Giới thiệu về Khoa học Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo sử dụng Python Khóa Học Đào Tạo

Buổi đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) do giảng viên hướng dẫn này dành cho các kỹ sư nền tảng AI cấp cao, DevOps cho AI và kiến trúc sư ML muốn tối ưu hóa, gỡ lỗi, giám sát và vận hành hệ thống LangGraph sản xuất.

Tại cuối buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Lập kế hoạch và tối ưu hóa các mô hình phức tạp của LangGraph về tốc độ, chi phí và khả năng mở rộng.
• Lập trình độ tin cậy bằng cách sử dụng thử lại, thời gian chờ, idempotency và phục hồi dựa trên điểm kiểm tra.
• Gỡ lỗi và theo dõi việc thực thi đồ thị, xem xét trạng thái và lặp lại hệ thống sản xuất một cách có hệ thống.
• Cấp phép cho các đồ thị bằng nhật ký,指标和跟踪，部署到生产环境，并监控SLA和成本。

课程格式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手实现。

课程定制选项

• 如需为本课程请求定制培训，请联系我们安排。

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu muốn sử dụng hệ sinh thái Anaconda để thu thập, quản lý và triển khai các gói và quy trình phân tích dữ liệu trên một nền tảng duy nhất.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và cấu hình các thành phần và thư viện Anaconda.
• Hiểu các khái niệm, tính năng và lợi ích cốt lõi của Anaconda.
• Quản lý các gói, môi trường và kênh bằng Anaconda Navigator.
• Sử dụng các gói Conda, R và Python cho khoa học dữ liệu và học máy.
• Tìm hiểu một số trường hợp sử dụng thực tế và kỹ thuật quản lý nhiều môi trường dữ liệu.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư phần mềm muốn sử dụng Dask với hệ sinh thái Python để xây dựng, mở rộng và phân tích các tập dữ liệu lớn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường để bắt đầu xây dựng xử lý dữ liệu lớn với Dask và Python.
• Khám phá các tính năng, thư viện, công cụ và API có sẵn trong Dask.
• Hiểu cách Dask tăng tốc tính toán song song trong Python.
• Tìm hiểu cách mở rộng hệ sinh thái Python (Numpy, SciPy và Pandas) bằng cách sử dụng Dask.
• Tối ưu hóa môi trường Dask để duy trì hiệu suất cao trong việc xử lý các tập dữ liệu lớn.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển Python và chuyên gia phân tích dữ liệu ở trình độ trung cấp, mong muốn nâng cao kỹ năng phân tích và xử lý dữ liệu sử dụng Pandas và NumPy.

Bằng cuối khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển bao gồm Python, Pandas và NumPy.
• Tạo ứng dụng phân tích dữ liệu bằng Pandas và NumPy.
• Thực hiện các thao tác xử lý dữ liệu phức tạp, sắp xếp và lọc dữ liệu.
• Thực hiện các thao tác tổng hợp và phân tích dữ liệu chuỗi thời gian.
• Trực quan hóa dữ liệu bằng Matplotlib và các thư viện trực quan khác.
• Gỡ lỗi và tối ưu hóa mã phân tích dữ liệu của họ.

Khóa đào tạo trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng bộ công cụ FARM (FastAPI, React và MongoDB) để xây dựng các ứng dụng web động, hiệu suất cao và có khả năng mở rộng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết tích hợp FastAPI, React và MongoDB.
• Hiểu các khái niệm, tính năng và lợi ích chính của bộ công cụ FARM.
• Tìm hiểu cách xây dựng REST API với FastAPI.
• Tìm hiểu cách thiết kế các ứng dụng tương tác với React.
• Phát triển, kiểm tra và triển khai các ứng dụng (front-end và back-end) bằng bộ công cụ FARM.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển muốn sử dụng FastAPI với Python để xây dựng, kiểm tra và triển khai các API RESTful dễ dàng và nhanh chóng hơn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập môi trường phát triển cần thiết để xây dựng API với Python và FastAPI.
• Tạo API nhanh chóng và dễ dàng hơn bằng thư viện FastAPI.
• Tìm hiểu cách tạo mô hình dữ liệu và lược đồ dựa trên Pydantic và OpenAPI.
• Kết nối API với cơ sở dữ liệu bằng SQLAlchemy.
• Triển khai bảo mật và xác thực trong API bằng các công cụ của FastAPI.
• Xây dựng hình ảnh container và triển khai API web lên máy chủ đám mây.

