Cursuri de pregatire Rezumatizarea Textului cu Python
În Învățarea Automată cu Python, funcția de Rezumatizare a Textului este capabilă să citească textul introdus și să producă un rezumat al acestuia. Această capabilitate este disponibilă fie din linia de comandă, fie ca o API/Bibliotecă Python. O aplicație interesantă este crearea rapidă a rezumatelor executive; acest lucru este deosebit de util pentru organizațiile care trebuie să analizeze volume mari de date text înainte de a genera rapoarte și prezentări.
În acest training condus de un instructor, participanții vor învăța să folosească Python pentru a crea o aplicație simplă care generează automat un rezumat al textului introdus.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să folosească un instrument de linie de comandă care rezumă textul.
- Să proiecteze și să creeze cod de Rezumatizare a Textului folosind biblioteci Python.
- Să evalueze trei biblioteci Python pentru rezumatizare: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17
Public țintă
- Dezvoltatori
- Specialiști în Știința Datelor
Formatul cursului
- Parțial teoretic, parțial discuții, exerciții și practică intensă
Schița de curs
Introducere în Rezumatizarea Textului cu Python
- Compararea textului de probă cu rezumate generate automat
- Instalarea sumy (un Executabil de Linie de Comandă Python pentru Rezumatizarea Textului)
- Utilizarea sumy ca Instrument de Linie de Comandă pentru Rezumatizarea Textului (Exercițiu Practic)
Evaluarea a trei biblioteci Python pentru rezumatizare: sumy 0.7.0, pysummarization 1.0.4, readless 1.0.17 bazat pe caracteristicile documentate
Alegerea unei biblioteci: sumy, pysummarization sau readless
Crearea unei aplicații Python folosind biblioteca sumy pe Python 2.7/3.3+
- Instalarea bibliotecii sumy pentru Rezumatizarea Textului
- Utilizarea metodei Edmundson (Extracție) în Biblioteca Python sumy pentru Text
Crearea unui cod de test Python simplu care folosește biblioteca sumy pentru a genera un rezumat al textului
Crearea unei aplicații Python folosind biblioteca pysummarization pe Python 2.7/3.3+
- Instalarea bibliotecii pysummarization pentru Rezumatizarea Textului
- Utilizarea bibliotecii pysummarization pentru Rezumatizarea Textului
- Crearea unui cod de test Python simplu care folosește biblioteca pysummarization pentru a genera un rezumat al textului
Crearea unei aplicații Python folosind biblioteca readless pe Python 2.7/3.3+
- Instalarea bibliotecii readless pentru Rezumatizarea Textului
- Utilizarea bibliotecii readless pentru Rezumatizarea Textului
Crearea unui cod de test Python simplu care folosește biblioteca readless pentru a genera un rezumat al textului
Depanare și depanare
Observații finale
Cerințe
- Cunoașterea programării în Python (Python 2.7/3.3+)
- Cunoașterea bibliotecilor Python în general
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire Rezumatizarea Textului cu Python - Rezervare
Cursuri de pregatire Rezumatizarea Textului cu Python - Solicitare
Rezumatizarea Textului cu Python - Cerere de consultanta
Mărturii (2)
Exemplele/exercițiile perfect adaptate domeniului nostru
Luc - CS Group
Curs - Scaling Data Analysis with Python and Dask
Tradus de catre o masina
Formatorul a fost foarte disponibil pentru a răspunde la toate tipurile de întrebări pe care le-am avut.
Caterina - Stamtech
Curs - Developing APIs with Python and FastAPI
Tradus de catre o masina
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
LangGraph Avansat: Optimizare, Depanare și Monitorizare a Graficelor Complexe
35 OreLangGraph este un cadru de lucru pentru construirea de aplicații LLM cu stare, multi-actor, sub formă de grafuri componibile cu stare persistentă și control asupra execuției.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de platformă AI de nivel avansat, DevOps pentru AI și arhitecților ML care doresc să optimizeze, să depaneze, să monitorizeze și să opereze sisteme LangGraph de nivel de producție.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Proiecta și optimiza topologii complexe LangGraph pentru viteză, cost și scalabilitate.
- Ingineria fiabilității cu încercări repetate, timeout-uri, idempotență și recuperare bazată pe checkpoint-uri.
- Depana și urmări execuțiile graficelor, inspecta starea și reproduce sistematic problemele de producție.
- Instrumenta grafice cu loguri, metrici și urme, implementa în producție și monitoriza SLA-uri și costuri.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Construirea agenților de codare cu Devstral: de la proiectarea agentului la instrumentare
14 OreDevstral este un cadru open-source conceput pentru a construi și a rula agenți de codare care pot interacționa cu baze de cod, instrumente de dezvoltare și API-uri pentru a îmbunătăți productivitatea inginerilor.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de nivel intermediar și avansat în domeniul ML, echipelor de instrumente de dezvoltare și SRE care doresc să proiecteze, să implementeze și să optimizeze agenți de codare folosind Devstral.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să configureze Devstral pentru dezvoltarea agenților de codare.
