Obrázek Tvorba aplikací s GenAI v jazyce Python

Tvorba aplikací s GenAI v jazyce Python

Na školení se naučíte vytvářet aplikace s generativní AI v Pythonu – od práce s modely přes zpracování textu a obrazu až po integraci do reálných projektů. Získáte praktické dovednosti pro navrhování a nasazení GenAI řešení pomocí nejnovějších knihoven a nástrojů.
PN: SCTAGAIP1D
12 500 Kč bez DPH

Tento kurz je určen pro vývojáře, kteří by potřebovali do svých aplikací přidat prvky GenAI (generativní AI). Seznámíme se se základními koncepty, které je možné využít pro tvorbu nástrojů a aplikací psaných v jazyce Python, které využívají generativní AI. Popíšeme si význam vektorizace textu, embedded modelů i RAG databází.

V praktické části kurzu si ukážeme, jakým způsobem lze propojit LLM (velký jazykový model) s RAG databází k vytvoření "chatu" s potřebnými znalostmi. Aplikaci s GenAI vytvoříme "na zelené louce", aby bylo zřejmé, které kroky a postupy je zapotřebí implementovat.

Pro implementaci bude použit jazyk Python a framework Langchain.

1-denní

Kurz je určen pro programátory, vývojáře a softwarové inženýry, kteří chtějí integrovat generativní AI funkce do svých aplikací pomocí Pythonu. Je vhodný pro všechny, kdo chtějí vytvářet inteligentní aplikace s praktickým využitím modelů LLM a GenAI.

Naučíte se krok za krokem, jak:

  • pracovat s moderními GenAI modely v Pythonu,
  • používat API pro generování textu, kódu a další multimodální úlohy,
  • navrhovat a implementovat AI-orientované funkce ve vašich Python aplikacích,
  • zpracovávat vstupy a výstupy modelů efektivně a bezpečně,
  • ladit výkon, škálovat řešení a aplikovat best-practice vzory.
  • základní znalosti programovacího jazyka Python
  • Umělá inteligence a strojové učení
  • Vlastnosti velkých jazykových modelů
  • OpenAI a další standardizovaná API
  • Framework Langchain určený pro tvorbu aplikací využívajících GenAI
  • Framework Llama Stack
  • RAG (Retrieval-augmented generation)
  • Tokenizace textu
  • Tvorba embedded modelů (vektorizace)
  • Vyhledávání založené na podobnosti vektorů (vector similarity seach)
  • Databáze PgVector a FAISS
  • Další požadavky na GenAI aplikaci
    • kontrola vstupů
    • limitace počtu použitých tokenů
  • Evaluace GenAI aplikací

SW požadavky:

  • interpret jazyka Python
  • libovolné vývojové prostředí (programátorský editor či IDE)
  • přístup na Internet umožňující stahování balíčků Pythonu

Dosažená ocenění

Microsoft AEP jsme ESET Partner Centrum Microsoft Partner Microsoft SBS Citrix Adobe Partner