Khóa đào tạo này do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà nghiên cứu và chuyên viên phòng thí nghiệm từ mức cơ bản đến trung cấp, những người muốn xử lý và phân tích hình ảnh liên quan đến mô học, tế bào máu, tảo và các mẫu sinh học khác.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Điều hướng giao diện Fiji và sử dụng các chức năng cốt lõi của ImageJ.
• Xử lý tiền xử lý và cải thiện hình ảnh khoa học để phân tích tốt hơn.
• Phân tích hình ảnh định lượng, bao gồm đếm tế bào và đo diện tích.
• Tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại bằng macro và plugin.
• Tùy chỉnh quy trình làm việc cho nhu cầu phân tích hình ảnh cụ thể trong nghiên cứu sinh học.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn học hỏi và xây dựng sự nghiệp của họ trong Data Science bằng cách sử dụng Kaggle.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Tìm hiểu về khoa học dữ liệu và học máy.
• Khám phá phân tích dữ liệu.
• Tìm hiểu về Kaggle và cách thức hoạt động của nó.

LangGraph là một khung để xây dựng các ứng dụng LLM có trạng thái, đa nhân vật dưới dạng các đồ thị có thể kết hợp với trạng thái bền vững và kiểm soát thực thi.

Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào những chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp muốn thiết kế, triển khai và vận hành các giải pháp tài chính dựa trên LangGraph với quản lý, khả năng quan sát và tuân thủ quy định thích hợp.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế các luồng làm việc LangGraph đặc biệt cho tài chính phù hợp với các yêu cầu quản lý và kiểm toán.
• Tích hợp các tiêu chuẩn và ontologies dữ liệu tài chính vào trạng thái đồ thị và công cụ.
• Triển khai các điều khiển an toàn, tin cậy và con người trong vòng lặp cho các quá trình quan trọng.
• Triển khai, giám sát và tối ưu hóa các hệ thống LangGraph cho hiệu suất, chi phí và SLAs.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Triển khai thực tiễn trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

LangGraph là một khung công tác để xây dựng các ứng dụng LLM có cấu trúc đồ thị, hỗ trợ lập kế hoạch, phân nhánh, sử dụng công cụ, bộ nhớ và điều khiển quá trình thực thi.

Khóa học huấn luyện do giảng viên trực tiếp hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển ở cấp độ người mới bắt đầu, kỹ sư prompt và chuyên gia dữ liệu muốn thiết kế và xây dựng các quy trình xử lý LLM đa bước đáng tin cậy bằng LangGraph.

Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Giải thích các khái niệm cốt lõi của LangGraph (nút, cạnh, trạng thái) và thời điểm sử dụng chúng.
• Xây dựng các chuỗi prompt có khả năng phân nhánh, gọi công cụ và duy trì bộ nhớ.
• Tích hợp khả năng truy xuất thông tin và các API bên ngoài vào các quy trình đồ thị.
• Kiểm thử, gỡ lỗi và đánh giá các ứng dụng LangGraph về độ tin cậy và tính an toàn.

Định dạng khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận có hướng dẫn.
• Phòng lab có hướng dẫn và trình bày mã nguồn trong môi trường sandbox.
• Bài tập dựa trên tình huống về thiết kế, kiểm thử và đánh giá.

Tùy chọn cá nhân hóa khóa học

• Để yêu cầu khóa học được cá nhân hóa, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

LangGraph cho phép các quy trình có trạng thái, đa diễn viên, được hỗ trợ bởi các LLM với kiểm soát chính xác về các đường đi thực thi và sự bền vững của trạng thái. Trong y tế, các khả năng này là cực kỳ quan trọng cho tuân thủ, tương tác và xây dựng hệ thống hỗ trợ quyết định phù hợp với các quy trình y tế.

Khóa học này, được dẫn dắt bởi giảng viên trực tuyến hoặc trực tiếp tại chỗ, được hướng đến các chuyên gia có trình độ từ trung cấp đến cao cấp muốn thiết kế, triển khai và quản lý các giải pháp y tế dựa trên LangGraph trong khi giải quyết các thách thức về quy định, đạo đức và hoạt động.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Thiết kế các quy trình LangGraph dành cho y tế với sự tuân thủ và khả năng kiểm tra.
• Tích hợp các ứng dụng LangGraph với các định danh và tiêu chuẩn y tế (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Áp dụng các tốt nhất cho tin cậy, khả năng theo dõi và khả năng giải thích trong môi trường nhạy cảm.
• Triển khai, giám sát và xác minh các ứng dụng LangGraph trong các môi trường sản xuất y tế.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Bài tập thực hành với các trường hợp thực tế.
• Thực hành triển khai trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

LangGraph là một khung công tác để xây dựng các ứng dụng LLM có trạng thái, đa diễn viên dưới dạng đồ thị có thể ghép nối với trạng thái cố định và kiểm soát chính xác quá trình thực thi.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các chuyên gia trung cấp đến nâng cao, những người muốn thiết kế, triển khai và vận hành các giải pháp pháp lý dựa trên LangGraph với các kiểm soát tuân thủ, theo dõi và quản trị cần thiết.

