Informační webinář: Úvod do programování v Pythonu (pro úplné začátečníky)

18. 9. 2024 od 14:00

Poslední místa – Regresní analýza v TIBCO Statistica

Brno (Mendelova univerzita) – 6. 6. 2024

Poslední místa – Analýza rozptylu v TIBCO Statistica

Brno (Mendelova univerzita) – 7. 6. 2024

Využívání Google AI jazykových modelů v Pythonu

Nový

Naučte se ovládat a ladit model umělé inteligence Gemini. Efektivně automatizujte komplexní úkoly, data mining i administrativní rutinu ve výzkumu, vývoji, řízení firmy a v dalších oblastech.

V kurzu pro datové vědce, vývojáře a produktové manažery vás naučíme, jak využít Python pro ovládání Google jazykových modelů (LLMs), jak je správně vyladit a jak je nasadit do praxe. Po absolvování školení budete umět vytvořit vlastní model umělé inteligence a integrovat jej do vašich aplikací a systémů.

2denním kurzem vás provede Mgr. Miroslav Adámek, datový vědec a statistik se specializací na matematické modelování a bayesovskou statistiku, který působil na Slovenské akademii věd (viz profil lektora).

Procvičování probíhá na praktických příkladech v prostředí Python a Jupyter Notebook. Počítač vám zapůjčíme na místě, není třeba nosit vlastní.

Kodaňská 1441/46
Praha 10

Adresa konání kurzu

2 x 6 hodin

Délka kurzu

Zvýhodněné balíčky kurzů

Zakupte si balíček 2 nebo více vybraných kurzů a ušetřete

Z kurzu budete mít největší užitek, pokud:

jste vývojář nebo datový vědec a chcete LLM model Gemini ovládat prostřednictvím Pythonu,
jste výzkumný pracovník a potřebujete analyzovat komplexní vědecká data či tvořit nové hypotézy a modely,
jste produktový manažer a hledáte způsoby, jak zautomatizovat rutinní úkoly,
hledáte efektivní způsob, jak analyzovat velké objemy dat pomocí strojového učení.

Jaké vstupní znalosti jsou potřeba?

Co se na kurzu naučíte?

jak připravit data pro trénování AI modelů pomocí embeddings a vektorových databází pro klasifikaci a práci s textovými daty,
jak pracovat s různými typy promptů (prompt engineering – zero-shot, few-shot, chain-of-thought),
jak modifikovat jazykový model Gemini díky porozuměním principům a vývoji LLM,
způsoby ladění a optimalizace modelů pomocí různých technik fine-tuningu,
jak model nasadit do produkčního prostředí a integrovat do stávajících systémů s využitím MLOps postupů a nástrojů jako Vertex AI.

Chci vidět podrobný sylabus kurzu

Úvod: základy velkých jazykových modelů a generování textu

co jsou LLM a jak fungují transformátory,
stručná historie a vývoj LLM,
přehled praktických aplikací generativní AI.

Prompt Engineering:

co je prompt engineering a jak vytvářet efektivní prompty,
ladění promptů podle potřeby a dopad různých parametrů na výsledky,
ukázky a praktická cvičení s prompty,
nejlepší postupy (best practices) pro optimalizaci interakce s LLM.

Embeddings a vektorové databáze/úložiště:

co jsou embeddings, jejich geometrické vlastnosti a jak fungují vektorové databáze,
klasifikace, porovnávání dat a využití embeddings pro začlenění specializovaných dat,
praktické příklady použití embeddings ve spojení s LLM.

AI agenti:

základy vývoje AI agentů, klíčové komponenty a iterativní proces jejich vytváření,
propojení agentů se stávajícími systémy a jejich zdokonalování pomocí fine tuningu,
příklad: vytvoření agenta LangGraph pro objednávky v kavárně.
LLMs (velké jazykové modely) pro různé obory:
přehled specializovaných modelů, jako jsou SecLM a MedLM,
přizpůsobení LLM konkrétním oborům a zkušenosti datových vědců s jejich vývojem,
praktické ukázky nasazení doménově specifických LLM a základy vyladění vlastních modelů pro konkrétní aplikace.

MLOps procesy pro generativní umělou inteligenci:

úvod do MLOps, jeho role v generativní AI a přizpůsobení postupů pro základní modely,
využití nástrojů, jako je Vertex AI, pro správu a nasazení modelů,
best practices a případové studie z reálné praxe.