- Să proiecteze fluxuri de lucru agentice pentru explorarea și modificarea bazelor de cod.
- Să integreze agenții de codare cu instrumente de dezvoltare și API-uri.
- Să implementeze cele mai bune practici pentru o implementare sigură și eficientă a agenților.
Formatul cursului
- Prelegere și discuție interactivă.
- 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.
Scalarea Analizei de Date cu Python și Dask
14 OreAcest 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.
Analiza Datelor cu Python, Pandas și Numpy
14 OreAcest 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.
Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Fine-Tuning și Governance cu Modelele Devstral și Mistral
14 OreModelele Devstral și Mistral sunt tehnologii AI open-source proiectate pentru implementare flexibilă, fine-tuning și integrare scalabilă.
Acest training condus de un instructor, live (online sau onsite), este destinat inginerilor de ML de nivel intermediar–avansat, echipelor de platformă și inginerilor de cercetare care doresc să autogăzduiască, să ajusteze și să gestioneze modelele Mistral și Devstral în medii de producție.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să pregătească medii autogăzduite pentru modelele Mistral și Devstral.
- Să aplice tehnici de fine-tuning pentru performanță specifică domeniului.
- Să implementeze versionare, monitorizare și gestionare a ciclului de viață.
- Să asigure securitate, conformitate și utilizare responsabilă a modelelor open-source.
Formatul Cursului
- Prezentare interactivă și discuții.
- Exerciții practice de autogăzduire și fine-tuning.
- Implementare live a pipeline-urilor de governanță și monitorizare.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
FARM (FastAPI, React, și MongoDB) Dezvoltare Full Stack
14 OreAcest 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.
Dezvoltarea API-urilor cu Python și FastAPI
14 OreAcest 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.
Aplicații LangGraph în Finanțe
35 OreLangGraph este un cadru de lucru pentru construirea de aplicații LLM cu stare, multi-actor, sub formă de grafuri componibile cu stare persistentă și control asupra execuției.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să opereze soluții financiare bazate pe LangGraph, cu o guvernanță, observabilitate și conformitate corespunzătoare.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Proiecta fluxuri de lucru LangGraph specifice finanțelor, aliniate la cerințele de reglementare și audit.
- Integra standarde și ontologii de date financiare în starea și instrumentele grafice.
- Implementa controale de fiabilitate, siguranță și implicare umană pentru procesele critice.
- Deploy, monitoriza și optimiza sistemele LangGraph pentru performanță, cost și SLA-uri.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu de laborator live.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
LangGraph Foundations: Grafuri Bazate pe LLM și Înlănțuirea Prompturilor
14 OreLangGraph este un cadru pentru construirea aplicațiilor LLM structurate pe grafice care sprijină planificarea, ramificarea, utilizarea uneltelor, memoria și execuția controlabilă.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de nivel începător, inginerilor de prompturi și practicienilor din domeniul datelor care doresc să proiecteze și să construiască fluxuri de lucru LLM multi-etape fiabile folosind LangGraph.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Explica conceptele de bază ale LangGraph (noduri, muchii, stare) și când să le folosească.
- Construi lanțuri de prompturi care se ramifică, apelează unelte și mențin memoria.
- Integra recuperarea și API-uri externe în fluxurile de lucru pe grafice.
- Testa, depana și evalua aplicațiile LangGraph pentru fiabilitate și siguranță.
Formatul Cursului
- Curs interactiv și discuții facilitate.
- Laboratoare ghidate și prezentări de cod într-un mediu de testare.
- Exerciții bazate pe scenarii de proiectare, testare și evaluare.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
LangGraph în Sănătate: Orchestrarea Fluxurilor de Lucru pentru Medii Reglementate
35 OreLangGraph permite fluxuri de lucru cu stare, multi-actor, alimentate de LLM-uri, cu control precis asupra căilor de execuție și al persistentei stării. În domeniul sănătății, aceste capabilități sunt cruciale pentru conformitate, interoperabilitate și construirea sistemelor de sprijin pentru decizii care se aliniază cu fluxurile de lucru medicale.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să gestioneze soluții bazate pe LangGraph în domeniul sănătății, abordând în același timp provocările legate de reglementări, etică și operaționalitate.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Proiecta fluxuri de lucru specifice sănătății folosind LangGraph, având în vedere conformitatea și auditabilitatea.
- Integra aplicații LangGraph cu ontologii și standarde medicale (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Aplica cele mai bune practici pentru fiabilitate, urmărire și explicabilitate în medii sensibile.
- Implementa, monitoriza și valida aplicații LangGraph în medii de producție din domeniul sănătății.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Exerciții practice bazate pe studii de caz din viața reală.