Sau khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết kế các quy trình làm việc LangGraph cụ thể cho pháp lý nhằm bảo đảm khả năng kiểm toán và tuân thủ.
• Tích hợp các bản đồ tri thức pháp lý và tiêu chuẩn tài liệu vào trạng thái đồ thị và quá trình xử lý.
• Triển khai các biện pháp kiểm soát, phê duyệt có sự can thiệp của con người và các đường quyết định có thể theo dõi.
• Triển khai, giám sát và duy trì dịch vụ LangGraph trong môi trường sản xuất với khả năng quan sát và kiểm soát chi phí.

Định dạng của Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Nhiều bài tập và thực hành.
• Thực hiện hands-on trong môi trường lab trực tiếp.

Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

LangGraph là một framework để thiết kế các quy trình làm việc của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có cấu trúc đồ thị, hỗ trợ phân nhánh, sử dụng công cụ, bộ nhớ và kiểm soát thực thi.

Chương trình đào tạo trực tiếp do chuyên gia hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhắm đến các kỹ sư có kinh nghiệm ở mức độ trung bình và đội ngũ sản phẩm muốn kết hợp logic đồ thị của LangGraph với vòng lặp tác nhân LLM để xây dựng các ứng dụng động, nhận biết ngữ cảnh như trợ lý hỗ trợ khách hàng, cây quyết định và hệ thống truy xuất thông tin.

Hoàn thành khóa học này, học viên sẽ có thể:

• Thiết kế các quy trình dựa trên đồ thị để phối hợp tác nhân LLM, công cụ và bộ nhớ.
• Các tuyến đường điều kiện, lần chạy thử lại và các biện pháp dự phòng cho quá trình thực thi vững chắc.
• Tích hợp truy xuất, API và kết quả có cấu trúc vào vòng lặp tác nhân.
• Đánh giá, giám sát và tăng cường bảo mật hành vi của tác nhân để đảm bảo độ tin cậy và an toàn.

Format của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận được hướng dẫn.
• Laboratory được hướng dẫn và duyệt qua mã trong môi trường sandbox.
• Bài tập thiết kế dựa trên kịch bản và đánh giá giữa các nhóm.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

LangGraph là một khung công tác dựa trên đồ thị cho phép tạo các quy trình làm việc đa bước và có điều kiện với LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn) và các công cụ, lý tưởng để tự động hóa và cá nhân hóa các đường ống nội dung.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào những người làm marketing, chiến lược gia nội dung, và nhà phát triển tự động hóa ở trình độ trung cấp, những người muốn triển khai các chiến dịch email và đường ống nội dung có phân nhánh và động bằng LangGraph.

Cuối khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:

• Thiết kế nội dung và quy trình làm việc email dựa trên đồ thị với lô-gic điều kiện.
• Tích hợp LLMs, API và nguồn dữ liệu cho tự động hóa cá nhân.
• Quản lý trạng thái, bộ nhớ và ngữ cảnh trong các chiến dịch nhiều bước.
• Đánh giá, giám sát và tối ưu hóa hiệu suất và kết quả giao hàng của quy trình làm việc.

Định dạng Khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận nhóm.
• Phòng thí nghiệm thực hành triển khai quy trình làm việc email và đường ống nội dung.
• Bài tập dựa trên kịch bản về cá nhân hóa, phân khúc và lô-gic phân nhánh.

Tùy chỉnh Khóa học

• Để yêu cầu khóa đào tạo được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học trực tiếp của giáo viên (trực tuyến hoặc trực tiếp tại cơ sở) này được hướng dẫn cho các nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển muốn sử dụng RAPIDS để xây dựng các pipeline, luồng làm việc, và hình ảnh trực quan được tăng tốc bởi GPU, áp dụng các thuật toán học máy như XGBoost, cuML, và các thuật toán khác.

Đến cuối khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt môi trường phát triển cần thiết để xây dựng các mô hình dữ liệu với NVIDIA RAPIDS.
• Hiểu về các tính năng, thành phần, và lợi ích của RAPIDS.
• Tận dụng GPU để tăng tốc các pipeline dữ liệu và phân tích dữ liệu từ đầu đến cuối.
• Thực hiện chuẩn bị dữ liệu và ETL được tăng tốc bởi GPU với cuDF và Apache Arrow.
• Học cách thực hiện các tác vụ học máy với các thuật toán XGBoost và cuML.
• Xây dựng hình ảnh trực quan dữ liệu và thực hiện phân tích đồ thị với cuXfilter và cuGraph.