Skrddersydd anvendt kunstig intelligens og LLM-ingeniørarbeid med Python Treningskurs
Kursoversikt
Denne praktiske opplæringen er rettet mot fagpersoner med bakgrunn innen dataingeniør som ønsker å bygge praktiske ferdigheter innen kunstig intelligens, Python og store språkmodeller (LLM). Kurset fokuserer på virkelige applikasjoner, og dekker bruk av modeller, prompt-ingeniørarbeid og bygging av AI-drevne løsninger. Deltakerne vil jobbe gjennom progresive øvelser som beveger seg fra grunnleggende konsepter til å bygge distribuerbare AI-arbeidsflyter.
Opplæringsformat
• Klasseromsopplæring på stedet
• Instruktørledede sesjoner med veiledet praksis
• Interaktive diskusjoner og case studies fra praksisfeltet
• Daglige praktiske øvelser
Kursmål
• Forstå grunnleggende AI- og maskinlæringskonsepter som er relevante for moderne applikasjoner
• Styrk Python-ferdigheter for AI-utvikling og dataarbeidsflyter
• Lær hvordan store språkmodeller fungerer og hvordan de brukes effektivt
• Utform og optimaliser prompts for pålitelige resultater
• Bygg ende-til-ende AI-løsninger ved hjelp av API-er og rammeverk
• Integrer AI i dataingeniør-pipelines
Kursplan
Kursplan Opplæringsforslag
Dag 1 - Innføring til AI og Python for dataarbeidsflyter
• Oversikt over landskapet innen kunstig intelligens og maskinlæring
• AI-rollen i moderne dataingeniør
• Gjennomgang av Python-grunnleggende for AI-applikasjoner
• Arbeide med data ved hjelp av pandas og NumPy
• Introduksjon til API-er og håndtering av JSON-data
• Mini-øvelse for lasting og transformasjon av datasett
Dag 2 - Maskinlæringsfundamenter for praktikere
• Konsepter innen overvåket og uværet læring
• Teknikker for feature engineering og dataforberedelse
• Grunnleggende modelltrening ved hjelp av scikit-learn
• Modellevaluering og ytelsesmetrikk
• Introduksjon til konsepter for modellspredning
• Praktisk bygging av en enkel prediktiv modell
Dag 3 - Introduksjon til LLM-er og Prompt-inneniørarbeid
• Forståelse av store språkmodeller og hvordan de fungerer
• Tokenisering, kontekstvinduer og begrensninger
• Principle og teknikker for prompt-design
• Zero-shot og few-shot prompting
• Strategies for prompt-evaluering og iterasjon
• Praktiske øvelser i prompt-inneniørarbeid
Dag 4- Bygge AI-applikasjoner med LLM-er
• Bruk av LLM-API-er i Python
• Konsepter for strukturerte utdata og funksjonskalling
• Bygge chat-baserte og oppgave-baserte applikasjoner
• Introduksjon til retrieval-augmented generation (RAG)
• Koble LLM-er til eksterne datakilder
• Mini-prosjekt: bygging av en enkel AI-assistent
Dag 5 - Productionisering av AI-løsninger
• Designe skalerbare AI-arbeidsflyter
• Integrer AI i datapipelines
• Overvåking og forbedring av modellytelse
• Kostnadsoptimering og strategier for API-bruk
• Sikkerhet og ansvarlige AI-vurderinger
• Sluttprosjekt: bygging av en ende-til-ende AI-løsning
Åpne kurs krever 5+ deltakere.
Skrddersydd anvendt kunstig intelligens og LLM-ingeniørarbeid med Python Treningskurs - Bestilling
Skrddersydd anvendt kunstig intelligens og LLM-ingeniørarbeid med Python Treningskurs - Forespørsel
Skrddersydd anvendt kunstig intelligens og LLM-ingeniørarbeid med Python - Konsulentforespørsel
Referanser (2)
Instruktøren var meget tilgjengelig for å svare på alle typer spørsmål jeg hadde.
