Cursuri de pregatire CANN SDK pentru Pipeline-uri de Computer Vision și NLP

LangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM cu stări persistente și control asupra execuției, ca grafuri componibile cu mai mulți actori.

Această instruire live condusă de instructor (online sau onsite) este destinată inginerilor avansați de platforme AI, DevOps pentru AI și arhitecților ML care doresc să optimizeze, depeneze, monitorizeze și opereze sisteme LangGraph de calitate de producție.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Proiecta și optimiza topologii complexe LangGraph pentru viteză, cost și scalabilitate.
• Inginera fiabilitatea prin retry-uri, timeout-uri, idempotențialitate și recuperare bazată pe checkpoint-uri.
• Depana și urmărească execuțiile grafurilor, inspecteze starea sistemului și reproducă sistematic problemele de producție.
• Echipamenteze grafurile cu jurnale, metrice și trace-uri, le implementeze în producție și monitorizeze SLA-urile și costurile.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practici.
• Implementarea live într-un mediu de laborator.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această formare live, guițată de un instrucțurator în România (online sau pe locațiune), se adresează personalului de forțe de ordine la nivel de începător care dorește să treacă de la traseul manual al portretelor cu caracteristicile faciale la utilizarea unor instrumente AI pentru dezvoltarea sistemelor de recunoaștere a fețelor.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele Inteligenței Artificiale și Aprenderea Automată.
• Să învețe bazele procesării imaginilor digitale și aplicațiile sale în recunoașterea facială.
• Să dezvolte abilități în utilizarea instrumentelor și cadrelor AI pentru crearea modelelor de recunoaștere a fețelor.
• Să obțină experiență practică în crearea, antrenamentul și testarea sistemelor de recunoaștere facială.
• Să înțeleagă considerentele etice și cele mai bune practici în utilizarea tehnologiei de recunoaștere a fețelor.

Fiji este un pachet open-source de procesare a imaginilor care include ImageJ (un program de procesare a imaginilor pentru imagini științifice multidimensionale) și o serie de plugin-uri pentru analiza imaginilor științifice.

În cadrul acestui curs de formare live, condus de un instructor, participanții vor învăța cum să utilizeze distribuția Fiji și programul ImageJ care stă la baza acesteia pentru a crea o aplicație de analiză a imaginilor.

Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să utilizeze caracteristicile avansate de programare și componentele software ale Fiji pentru a extinde ImageJ
• să coaseze imagini 3d mari din plăci suprapuse
• Să actualizeze automat o instalare Fiji la pornire utilizând sistemul de actualizare integrat
• Selectați dintr-o gamă largă de limbaje de scripting pentru a crea soluții personalizate de analiză a imaginilor
• Utilizarea bibliotecilor puternice Fiji, cum ar fi ImgLib pe seturi mari de date de bioimagini
• Să își implementeze aplicația și să colaboreze cu alți oameni de știință pe proiecte similare

Formatul cursului

• Prelegere și discuții interactive.
• O mulțime de exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această instruire live condusă de instructor în România (online sau la fața locului) este destinate cercetătorilor și profesioniștilor din laborator cu nivel începător până la intermediar, care doresc să proceseze și să analizeze imagini legate de țesuturi histologice, celule de sânge, alge și alte probe biologice.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor fi capabili să:

• Navigheze în interfața Fiji și folosească funcțiile de bază ale ImageJ.
• Preproceseze și îmbunătățească imagini științifice pentru o analiză mai bună.
• Analizeze imaginile în mod cuantitativ, inclusiv numărarea celulelor și măsurarea ariilor.
• Automatizeze sarcinile repetitive folosind macro-uri și plugin-uri.
• Personalizeze fluxurile de lucru pentru nevoile specifice de analiză a imaginilor în cercetarea biologică.

LangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM stateful și multiactor ca grafuri compozabile cu stare persistentă și control asupra execuției.

