Python for Natural Language Generation (NLG) Treningskurs

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å forbedre ferdighetene sine i å generere høykvalitets, menneskelignende tekst ved hjelp av avanserte NLG-metoder.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå avanserte teknikker for å generere tekst på naturlig språk.
• Implementere og finjustere transformatorbaserte modeller for NLG.
• Optimaliser NLG-utdata for flyt, sammenheng og relevans.
• Evaluer kvaliteten på generert tekst ved å bruke både automatiserte og menneskelige beregninger.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og programvareingeniører som ønsker å bruke Dask med Python-økosystemet for å bygge, skalere og analysere store datasett.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp miljøet for å begynne å bygge stordatabehandling med Dask og Python.
• Utforsk funksjonene, bibliotekene, verktøyene og APIene som er tilgjengelige i Dask.
• Forstå hvordan Dask akselererer parallell databehandling i Python.
• Lær hvordan du skalerer Python-økosystemet (Numpy, SciPy og Pandas) ved hjelp av Dask.
• Optimaliser Dask-miljøet for å opprettholde høy ytelse ved håndtering av store datasett.

Denne 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.

Denne 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.

Denne 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.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot nybegynnere som ønsker å lære det grunnleggende om NLG og dets rolle i AI og innholdsgenerering.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende konseptene for generering av naturlig språk.
• Utforsk bruksområdene til NLG i ulike bransjer.
• Lær grunnleggende teknikker for å generere menneskelignende tekst ved hjelp av AI.
• Arbeid med Python biblioteker og modeller for å generere tekst.

Målet med dette kurset er å gi en grunnleggende kompetanse i å anvende Machine Learning metoder i praksis. Gjennom bruken av Python programmeringsspråket og dets ulike biblioteker, og basert på en rekke praktiske eksempler, lærer dette kurset hvordan du bruker de viktigste byggblokkene Machine Learning, hvordan du gjør datamodelleringsbeslutninger, tolker utgangene til algoritmene og validerer resultatene.

Vårt mål er å gi deg ferdighetene til å forstå og bruke de mest grunnleggende verktøyene fra verktøyboksen med tillit og unngå de vanlige tapene av Data Sciences applikasjoner.

Målet med dette kurset er å gi generell kompetanse i å anvende maskinlæringsmetoder i praksis. Gjennom bruk av programmeringsspråket Python og dets ulike biblioteker, og basert på en rekke praktiske eksempler, lærer dette kurset hvordan man bruker de viktigste byggesteinene i maskinlæring, hvordan man tar beslutninger om datamodellering, tolker utdataene fra algoritmer og validere resultatene.

Målet vårt er å gi deg ferdighetene til å forstå og bruke de mest grunnleggende verktøyene fra Machine Learning verktøykassen på en trygg måte og unngå de vanlige fallgruvene i Data Sciences-applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og utviklere som ønsker å bruke Modin til å bygge og implementere parallelle beregninger med Pandas for raskere dataanalyse.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Sett opp det nødvendige miljøet for å begynne å utvikle Pandas arbeidsflyter i skala med Modin.
• Forstå funksjonene, arkitekturen og fordelene ved Modin.
• Kjenn forskjellene mellom Modin, Dask og Ray.
• Utfør Pandas operasjoner raskere med Modin.
• Implementer hele Pandas API og funksjoner.

Denne opplæringskurset, som ledes av en instruktør og gjennomføres live på Norge (online eller på stedet), er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre AI-drevne NLG-teknikker for chatbot- og virtuell assistentapplikasjoner.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Forstå de grunnleggende prinsippene for NLG for samtalebasert AI.
• Utnytte dyplearningteknikker for å forbedre dialoggenerering i chatboter.
• Integrere toppmoderne NLG-modeller som GPT-3 i chatbotrammeverk.
• Bruke kontekstuell AI for å forbedre samtalens sammenheng og flyt.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge er basert på den populære boken, "Automatiser de kjedelige tingene med Python", av Al Sweigart. Den er rettet mot nybegynnere og dekker essensielle Python programmeringskonsepter gjennom praktiske, praktiske øvelser og diskusjoner. Fokuset er på å lære å skrive kode for å dramatisk øke kontorproduktiviteten.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne vite hvordan de skal programmere i Python og bruke denne nye ferdigheten for:

• Automatisere oppgaver ved å skrive enkle Python-programmer.
• Skrive programmer som kan gjenkjenne tekstmønstre ved hjelp av "regulære uttrykk".
• Programmatisk generere og oppdatere Excel-regneark.
• Parse PDF-er og Word-dokumenter.
• Krype nettsider og hente informasjon fra onlinekilder.
• Skrive programmer som sender e-postvarsler.
• Bruke Pythons feilsøkingsverktøy for raskt å løse feil.
• Programmatisk styre mus og tastatur for å klikke og skrive for deg.

I denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge vil deltakerne lære avanserte Python programmeringsteknikker, inkludert hvordan man bruker dette allsidige språket for å løse problemer innen områder som distribuerte applikasjoner, dataanalyse og visualisering, UI-programmering og vedlikeholdsskripting .

Denne kursen er ment for de som ønsker å lære Python-programmeringsspråket. Fokuset er på Python-språket, kjernebibliotekene, samt valget av de beste og mest nyttige bibliotekene utviklet av Python-communityet. Python driver bedrifter og brukes av vitenskapsfolk over hele verden – det er et av de mest populære programmeringsspråkene.

Kurset kan leveres med den nyeste Python-versjonen 3.x med praktiske øvelser som utnytter full makt. Denne kurset kan leveres på ethvert operativsystem (alle smaker av UNIX, inkludert Linux og Mac OS X, samt Microsoft Windows).

De praktiske øvelsene utgjør omtrent 70% av kursetiden, og rundt 30% er demonstrasjoner og presentasjoner. Diskusjoner og spørsmål kan stilles gjennom hele kurset.

Merknad: opplæringen kan tilpasses spesielle behov på forhånd etter forespørsel før kursdatoen.

Selenium er en åpen kildekode rammeverk for å automatisere testing av nettapplikasjoner over ulike nettlesere. Med Selenium 4 er forbedrede WebDriver APIs, native relative locators og forbedret grid-støtte tilgjengelig. Python tilbyr enkelhet og sterk integrasjon med testrammeverk som Pytest, noe som gjør det til et kraftig valg for å utvikle skalerbare og vedlikeholdbare testautomatiseringsløsninger.

Denne instruktørledede, live-trainingen (online eller på sted) er rettet mot testere og utviklere på begynnernivå til mellomnivå som ønsker å bruke Selenium med Python for å automatisere testing av nettapplikasjoner i virkelige miljøer.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Installere og konfigurere Selenium med Python i en testmiljø.
• Bygge robuste testautomatiseringsskripter ved hjelp av Selenium WebDriver og Pytest.
• Bruke Page Object Model (POM) for vedlikeholdbare testrammeverk.
• Kjøre tester over flere nettlesere med Selenium Grid.
• Integrere automatiserte tester med CI/CD-rør.
• Feilsøke vanlige problemer og bruke beste praksis for automatiseringsstabilitet.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Mange øvelser og praktisk trening.
• Hånd på implementering i en live-lab-miljø.

Kurskustomiseringsalternativer

• For å be om en tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

Denne instruktørledede, liveopplæringen på Norge (online eller på stedet) retter seg mot mellomnivåprofesjonelle som ønsker å få praktiske ferdigheter i bruk av NLG for automatisering av tekstsammanfattinger og innholdsgenerering.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå kjerneprinsippene i NLG for tekstsammanfattinger og innholdsgenerering.
• Implementere NLG-modeller for å sammanfatte store dokumenter og artikler.
• Utnyttet forhåndstrente NLG-modeller som GPT for innholdsopprettelse.
• Bruke avanserte teknikker for å finjustere NLG-modeller for spesifikke innholdsopprettelsesoppgaver.