Caterina - Stamtech
Kurs - Developing APIs with Python and FastAPI
Maskinoversatt
Instruktør utvikler opplæring basert på deltakerens tempo
Farris Chua
Kurs - Data Analysis in Python using Pandas and Numpy
Maskinoversatt
Kommende kurs
Relaterte kurs
Avansert LangGraph: Optimalisering, Feilsøking og Overvåkning av Komplekse Grafer
35 TimerLangGraph er et rammeverk for å bygge tilstandsstyrte, multi-aktor LLM-applikasjoner som sammensatte grafer med vedvarende tilstand og kontroll over utførelsen.
Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot AI-plattformingeniører, DevOps for AI, og ML-arkitekter på avansert nivå som ønsker å optimalisere, feilsøke, overvåke og drifte produksjonsklare LangGraph-systemer.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:
- Designe og optimalisere komplekse LangGraph-topologier for hastighet, kostnad og skalerbarhet.
- Ingeniørreliabilitet med gjentakelser, tidsutløsninger, idempotens, og gjenoppretting basert på sjekkpunkter.
- Feilsøke og spore grafutførelser, inspisere tilstand, og systematisk reprodusere produksjonsproblemer.
- Instrumentere grafer med loggfiler, målinger og spor, deployere til produksjon, og overvåke SLAs og kostnader.
Format for kurset
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Mye øvelser og praksis.
- Hands-on implementering i et live-laboratoriumsmiljø.
Kursetilpassingsmuligheter
- For å be om tilpasset trening for dette kurset, ta kontakt med oss for å avtale.
Bygging av Kodingagenter med Devstral: Fra Agentdesign til Verktøy
14 TimerDevstral er en åpen kilde rammeverk designet for å bygge og kjøre kodingsagenter som kan interagere med kodebaser, utviklerverktøy og APIer for å øke ingeniørproduktivitet.
Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå til avanserte ML-ingeniører, utviklerverktøy-teamer og SREs som ønsker å designe, implementere og optimere kodingsagenter ved hjelp av Devstral.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:
- Sette opp og konfigurere Devstral for utvikling av kodingsagenter.
- Designe agentbaserte arbeidsflyter for utforskning og modifisering av kodebaser.
- Integre kodingsagenter med utviklerverktøy og APIer.
- Implementere beste praksis for sikker og effektiv agentdeploiement.
Kursformat
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Mange øvelser og praksis.
- Hånds på implementering i et live-lab-miljø.
KursTilpassingsmuligheter
- For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst ta kontakt for å avtale.
Data Analysis with Python, Pandas and Numpy
14 TimerDenne instruktørledede, live opplæringskurset i Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivåutviklere av Python og dataanalytikere som ønsker å forbedre ferdighetene sine i dataanalyse og datamanipulering ved bruk av Pandas og NumPy.
Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Opprette en utviklingsmiljø som inkluderer Python, Pandas og NumPy.
- Lage en dataanalyseapplikasjon ved bruk av Pandas og NumPy.
- Utføre avansert datamanipulering, sortering og filtreringsoperasjoner.
- Utføre aggregatoperasjoner og analysere tidsrekker.
- Visualisere data ved bruk av Matplotlib og andre visualiseringsbiblioteker.
- Feilsøke og optimalisere dataanalysekoden sin.
Open-Source Model Ops: Selvhøsting, Finjustering og Styring med Devstral & Mistral Modeller
14 TimerDevstral og Mistral-modeller er åpne kilder AI-teknologier designet for fleksibel innføring, finjustering og skalerbar integrering.
Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå til avanserte ML-ingeniører, plattformteam, og forskningsingeniører som ønsker å selv vertshus, finjustere og styre Mistral og Devstral-modeller i produksjonsmiljøer.
Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:
- Sette opp og konfigurere selv vertshus miljøer for Mistral og Devstral-modeller.
- Anvende finjusteringsteknikker for domenespesifikk ytelse.
- Implementere versjonering, overvåking, og livssyklusstyring.