Acest training live, condus de un instrucător (online sau pe locație), se adresează profesionistilor intermediari până la avansați care dorește să proiecteze, implementeze și opereze soluții financiare bazate pe LangGraph cu o guvernanță, observabilitate și conformitate adecvată.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Să proiecteze fluxuri de lucru specific financiar ale LangGraph aliniate cu cerințele regulatorii și auditului.
• Să integreze standardurile și ontologiile de date financiare în starele graficului și instrumentele.
• Să implementeze fiabilitate, siguranță și controale umane în bucle pentru procese critice.
• Să distribuie, monitorizeze și optimizare sisteme LangGraph pentru performanță, costuri și SLAs.

Formatul cursului

• Curs interactiv și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare cu participare activă într-un mediu de laborator live.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

LangGraph este un cadru pentru construirea de aplicații LLM structurate în grafice care susțin planificarea, ramificarea, utilizarea instrumentelor, memorie și execuția controlabilă.

Acest training live sub supravegherea unui instrucțuator (online sau presență) se adresează dezvoltatorilor de nivel începător, inginerii prompt și practicienii datelor care doresc să proiecteze și construiască fluxuri de lucru LLM multiple etape, fiabile, folosind LangGraph.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Explica conceptele principale ale lui LangGraph (noduri, muchii, stare) și când să le folosească.
• Construiți lanțuri de prompt care se ramificează, apelează la instrumente și mențin memorie.
• Integrare recuperare și API-uri externe în fluxurile de lucru grafič.
• Să testeze, depisteze erori și să evalueze aplicațiile LangGraph pentru fiabilitate și siguranță.

Format al cursului

• Conferințe interactive și discuții facilitate.
• Laboratoare guidați și parcurgere cod într-un mediu sandbox.
• Exerciții bazate pe scenarii privind proiectarea, testarea și evaluarea.

Opcțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

LangGraph permite fluxuri de lucru stateful și multiactori alimentate de LLMs cu control precis asupra traiectoriilor de execuție și persistenței stării. În sănătate, aceste capacități sunt cruciale pentru conformitatea, interoperabilitatea și construirea sistemelor de suport la decizii care se aliniază cu fluxurile de lucru medicale.

Acest instruire directivă (online sau pe locație) este destinată profesionistilor de nivel intermediar până avansat care dorește să conceapă, implementeze și administreze soluții LangGraph pentru sănătate, abordând provocările regulate, etice și operaționale.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Să conceapă fluxuri de lucru specifice pentru sănătate în LangGraph cu menținerea conformității și auditabilității.
• Să integreze aplicațiile LangGraph cu ontologiile medicale și standardurile (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Să aplique cele mai bune practici pentru fiabilitatea, tracabilizarea și explicabilitatea în medii senzitive.
• Să deployeze, monitorizeze și valideze aplicațiile LangGraph în setările de producție din sănătate.

Format al cursului

• Lecții interacutive și discuții.
• Exerciții practice cu studii de caz reale.
• Practică de implementare într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

LangGraph este un cadru de lucru pentru construirea aplicațiilor LLM cu mai mulți actori, ca grafuri compunibile cu stare persistentă și control precis asupra execuției.

Această instruire condusă de instructor (online sau la fața locului) este adresată profesionistilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să conceapă, să implementeze și să opereze soluții legale bazate pe LangGraph cu controale necesare în ceea ce privește conformitatea, traceabilitatea și guvernanța.

La sfârșitul acestei instruirări, participanții vor fi capabili să:

• Conspună fluxuri de lucru specifice domeniului legal ale LangGraph care păstrează auditabilitatea și conformitatea.
• Integreze ontologii legale și standarde documentare în starea grafică și procesarea acestuia.
• Implementeze garduri de protecție, aprobări cu implicarea umană și căi de decizie traceabile.
• Așeze, monitorizeze și mențină serviciile LangGraph în producție cu observabilitate și controale de cost.

Formatul Cursului

• Prezentare interactivă și discuție.
• Mulți exerciții și practici.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

LangGraph este un cadru pentru compunerea fluxurilor de lucru structurați ca grafuri care susțin ramificare, utilizarea instrumentelor, memorie și execuție controlabilă.