Názory spokojených účastníků

„Přestože s jazykem R pracuji již více jak 11 let, dozvěděl jsem se mnoho důležitých faktů, které mi coby samoukovi unikaly. Samozřejmostí je promítnutí těchto faktů do praktického využití, ať už se jedná o zefektivnění a zrychlení práce s R, tak především o teoretické základy, které pan Čapek vysvětlil naprosto bravurně. Jsem rád, že jsem kurz navštívil, protože při práci by mi jinak nastudování a pochopení principů, které stojí za různými typy testů hypotéz, trvalo roky. Kurz zabrousil též do pokročilejších metod. Vyzkoušeli jsme si základní zpracování časových řad, kdy jsme např. na čtvrtletní data nasazovali model a vykreslovali si grafy s předpovídanými hodnotami a konfidenčními intervaly. Za mě pořadatelé kurzu dostávají jedničku!“

Mgr. Ondřej Ledvinka, Ph.D., Český hydrometeorologický ústav

„Takto je to naprosto poprvé, kdy nám statistické metody někdo vysvětlil tak, že jsme dokázali pochopit i to, proč děláme to co děláme a jsme schopni to pak při práci i prakticky a především samostatně použit. Kurz byl zaměřen opravdu prakticky. Měl nevyhnutné množství teorie, no podstatnou část pak lektor věnoval praktické aplikaci statistických metod na jednotlivé úkoly v kontextu cíle, který daný úkol sledoval. Zároveň lektor velmi názorně vysvětloval jak o daných úkolech a aplikaci metod přemýšlet, co a proč se dělá a jak následně získané výstupy správně interpretovat.“

Vědecký pracovník, 1. lékařská fakulta Univerzita Karlova

Jaké školící materiály obdržíte?

Jak dlouho kurz trvá?

Kdo vás bude školit?

Kurzem vás provede Mgr. Miroslav Adámek, datový vědec a statistik se specializací na matematické modelování a bayesovskou statistiku. Vystudoval matematicko-statistické a informační metody v ekonomických a přírodních vědách na Univerzitě Konstantina Filozofa v Nitře, kde se věnoval problematice neuronových sítí a fuzzy logiky. Na Slovenské akademii věd se podílel na výzkumných projektech v oblasti fyziky a chemie.

V současnosti působí jako datový vědec ve vlastní společnosti STATS LAB. Dlouhodobě se věnuje také vzdělávací činnosti – vede školení a workshopy zaměřené na MS Excel, programování v Pythonu a R, a analýzu dat v nástrojích Tableau či Power BI. Je členem Slovenské společnosti pro kybernetiku a informatiku při SAV.

Kolik kurz stojí, kde probíhá a jaké jsou možnosti platby?

Kurz probíhá v našem školícím středisku na adrese Kodaňská 1441/46, Praha 10.

Cena kurzu je 14 900 Kč bez DPH. Součástí ceny je kromě zajištění pomůcek a školících materiálů také občerstvení v průběhu kurzu a oběd.

Platba probíhá převodem oproti vystavené faktuře.

Nezávazná přihláška na kurz

Stačí, když vyplníte formulář níže. Do 3 pracovních dnů se vám ozveme a probereme, zda kurz splňuje vaše představy a jaký bude další postup. Bez jakýchkoliv závazků z vaší strany.

Vaše jméno a příjmení*

Organizace

E-mail

Pozice

Telefon

Promo kód

Poznámka k přihlášce

Odesláním přihlášky vyjadřujete svůj souhlas s obchodními podmínkami a zpracováním osobních údajů.

Další názory spokojených účastníků

Anonymní zpětná vazba účastníků z dotazníku spokojenosti po kurzu.

Absolventi tohoto kurzu…

„Školení mi pomohlo v základní orientaci v jazyce R, dodalo mně to také odvahu pustit se do jazyka R hlouběji.“

„Naučil jsem se nové možnosti statistického zpracování dat, nad rámec metod dostupných v běžných statistických SW.“

„Mohu studentům ukázat, jak vyhodnocovat data v dalším statistickém softwaru.“

Navazující kurzy

Jsem v kurzu

Základní kurz statistiky II v programovacím jazyce R

Potřebujete poradit?

Zpracování osobních údajů

Adresa školícího centra

4D Center
Kodaňská 1441/46
101 00 Praha 10

Fakturační adresa

DataBon s.r.o.
Korunní 2569/108, 101 00 Praha 10

IČ: 09743804
DIČ: CZ09743804

Want to receive push notifications for all major on-site activities?