- Sikre sikkerhet, overholdelse, og ansvarsfull bruk av åpne kildekode modeller.
Kursets format
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Hender-på øvelser i selv vertshus og finjustering.
- Live-lab implementering av styring og overvåkingsrørledninger.
Kursetilpassingsmuligheter
- For å be om en tilpasset trening for dette kurset, ta kontakt med oss for å avtale.
FARM (FastAPI, React, and MongoDB) Full Stack Utvikling
14 TimerDenne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke FARM-stakken (FastAPI, React, og MongoDB) til å bygge dynamiske, høyytelsesfulle og skalerbare webapplikasjoner.
Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Sette opp den nødvendige utviklingsmiljøet som integrerer FastAPI, React, og MongoDB.
- Forstå de viktige konsepter, egenskapene og fordelene ved FARM-stakken.
- Lære å bygge REST-APIer med FastAPI.
- Lære å designe interaktive applikasjoner med React.
- Utvikle, teste og distribuere applikasjoner (front-end og back-end) ved hjelp av FARM-stakken.
Utvikling av API-er med Python og FastAPI
14 TimerDenne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere som ønsker å bruke FastAPI med Python for å bygge, teste og distribuere RESTful APIer enklere og raskere.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Sette opp det nødvendige utviklingsmiljøet for å utvikle API-er med Python og FastAPI.
- Opprette API-er raskere og enklere ved hjelp av FastAPI-biblioteket.
- Lære hvordan man oppretter datamodeller og skjemaer basert på Pydantic og OpenAPI.
- Koble API-er til en database ved hjelp av SQLAlchemy.
- Implementere sikkerhet og autentisering i API-er ved hjelp av FastAPI-verktøyene.
- Bygge container-images og distribuere web-API-er til en sky-server.
Fiji: Bildebehandling for bioteknologi og toksikologi
14 TimerDette instruktørbaserte, live-treningen i Norge (online eller på sted) er rettet mot nybegynner- og mellomnivå-forskere og laboratorieprofesjonelle som ønsker å behandle og analysere bilder relaterert til histologiske vev, blodceller, alger og andre biologiske prøver.
Ved slutt på denne treningen vil deltakerne kunne:
- Navigere i Fijis grensesnitt og bruke ImageJs kjernefunksjoner.
- Forbehandle og forbedre vitenskapelige bilder for bedre analyse.
- Analysere bilder kvantitativt, inkludert celle telling og arealmåling.
- Automatisere gjentakende oppgaver ved hjelp av makroer og plugins.
- Tilpasse arbeidsflyt for spesifikke bildeanalysebehov i biologisk forskning.
LangGraph Applikasjoner innen Finans
35 TimerLangGraph er et rammeverk for å bygge tilstandsbaserte, multi-actor LLM-applikasjoner som sammensatte grafer med vedvarende tilstand og kontroll over utføring.
Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå- til avanserte profesjonelle som ønsker å designe, implementere og drive LangGraph-baserte finansløsninger med riktig styring, observabilitet og overholdelse.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:
- Designe finansrelaterte LangGraph-flere arbeidsflyter som følger regelverks- og revisjonskrav.
- Integere finansielle datastandarder og ontologier i graftilstand og verktøy.
- Implementere pålitelighet, sikkerhet og menneske-i-løkke-kontroll for kritiske prosesser.
- Deploy, overvåke og optimalisere LangGraph-systemer for ytelse, kostnad og SLAs.
Format på kurset
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Mange øvelser og praktisk trening.
- Hender i live-laboratoriums miljø.
Tilpassingsalternativer for kurset
- For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
LangGraph Foundations: Grafbasert LLM-prompting og -kjedning
14 TimerLangGraph er et rammeverk for å bygge LLM-applikasjoner med strukturerte grafer som støtter planlegging, grening, verktøybruk, minne og kontrollerbar utførelse.
Dette instruktørledete, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på nybegynnernivå, prompt-ingeniører og databehandlere som ønsker å designe og bygge pålitelige, flertrinns LLM-arbeidsflyter ved hjelp av LangGraph.
