba.
• AI teljesítmény optimalizálása adatvédelmi fenntartás mellett.
• Üzleti folyamatok automatizálása helyszíni AI képességekkel.
• Biztonsági és kormányzati irányelvek betartása vállalati szinten.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak, mesterséges intelligencia-fejlesztőknek és mesterséges intelligencia-rajongóknak szól, akik az LLM-eket szeretnék használni különféle NLP-feladatok elvégzésére, valamint új és változatos tartalmak létrehozására különböző célokra. .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlesztői környezet létrehozása LLM-ekkel és alapvető eszközökkel.
• Szakszerűen hajtson végre NLU és NLI feladatokat LLM-ekkel.
• Hatékonyan kivonhatja, következtetheti és felhasználhatja a tudásgráfokat.
• Párbeszédek létrehozása és kezelése társalgási alkalmazásokhoz használt LLM-ek segítségével.
• Értékelje az LLM-ek és a generatív mesterséges intelligencia által generált tartalom minőségét és sokszínűségét.
• Alkalmazza az etikai elveket, biztosítva az LLM-ek méltányosságát és felelősségteljes használatát.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű ügyfélszolgálati szakembereknek szól, akik az Google Gemini AI-t szeretnék bevezetni ügyfélszolgálati tevékenységeikbe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI hatását az ügyfélszolgálatra.
• Állítsa be az Google Gemini AI-t az ügyfelek interakcióinak automatizálásához és személyre szabásához.
• Használja a szöveg-szöveg és kép-szöveg átalakításokat a szolgáltatás hatékonyságának javítása érdekében.
• AI-vezérelt stratégiák kidolgozása a valós idejű vásárlói visszajelzések elemzéséhez.
• Fedezze fel a speciális funkciókat a zökkenőmentes ügyfélszolgálati élmény megteremtéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű fejlesztőknek és szoftvermérnököknek szól, akik szeretnék megtanulni a LangChain alapvető koncepcióit és architektúráját, és gyakorlati készségeket szeretnének szerezni az AI-építéshez. meghajtású alkalmazások.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a LangChain alapelveit.
• Állítsa be és konfigurálja a LangChain környezetet.
• Ismerje meg az architektúrát és azt, hogy a LangChain hogyan kommunikál a nagy nyelvi modellekkel (LLM).
• Egyszerű alkalmazások fejlesztése a LangChain segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak és gépi tanulási mérnököknek szól, akik olyan kis nyelvi modelleket szeretnének létrehozni és alkalmazni, amelyek speciális területekre, például jogi, orvosi és műszaki területekre vannak szabva. .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a tartomány-specifikus nyelvi modellek fontosságát és alkalmazását.
• Speciális adatkészletek összegyűjtése és előfeldolgozása a modellképzéshez.
• Nyelvi modellek betanítása és finomhangolása tartományspecifikus alkalmazásokhoz.
• A modellek értékelése és összehasonlítása domainreleváns mutatók segítségével.
• Tartományspecifikus nyelvi modellek telepítése valós helyzetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék elmélyíteni szakértelmüket a modern NLU technikák terén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Alkalmazzon fejlett NLU-technikákat AI-rendszerekhez.
• Használja ki a mély tanulási modelleket a szemantikai megértéshez.
• Szándékfelismerés és osztályozás végrehajtása összetett alkalmazásokban.
• Használja a legmodernebb eszközöket, például a Hugging Face Transformers-t az NLU-feladatokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék fejleszteni készségeiket a kiváló minőségű, emberszerű szöveg létrehozásában, fejlett NLG módszerekkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a természetes nyelvű szöveg létrehozásának fejlett technikáit.
• Az NLG transzformátor alapú modellek megvalósítása és finomhangolása.
• Optimalizálja az NLG kimeneteket a folyékonyság, koherencia és relevancia érdekében.
• Értékelje a generált szöveg minőségét automatizált és emberi mérőszámok segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik a Claude AI-t napi munkafolyamataikba szeretnék integrálni a hatékonyság és az automatizálás javítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Használja a Claude AI-t az ismétlődő feladatok automatizálására és a munkafolyamatok egyszerűsítésére.
• Növelje a személyes és a csapat termelékenységét az AI-alapú automatizálás segítségével.
• Integrálja a Claude AI-t a meglévő üzleti eszközökkel és platformokkal.
• Optimalizálja a mesterséges intelligencia által vezérelt döntéshozatalt és feladatkezelést.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű szakembereknek szól, akik a Ollama segítségével szeretnének LLM-eket telepíteni, optimalizálni és integrálni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• LLM-ek beállítása és üzembe helyezése a Ollama használatával.