- Practică de implementare 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.
LangGraph pentru Aplicații Juridice
35 OreLangGraph este un cadru pentru construirea de aplicații LLM cu stare, multi-actor, sub formă de grafuri componibile cu stare persistentă și control precis asupra execuției.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să proiecteze, să implementeze și să opereze soluții juridice bazate pe LangGraph cu controalele necesare de conformitate, trasabilitate și guvernanță.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Proiecta fluxuri de lucru specifice juridice în LangGraph care păstrează auditabilitatea și conformitatea.
- Integra ontologii juridice și standarde de documente în starea și procesarea grafului.
- Implementa bariere de protecție, aprobări cu om în buclă și căi de decizie trasabile.
- Implementa, monitoriza și întreține servicii LangGraph în producție cu observabilitate și controale de cost.
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.
Construirea de Fluxuri de Lucru Dinamice cu LangGraph și Agenti LLM
14 OreLangGraph este un cadru pentru compunerea de fluxuri de lucru structurate în grafice LLM care sprijină ramificarea, utilizarea uneltelor, memoria și execuția controlabilă.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului) este destinat inginerilor și echipelor de produs de nivel intermediar care doresc să combine logica grafică a LangGraph cu buclele agenților LLM pentru a construi aplicații dinamice și conștiente de context, cum ar fi agenți de asistență pentru clienți, arbori de decizie și sisteme de recuperare a informațiilor.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Proiecta fluxuri de lucru bazate pe grafice care coordonează agenți LLM, unelte și memorie.
- Implementa rutare condiționată, încercări repetate și mecanisme de rezervă pentru o execuție robustă.
- Integra recuperarea, API-uri și ieșiri structurate în buclele agenților.
- Evalua, monitoriza și consolida comportamentul agenților pentru fiabilitate și siguranță.
Formatul Cursului
- Prelegere interactivă și discuții facilitate.
- Laboratoare ghidate și prezentări de cod într-un mediu de sandbox.
- Exerciții de proiectare bazate pe scenarii și evaluări între colegi.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
LangGraph pentru Automatizarea Marketingului
14 OreLangGraph este un cadru de orchestratie bazat pe grafice care permite fluxuri de lucru conditionate, în mai multe etape, pentru LLM și instrumente, ideal pentru automatizarea și personalizarea conductelor de conținut.
Această formare condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată marketerilor de nivel intermediar, strategilor de conținut și dezvoltatorilor de automatizări care doresc să implementeze campanii dinamice de emailuri și conducte de generare de conținut folosind LangGraph.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Proiecta fluxuri de lucru structurate pe grafice pentru conținut și emailuri cu logică condiționată.
- Integra LLM-uri, API-uri și surse de date pentru personalizare automată.
- Gestiona starea, memoria și contextul în cadrul campaniilor cu mai multe etape.
- Evalua, monitoriza și optimiza performanța fluxurilor de lucru și rezultatele livrării.
Formatul Cursului
- Prelegeri interactive și discuții de grup.
- Sesiuni practice de implementare a fluxurilor de lucru pentru emailuri și conducte de conținut.
- Exerciții bazate pe scenarii de personalizare, segmentare și logică de ramificare.
Opțiuni de Personalizare a Cursului
- Pentru a solicita o formare personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Le Chat Enterprise: ChatOps Privat, Integrări și Controale de Administrare
14 OreLe Chat Enterprise este o soluție privată de ChatOps care oferă organizațiilor capabilități de inteligență artificială conversațională sigure, personalizabile și guvernate, cu suport pentru RBAC, SSO, conectori și integrări de aplicații enterprise.
Acest training condus de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinat managerilor de produs de nivel intermediar, liderilor IT, inginerilor de soluții și echipelor de securitate/conformitate care doresc să implementeze, configureze și guverneze Le Chat Enterprise în medii enterprise.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze și să implementeze Le Chat Enterprise pentru implementări sigure.
- Să activeze RBAC, SSO și controale bazate pe conformitate.
- Să integreze Le Chat cu aplicațiile enterprise și stocurile de date.
- Să proiecteze și să implementeze playbook-uri de administrare și guvernare pentru ChatOps.
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.
Accelerarea Fluxurilor de Lucru Python Pandas cu Modin
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat oamenilor de știință și dezvoltatorilor care doresc să folosească Modin pentru a construi și implementa calcule paralele cu Pandas pentru o analiză de date mai rapidă.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Să configureze mediul necesar pentru a începe dezvoltarea fluxurilor de lucru Pandas la scară largă cu Modin.
- Să înțeleagă caracteristicile, arhitectura și avantajele Modin.
- Să cunoască diferențele dintre Modin, Dask și Ray.
- Să efectueze operațiuni Pandas mai rapid cu Modin.
- Să implementeze întreaga API și funcții Pandas.