Etter slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forklare grunnleggende LangGraph-konsepter (noder, kanter, tilstand) og når de skal brukes.
- Bygge prompt-kjeder som grener seg, kaller på verktøy og opprettholder minne.
- Integrere henting og eksterne API-er i graf-arbeidsflyter.
- Teste, feilsøke og evaluere LangGraph-applikasjoner for pålitelighet og sikkerhet.
Kursformat
- Interaktiv forelesning og facilitated diskusjon.
- Veiledede laboratorier og kodegjennomganger i et sandkasse-miljø.
- Scenario-baserte øvelser innen design, testing og evaluering.
Alternativer for tilpasning av kurset
- Hvis du ønsker en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale dette.
LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments
35 TimerLangGraph muliggjør tilstandsbaserte, multi-aktorarbeidsfløter drevet av LLMs med presis kontroll over utførelsespåer og tilstandspersistens. I helsevesenet er disse evnene avgjørende for overholdelse av forskrifter, interoperabilitet og opprettelse av beslutningsstøttesystemer som samordnes med medisinske arbeidsfløter.
Denne instruktørledede, live trening (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avanserte fagfolk som ønsker å designe, implementere og administrere LangGraph-baserte helsevesenløsninger mens de møter regulerings-, etiske og operative utfordringer.
Ved avslutningen av denne treningen vil deltakerne kunne:
- Designe helsevesen-spesifikke LangGraph-arbeidsfløter med overholdelse og auditering i tankene.
- Integrere LangGraph-applikasjoner med medisinske ontologier og standarder (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Bruke beste praksis for pålitelighet, sporbarhet og forklarbarhet i sensitive miljøer.
- Utplassere, overvåke og validere LangGraph-applikasjoner i helsevesensproduksjonsmiljøer.
Format på kurset
- Interaktive forelesninger og diskusjoner.
- Hender-på øvelser med virkelige tilfeller.
- Implementeringsøvelser i et live-labmiljø.
Tilpasningsmuligheter for kurset
- For å be om tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
LangGraph for Legal Applications
35 TimerLangGraph er et rammeverk for å bygge tilstandsbevarende, fleraktør LLM-applikasjoner som sammensatte grafer med persistert tilstand og nøyaktig kontroll over kjøring.
Denne instruktørførte, live-utdanningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå- til avanserte profesjonelle som ønsker å designe, implementere og driftsette LangGraph-baserte juridiske løsninger med nødvendige overholdelses-, sporbarhets- og reguleringskontroller.
Ved slutten av denne utdannelsen vil deltakerne kunne:
- Designe juridisk spesifikke LangGraph-arbeidsflyter som bevare sporbarhet og overholdelse.
- Integrere juridiske ontologier og dokumentstandarder i grafens tilstand og behandling.
- Implementere kontrollmekanismer, godkjenninger med menneskelig involvering og sporbare beslutningssti.
- Driftsette, overvåke og vedlikeholde LangGraph-tjenester i produksjon med observabilitet og kostnadskontroll.
Kursformat
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Mye øvelser og praksis.
- Hånd-on implementering i et live-lab-miljø.
Kursanpassningsmuligheter
- For å be om en anpasset utdanning for dette kurset, kontakt oss for å avtale.
Bygge dynamiske arbeidsflyter med LangGraph og LLM-agenter
14 TimerLangGraph er et rammeverk for å sammensette arbeidsflyter med LLM-er basert på grafer, som støtter forgrening, verktøybruk, minne og kontrollerbar utførelse.
Denna instruktørledete, live-undervisningen (nett eller på stedet) er rettet mot ingeniører og produktteam med mellomliggende kompetanse som ønsker å kombinere LangGraphs graflogikk med LLM-agentløkker for å bygge dynamiske, kontekstbevisste applikasjoner som kundesupportagenter, beslutningstre og informasjonshentningssystemer.
Et denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Designe arbeidsflyter basert på grafer som samordner LLM-agenter, verktøy og minne.