• Optimalizálja az AI modelleket a teljesítmény és a hatékonyság érdekében.
• Használja ki a GPU gyorsulást a jobb következtetési sebesség érdekében.
• Integrálja a Ollama-et munkafolyamatokba és alkalmazásokba.
• Az AI-modell teljesítményének nyomon követése és karbantartása az idő múlásával.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés adattudósoknak, gépi tanulási mérnököknek, NLP-kutatóknak és mesterséges intelligencia-rajongóknak szól, akik szeretnék megérteni a GPT-modellek belső működését, feltárni a GPT-3 és GPT- képességeit. 4, és megtanulják, hogyan hasznosítsák ezeket a modelleket az NLP-feladatokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a generatív előképzett transzformátorok kulcsfontosságú fogalmait és alapelveit.
• Megérteni a GPT modellek architektúráját és képzési folyamatát.
• Használja a GPT-3-at olyan feladatokhoz, mint a szöveggenerálás, a kiegészítés és a fordítás.
• Fedezze fel a GPT-4 legújabb fejlesztéseit és lehetséges alkalmazásait.
• Alkalmazzon GPT-modelleket saját NLP-projektjeikre és feladataikra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő- és középszintű fejlesztőknek szól, akik az Google Gemini AI-t használó alkalmazásaikba integrálni szeretnék az AI-funkciókat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a nagy nyelvi modellek alapjait.
• Állítsa be és használja az Google Gemini AI-t különféle AI-feladatokhoz.
• Szöveg-szöveg és kép-szöveg átalakítások végrehajtása.
• Alapvető mesterséges intelligencia-vezérelt alkalmazásokat készíthet.
• Fedezze fel az Google Gemini AI speciális funkcióit és testreszabási lehetőségeit.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és szoftvermérnököknek szól, akik mesterséges intelligencia-alapú alkalmazásokat szeretnének építeni a LangChain keretrendszer segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a LangChain és összetevői alapjait.
• Integrálja a LangChaint olyan nagy nyelvi modellekkel (LLM), mint a GPT-4.
• Moduláris AI-alkalmazások létrehozása a LangChain segítségével.
• A LangChain alkalmazások gyakori problémáinak elhárítása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék megvalósítani és hasznosítani a kis nyelvi modelleket különböző alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a kis nyelvi modellek architektúráját és funkcióit.
• SLM-ek megvalósítása olyan feladatokhoz, mint a szöveggenerálás és a hangulatelemzés.
• Optimalizálja és finomhangolja az SLM-eket meghatározott felhasználási esetekre.
• Telepítse az SLM-eket erőforrás-korlátozott környezetekben.
• Értékelje és értelmezze az SLM-ek teljesítményét valós forgatókönyvekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azon kezdő szintű résztvevőknek szól, akik szeretnék megtanulni az NLU alapjait, és azt, hogy az hogyan illeszkedik a nagyobb NLP-környezetbe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Natural Language Understanding (NLU) alapfogalmait.
• Tegyen különbséget az NLU és az NLP között.
• Fedezze fel a nyelvi értelmezés és a kontextus megértésének alapvető technikáit.
• Alkalmazza az NLU technikákat egyszerű szövegfeldolgozási feladatokra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megtanulni az NLG alapjait és az AI-ban és tartalomgenerálásban betöltött szerepét.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a természetes nyelvgeneráció alapfogalmait.
• Fedezze fel az NLG alkalmazásait a különböző iparágakban.
• Ismerje meg az emberszerű szövegek mesterséges intelligenciával történő létrehozásának alapvető technikáit.
• Szöveg létrehozásához dolgozzon a Python könyvtárakkal és modellekkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik az előre betanított nyelvi modellek hatékony finomhangolásával szeretnék továbbfejleszteni NLP-projekteiket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az NLP-feladatok finomhangolásának alapjait.
• Finomhangolja az előre betanított modelleket, például a GPT-t, a BERT-t és a T5-öt bizonyos NLP-alkalmazásokhoz.
• Optimalizálja a hiperparamétereket a jobb modellteljesítmény érdekében.
• Értékelje és telepítse a finomhangolt modelleket valós forgatókönyvek szerint.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű üzleti szakembereknek, ügyfélszolgálati csapatoknak és műszaki rajongóknak szól, akik szeretnék megérteni a Claude AI alapjait, és hasznosítani szeretnék azt üzleti alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Claude AI képességeit és használati eseteit.
• Hatékonyan állítsa be a Claude AI-t, és kommunikáljon vele.
• Automatizálja az üzleti munkafolyamatokat párbeszédes AI-val.
• Növelje az ügyfelek elkötelezettségét és támogatását az AI-vezérelt megoldások segítségével.