Acest învățământ direct (online sau presencial) se adresează inginerilor de nivel mediu și echipele de produse care doresc să combine logica grafică a LangGraph cu ciclurile agentelor LLM pentru a construi aplicații dinamice și sensibile la context, cum ar fi agenți de suport clienti, arborele decizional sau sisteme de recuperare a informațiilor.

La finalul acestui învățământ, participanții vor putea:

• Să dezvolte fluxuri de lucru bazate pe grafuri care coordonează agenții LLM, instrumentele și memoria.
• Să implementeze rutare condițională, repetări și planuri de rezervă pentru o execuție robustă.
• Să integreze recuperarea datelor, API-uri și iesiri structurate în ciclurile agenților.
• Să evalueze, monitorizeze și consolideze comportamentul agentului pentru fiabilitate și siguranță.

Formatul cursului

• Prelegeri interactive și discuții facilitate.
• Laboratoare guiâte și parcurgerea codului într-un mediu sandbox.
• Exerciții de design bazate pe scenarii și reviste peer-to-peer.

Opțiuni pentru personalizarea cursului

• Pentru a solicita un învățământ personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

LangGraph este un cadru de orchestrare bazat pe grafuri care permite fluxuri de lucru conditionale și cu mai mulți pași ale LLM și al unor instrumente, ideal pentru automatizarea și personalizarea canalurilor de conținut.

Această instruire în-directie, live (online sau pe fața locului) este adresată marketerilor intermediari, strategiștilor de conținut și dezvoltatorilor de automatizare care doresc să implementeze campanii de email dinamice cu ramificații și canale de generare a conținutului folosind LangGraph.

La sfârșitul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Proiecta canale de conținut și email structurate pe grafuri cu logică condițională.
• Integra LLM-uri, API-uri și surse de date pentru personalizarea automatizată.
• Gestiona starea, memoria și contextul în cadrul campaniilor cu mai mulți pași.
• Evaluare, monitorizare și optimizare a performanței și a rezultatelor de livrare ale fluxurilor de lucru.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și discuții de grup.
• Laboratoare practice implementând canale de email și fluxuri de conținut.
• Exerciții bazate pe scenarii privind personalizarea, segmentarea și logicile de ramificare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a organiza.

OpenCV (Open Source Computer Vision Biblioteca: http://opencv.org) este o bibliotecă open-source cu licență BSD care include câteva sute de algoritmi de viziune computerizată.

Audiență

Acest curs se adresează inginerilor și arhitecților care doresc să utilizeze OpenCV pentru proiecte de computer vision

Această instruire live, condusă de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor software care doresc să programeze în Python cu OpenCV 4 pentru deep learning.

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Vizualizați, încărcați și clasificați imagini și videoclipuri utilizând OpenCV 4.
• Să implementeze învățarea profundă în OpenCV 4 cu TensorFlow și Keras.
• Să ruleze modele de învățare profundă și să genereze rapoarte cu impact din imagini și videoclipuri.

Pattern Matching este o tehnică utilizată pentru a localiza modele specifice în cadrul unei imagini. Aceasta poate fi utilizată pentru a determina existența unor caracteristici specifice în cadrul unei imagini capturate, de exemplu eticheta așteptată pe un produs defect într-o linie de fabricație sau dimensiunile specificate ale unei componente. Este diferită de "Pattern Recognition" (care recunoaște modele generale bazate pe colecții mai mari de eșantioane înrudite) prin faptul că dictează în mod specific ceea ce căutăm, apoi ne spune dacă modelul așteptat există sau nu.

Formatul cursului

• Acest curs prezintă abordările, tehnologiile și algoritmii utilizați în domeniul potrivirii modelelor, așa cum se aplică la Machine Vision.

Acest training în direct de instruire (online sau pe locație) este destinat profesionistilor intermediari care doresc să folosească Vision Builder AI pentru a concepe, implementa și optimiza sistemele automate de inspecții pentru procesele SMT (Surface-Mount Technology).

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să seteze inspecțiile automate folosind Vision Builder AI.
• Să obțină și să preproceseze imagini de calitate ridicată pentru analiză.
• Să implementeze decizii bazate pe logică pentru detectarea defectelor și validarea procesului.
• Să genereze rapoarte de inspecție și să optimizeze performanța sistemului.