- Implementere betinget ruting, omforsøk og fallback-mekanismer for robust utførelse.
- Integriere henting, API-er og strukturerte utdata i agentløkker.
- Evaluere, overvåke og styrke agentytelse for pålitelighet og sikkerhet.
Kursformat
- Interaktiv forelesning og veiledet diskusjon.
- Veiledede laboratorier og kodegjennomgang i et sandkassemiljø.
- Scenariobaserte designoppgaver og kollegaveiledning.
Valgmuligheter for tilpasning av kurset
- Kontakt oss for å bestille en tilpasset opplæring på dette kurset.
LangGraph for Marketing Automation
14 TimerLangGraph er et grafbasert orkestreringsrammeverk som gjør det mulig å implementere betingede, fler-trinns LLM- og verktøy-arbeidsflyt. Dette rammen er ideelt for automatisering og personalisering av innholdspipelines.
Denne instruktørflyttede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot markedsførere med mellomnivåkompetanse, innholdsstrateger og automatiseringudviklere som ønsker å implementere dynamiske, greningsmessige e-postkampanjer og innholdsgenereringspipelines ved hjelp av LangGraph.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:
- Designe grafstrukturert innhold og e-postarbeidsflyt med betingelseslogikk.
- Integrere LLMs, APIer og datasøknelser for automatisert personalisering.
- Administrere tilstand, minne og kontekst i fler-trinns kampanjer.
- Evaluere, overvåke og optimalisere arbeidsflyts prestasjon og leveranseresultater.
Kursform
- Interaktive forelesninger og gruppediskusjoner.
- Praktiske laboratorieøvelser med implementering av e-postarbeidsflyt og innholdspipelines.
- Scenario-baserte øvelser om personalisering, segmentering og greningslogikk.
Kursanpassningsmuligheter
- For å be om en tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å ordne det.
Le Chat Enterprise: Privat ChatOps, Integrasjoner & Admin-kontroller
14 TimerLe Chat Enterprise er en privat ChatOps-løsning som tilbyr sikre, tilpassbare og regulerte konversasjonsbaserte AI-funksjoner for organisasjoner, med støtte for RBAC, SSO, koblinger og integrasjoner med bedriftsapplikasjoner.
Denne instruktørledede, live treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-produktansvarlige, IT-ledere, løsningsingeniører og sikkerhets-/samsvarslag som ønsker å implementere, konfigurere og administrere Le Chat Enterprise i bedriftsmiljøer.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:
- Sette opp og konfigurere Le Chat Enterprise for sikre implementeringer.
- Aktivere RBAC, SSO og samvarsdrevet kontroll.
- Integrere Le Chat med bedriftsapplikasjoner og datalagre.
- Utforme og implementere styrings- og administrativspørsmål for ChatOps.
Formatet på kurset
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Mange øvelser og øving.
- Hender i en live-lab-miljø.
Tilpassingsmuligheter for kurset
- For å be om tilpasset trening for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Kostnadseffektive LLM-arkitekturer: Mistral i stor skala (Ytelses-/kostnadsteknikk)
14 TimerMistral er en familie av høy ytelses store språkmodeller som er optimalisert for kostnadseffektiv produksjonsutplassering i stor skala.
Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte infrastrukturingeniører, skyarkitekter og MLOps-ledere som ønsker å designe, plassere ut og optimalisere Mistral-baserte arkitekturer for maksimal gjennomstrømning og minimum kostnad.
Etter denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Implementere skalerbare utplasseringsmønstre for Mistral Medium 3.
- Anvende batching, kvantisering og effektive serveringsstrategier.
- Optimalisere inferenskostnader vedlikeholdt ytelse.
- Designe produksjonsklare serveringstopologier for bedriftsarbeidsbelastninger.
Kursformatet
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Mange øvelser og praksis.
- Håndsmaks implementering i et live-lab-miljø.
Valgfrie kursetilpasninger
- Hvis du ønsker tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å arrangere.