Ez a tanfolyamvezető, élő képzés (online vagy helyszínen) azokat a kezdő szintű szakembereket célozza, akik szeretnék telepíteni, konfigurálni és használni a Ollama-t, hogy helyi gépeiken futtassanak AI-modelleket.

A tanfolyam végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik a Ollama alapjait és képességeit.
• Beállítják a Ollama-t helyi AI-modellek futtatásához.
• Telepítenek és interaktálnak LLMs-alakzatokkal a Ollama használatával.
• Optimalizálják a teljesítményt és a erőforrás-használatot az AI-feladatokra.
• Kutatják az helyi AI-deployment eszközöket különböző iparágakban.

Becslések szerint a strukturálatlan adatok az összes adat több mint 90 százalékát teszik ki, nagy része szöveg formájában. A blogbejegyzések, tweetek, közösségi média és egyéb digitális kiadványok folyamatosan gyarapítják ezt a növekvő adathalmazt.

Ez az oktató által vezetett, élő kurzus arra összpontosít, hogy betekintést és jelentést nyerjen ki ezekből az adatokból. Az R Language és Natural Language Processing (NLP) könyvtárak felhasználásával a számítástechnika, a mesterséges intelligencia és a számítógépes nyelvészet fogalmait és technikáit kombináljuk, hogy algoritmikusan megértsük a szöveges adatok mögött rejlő jelentést. Az adatminták ügyféligényenként különböző nyelveken állnak rendelkezésre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek különböző forrásokból (nagy és kicsi) adatkészleteket készíteni, majd a megfelelő algoritmusok alkalmazásával elemezni és jelentést készíteni a jelentőségéről.

A tanfolyam formátuma

• Részben előadás, részben megbeszélés, nehéz gyakorlati gyakorlat, alkalmankénti tesztek a megértés felmérésére

Ez a kurzus menedzserek, megoldástervezők, innovációs tisztek, technológiai igazgatók, szoftvertervezők és mindazok számára készült, akiket érdekel az alkalmazott mesterséges intelligencia áttekintése és a fejlődésének legközelebbi előrejelzése.

TensorFlow™ egy nyílt forráskódú szoftverkönyvtár a numerikus számítás használata adatáramú grafikonok.

A SyntaxNet egy neurális hálózat természetes nyelvi feldolgozási keret TensorFlow.

Word2Vec használják a tanulási vektor képviselete a szavak, az úgynevezett "word embeddings". Word2vec egy különösen számítástechnikai-hatékony előrejelzési modell a tanulás szó beépítések nyers szöveg. Két ízben jön, a Continuous Bag-of-Words modell (CBOW) és a Skip-Gram modell (3.1 és 3.2 fejezet Mikolov et al.)

A SyntaxNet és a Word2Vec a felhasználók számára lehetővé teszi, hogy megtanult beépítési modelleket generáljanak a Természetes Nyelvbeviteltől.

közönség

Ez a kurzus célja a fejlesztők és mérnökök, akik szándékoznak dolgozni a SyntaxNet és Word2Vec modellek a TensorFlow grafikonok.

A kurzus befejezése után a képviselők:

• megértése TensorFlow’ szerkezetének és telepítési mechanizmusainak
• képes végrehajtani telepítési / termelési környezet / építészeti feladatok és konfiguráció
• képes értékelni a kód minőségét, elvégezni debugging, nyomon követés
• képesnek kell lennie a fejlett termelés megvalósítására, mint például a képzési modellek, a beépítési feltételek, az építési grafikonok és a logging

Ez kurzus azoknak a fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik kíváncsiak arra, hogy a művészeteiket értse és alkalmazza az alkalmazásukban a mesélő intelligenciát. Különösen a nagy adatok, a terjesztett mesélő intelligencia, és a természetes nyelv feldolgozása áll a középpontban.

Ebben az oktatóvezetett élő képzésen Magyarország-ben a résztvevők megtanulják, hogyan használják a Python-t, hogy saját NLG rendszert építsenek fel és minőségi természetes nyelvű szöveget hozzanak létre. A tanfolyam során vizsgálnak is esettanulmányokat és a megfelelő koncepciókat alkalmazzák élő laborprojektekben a tartalomgeneráláshoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• NLG segítségével automatizált tartalomgenerálásra különböző iparágakban, újságírásban, ingatlanpiacon, időjárás- és sportriportolásban.
• Forrásanyag kiválasztására és rendezésére, mondatok tervezésére, és a rendszer előkészítésére a saját tartalom generálására.
• Az NLG folyamatlancot megértése és a megfelelő technikák alkalmazása minden lépésen.
• Az Natural Language Generation (NLG) rendszer architektúrájának megértése.
• A legalkalmasabb algoritmusok és modellek alkalmazása az elemzéshez és a rendezéshez.
• Nyilvános forrásokból és kurátorált adatbázisokból való adatok begyűjtése a generált szöveg alapanyagaként.
• A kézi és munkaigényes írási folyamatok kiváltására számítógép által generált, automatizált tartalomkészítés.

