Curs de pregatire Detecția Fraudei cu Python și TensorFlow

Acest curs intensiv și practic acoperă tehnici avansate de Python, bune practici de inginerie și modele de proiectare utilizate frecvent pentru a construi aplicații Python ușor de întreținut, testabil și de înaltă performanță. Acesta pune accent pe instrumente moderne, tipizare, modele de concurență, modele de arhitectură și fluxuri de lucru gata pentru implementare.

Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată dezvoltatorilor Python de nivel intermediar și avansat care doresc să adopte practici și modele profesionale pentru sisteme Python de calitate producție.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Aplica tipizarea Python, dataclasses și verificarea tipurilor pentru a crește fiabilitatea codului.
• Utiliza modele de proiectare și principii de arhitectură pentru a structura aplicații robuste.
• Implementa concurența și paralelismul corect folosind asyncio și multiprocessing.
• Construi cod bine testat cu pytest, testare bazată pe proprietăți și pipeline-uri CI.
• Profilare, optimizare și securizare a aplicațiilor Python pentru producție.
• Împachetare, distribuție și implementare a proiectelor Python folosind instrumente moderne și containere.

Formatul Cursului

• Prelegeri interactive și scurte demo-uri.
• Laboratoare practice și exerciții de codificare în fiecare zi.
• Mini-proiect capitol care integrează modele, testare și implementare.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o formare personalizată sau o zonă de focus (date, web sau infrastructură), vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Acest curs învață tehnici practice de inginerie pentru a proiecta, construi, testa și implementa sisteme agentice (autonome) folosind Python. Acoperă bucla agentului, integrarea uneltelor, gestionarea memoriei și a stării, modele de orchestratie, controale de siguranță și considerații pentru producție.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de ML de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de AI și inginerilor de software care doresc să construiască agenți autonomi robusti, gata pentru producție, folosind Python.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa bucla agentului și fluxurile de lucru de luare a deciziilor.
• Integra unelte și API-uri externe pentru a extinde capacitățile agentului.
• Implementa arhitecturi de memorie pe termen scurt și lung pentru agenți.
• Coordona orchestrații în mai mulți pași și compozabilitatea agenților.
• Aplica cele mai bune practici de siguranță, control al accesului și observabilitate pentru agenții implementați.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Laboratoare practice de construire a agenților cu Python și SDK-uri populare.
• Exerciții bazate pe proiecte care produc prototipuri implementabile.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Explorează abordări practice ale Științei Datelor și AI folosind Python — echipează profesioniștii cu abilitățile necesare pentru a explora date, a construi modele de învățare automată și a implementa aplicații bazate pe AI în contexte de afaceri; Acoperă fluxuri de lucru CRISP-DM, analiză statistică, învățare supervizată și nesupervizată, învățare profundă cu Tensorflow, procesare de limbaj natural, date mari cu Spark și povestire bazată pe date; Ideal pentru începătorii care caută o certificare în știința datelor cu Python și pregătire pentru carieră în analitică.

Inteligența Artificială cu Python presupune dezvoltarea de sisteme inteligente folosind ecosistemul extins de biblioteci de AI și învățare automată din Python.

Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat programatorilor de Python de nivel intermediar care doresc să proiecteze, să implementeze și să implementeze soluții de AI folosind Python.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Implementa algoritmi de AI folosind bibliotecile de bază pentru AI din Python.
• Lucra cu modele de învățare supervizată, nesupravegheată și prin întărire.
• Integra soluții de AI în aplicații și fluxuri de lucru existente.
• Evalua performanța modelelor și optimiza pentru precizie și eficiență.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Multe exerciții și practică.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

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

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat analiștilor de afaceri care doresc să automatizeze tranzacțiile folosind tradingul algoritmic, Python și R.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să utilizeze algoritmi pentru a cumpăra și vinde titluri de valoare la incremente specializate rapid.
• Să reducă costurile asociate tranzacțiilor folosind tradingul algoritmic.
• Să monitorizeze automat prețurile acțiunilor și să plaseze tranzacții.