A Python Machine Learning szövegszűrési funkció képes beolvasni a bemeneti szöveget és szöveges összefoglalót létrehozni. Ez a képesség a parancssorból vagy Python API/Könyvtárként érhető el. Egy izgalmas alkalmazási lehetőség a vezetői összefoglalók gyors létrehozása; ez különösen hasznos olyan szervezetek számára, amelyeknek nagy mennyiségű szöveges adatot kell áttekinteniük jelentések és prezentációk készítése előtt.

Ebben az oktató vezetésével zajló, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan kell a Python-ot használni egy egyszerű alkalmazás létrehozásához, amely automatikusan összefoglalja a bemeneti szöveget.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Szöveges összefoglaló létrehozására szolgáló parancssori eszköz használata.
• Python könyvtárak segítségével a Text Summarization kód tervezése és létrehozása.
• Három Python összefoglaló könyvtár értékelése: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17

Közönség

• Fejlesztők
• Adattudósok

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlatok és nehéz gyakorlati gyakorlatok

Ezen az oktató által vezetett, élő képzésen a Magyarország-ban a résztvevők megtanulják a Python könyvtárak használatát az NLP-hez, miközben olyan alkalmazást hoznak létre, amely feldolgozza a képeket és feliratokat generál.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tervezze meg és kódolja a DL-t NLP-hez Python könyvtárak használatával.
• Hozzon létre Python kódot, amely lényegesen hatalmas képgyűjteményt olvas be, és kulcsszavakat generál.
• Hozzon létre Python kódot, amely feliratokat generál az észlelt kulcsszavakból.

Az AI olyan intelligens rendszerek felépítésére szolgáló technológiák gyűjteménye, amelyek képesek megérteni az adatokat és az adatokat körülvevő tevékenységeket, hogy „intelligens döntéseket” hozzanak. A Telecom szolgáltatók számára az AI-t használó alkalmazások és szolgáltatások kiépítése megnyithatja az ajtót a jobb működéshez és szolgáltatáshoz olyan területeken, mint a karbantartás és a hálózatoptimalizálás.

Ezen a tanfolyamon megvizsgáljuk az AI-t alkotó különféle technológiákat és a használatukhoz szükséges készségeket. A tanfolyam során megvizsgáljuk az AI specifikus alkalmazásait a Telecom iparágon belül.

Közönség

• Hálózati mérnökök
• Hálózatüzemeltető személyzet
• Telecom műszaki vezetők

A tanfolyam formátuma

• Rész előadás, részben beszélgetés, gyakorlati gyakorlatok

Azt a tanfolyamban az NLP technikákkal foglalkozunk az AI és az Robotics alkalmazásával a üzleti világban. A részvevők számítógépes példákkal és esettanulmányokkal foglalkoznak az Python használatával.

A ChatBotok olyan számítógépes programok, amelyek automatikusan szimulálják az emberi válaszokat csevegőfelületeken keresztül. A ChatBotok segítenek a szervezeteknek maximalizálni működési hatékonyságukat azáltal, hogy egyszerűbb és gyorsabb lehetőségeket kínálnak felhasználói interakcióikhoz.

Ebben az oktató által vezetett, élő képzésen a résztvevők megtanulják, hogyan lehet chatbotokat építeni Python .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a chatbotok építésének alapjait
• Építeni, tesztelni, üzembe helyezni és hibakeresést végezni különböző chatbotokon a Python használatával

Közönség

• Fejlesztők

A tantárgy formátuma

• Részben előadás, részben megbeszélés, gyakorlatok és intenzív gyakorlati feladatok

jegyzet

• A tanfolyam testreszabott képzésének igényléséhez kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot egyeztetés céljából.

Ez az oktató által irányított, élő (helyszíni vagy távoli) képzés azon fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik a spaCy használatával nagyon nagy mennyiségű szöveget akarnak feldolgozni minták keresése és betekintés céljából.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Telepítsék és konfigurálják a spaCy-t.
• Megértsék a spaCy megközelítését a Natural Language Processing (NLP)-hez.
• Kivonjanak mintákat és üzleti betekintéseket nagy mennyiségű adatforrásból.
• Integrálják a spaCy könyvtárat a meglévő webes és régebbi alkalmazásokba.
• Telepítsék a spaCy-t éles környezetbe az emberi viselkedés előrejelzése érdekében.
• Használják a spaCy-t szöveg előfeldolgozására a Deep Learning-höz.

A tantárgy formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Rengeteg gyakorlat és feladat.
• Gyakorlati implementáció egy élő laboratóriumi környezetben.

Tanfolyam testreszabási lehetőségek

• Ha testreszabott képzést szeretne igényelni erre a tanfolyamra, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot egyeztetés céljából.
• Ha többet szeretne megtudni a spaCy-ról, kérjük, látogasson el a következő weboldalra: https://spacy.io/