AI Aplicat de la Zero în Python îi înzestrează pe programatori și analiști de date cu tehnici fundamentale pentru construirea de soluții de învățare automată de la zero folosind Python. Acoperă principiile de bază ale clasificării și regresiei în învățarea supervizată, clusteringului și detectării de anomalii în învățarea nesupervizată, precum și arhitecturi avansate de rețele neuronale. Examinează metode dovedite pentru lucrul cu scikit-learn, Apache Spark MLlib și Jupyter notebooks pentru dezvoltarea practică a IA. Ajută profesioniștii să implementeze modele practice de ML, să evalueze limitările algoritmilor și să finalizeze proiecte aplicate pentru rezolvarea problemelor din lumea reală.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și aprofundeze înțelegerea computer vision și să exploreze capacitățile TensorFlow pentru dezvoltarea de modele sofisticate de vedere folosind Google Colab.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să construiască și să antreneze rețele neuronale convoluționale (CNN) folosind TensorFlow.
• Să utilizeze Google Colab pentru dezvoltarea scalabilă și eficientă a modelelor bazate pe cloud.
• Să implementeze tehnici de preprocesare a imaginilor pentru sarcini de computer vision.
• Să implementeze modele de computer vision pentru aplicații din lumea reală.
• Să folosească transfer learning pentru a îmbunătăți performanța modelelor CNN.
• Să vizualizeze și să interpreteze rezultatele modelelor de clasificare a imaginilor.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor de software care doresc să utilizeze Dask în ecosistemul Python pentru a construi, scala și analiza seturi de date mari.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul pentru a începe construirea procesării datelor mari cu Dask și Python.
• Să exploreze caracteristicile, bibliotecile, instrumentele și API-urile disponibile în Dask.
• Să înțeleagă cum Dask accelerează calculul paralel în Python.
• Să învețe cum să scaleze ecosistemul Python (Numpy, SciPy și Pandas) folosind Dask.
• Să optimizeze mediul Dask pentru a menține o performanță ridicată în gestionarea seturilor de date mari.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor Python de nivel intermediar și analiștilor de date care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în analiza și manipularea datelor folosind Pandas și NumPy.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze un mediu de dezvoltare care include Python, Pandas și NumPy.
• Să creeze o aplicație de analiză a datelor folosind Pandas și NumPy.
• Să efectueze operații avansate de curățare, sortare și filtrare a datelor.
• Să realizeze operații agregate și să analizeze date de tip serie temporală.
• Să vizualizeze date folosind Matplotlib și alte biblioteci de vizualizare.
• Să depisteze și să optimizeze codul lor de analiză a datelor.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în date și dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de deep learning folosind mediul Google Colab.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze și să navigheze în Google Colab pentru proiecte de deep learning.
• Să înțeleagă elementele de bază ale rețelelor neuronale.
• Să implementeze modele de deep learning folosind TensorFlow.
• Să antreneze și să evalueze modele de deep learning.
• Să utilizeze funcționalități avansate ale TensorFlow pentru deep learning.

Publicul țintă

Acest curs este potrivit pentru cercetătorii și inginerii din domeniul Învățării Profunde care sunt interesați să utilizeze instrumentele disponibile (în mare parte open source) pentru analiza imaginilor de calculator.

Acest curs oferă exemple practice.

Acest training condus de un instructor, în format live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să utilizeze stiva FARM (FastAPI, React, și MongoDB) pentru a construi aplicații web dinamice, de înaltă performanță și scalabile.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar, integrând FastAPI, React și MongoDB.
• Să înțeleagă conceptele cheie, caracteristicile și beneficiile stivei FARM.
• Să învețe cum să construiască API-uri REST cu FastAPI.
• Să învețe cum să proiecteze aplicații interactive cu React.
• Să dezvolte, testeze și să implementeze aplicații (frontend și backend) folosind stiva FARM.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor care doresc să folosească FastAPI cu Python pentru a construi, testa și implementa API-uri RESTful mai ușor și mai rapid.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să configureze mediul de dezvoltare necesar pentru a dezvolta API-uri cu Python și FastAPI.
• Să creeze API-uri mai rapid și mai ușor folosind biblioteca FastAPI.
• Să învețe cum să creeze modele și scheme de date bazate pe Pydantic și OpenAPI.
• Să conecteze API-uri la o bază de date folosind SQLAlchemy.
• Să implementeze securitate și autentificare în API-uri folosind instrumentele FastAPI.
• Să construiască imagini de container și să implementeze API-uri web pe un server în cloud.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință care doresc să folosească TensorFlow 2.x pentru a construi predictori, clasificatori, modele generative, rețele neuronale și altele.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să instaleze și să configureze TensorFlow 2.x.
• Să înțeleagă beneficiile TensorFlow 2.x față de versiunile anterioare.
• Să construiască modele de învățare profundă.
• Să implementeze un clasificator avansat de imagini.
• Să implementeze un model de învățare profundă în cloud, dispozitive mobile și dispozitive IoT.

Acest curs începe prin a vă oferi cunoștințe conceptuale despre rețele neuronale și, în general, despre algoritmii de învățare automată, învățarea profundă (algoritmi și aplicații).

Partea 1 (40%) a acestui training se concentrează mai mult pe fundamente, dar vă va ajuta să alegeți tehnologia potrivită: TensorFlow, Caffe, Theano, DeepDrive, Keras, etc.

Partea 2 (20%) a acestui training introduce Theano - o bibliotecă Python care facilitează scrierea modelelor de învățare profundă.

Partea 3 (40%) a trainingului va fi în mare parte bazată pe TensorFlow - API-ul bibliotecii de software open source a Google pentru Învățarea Profundă. Exemplele și exercițiile practice vor fi realizate în TensorFlow.

Publicul țintă

Acest curs este destinat inginerilor care doresc să folosească TensorFlow pentru proiectele lor de Învățare Profundă.

După finalizarea acestui curs, participanții vor:

• avea o bună înțelegere a rețelelor neuronale profunde (DNN), CNN și RNN
• înțelege structura și mecanismele de implementare ale TensorFlow
• să poată efectua sarcini de instalare / configurare a mediului de producție / arhitectură
• să poată evalua calitatea codului, să efectueze depanare și monitorizare
• să poată implementa procese avansate de producție, cum ar fi antrenarea modelelor, construirea de grafice și înregistrarea de loguri