Zpracování přirozeného jazyka (NLP) pomocí Google Colab Training Course
Natural Language Processing (NLP) je klíčová oblast v AI, zaměřená na interakci mezi počítači a lidským jazykem. Tento kurz vstřelí účastníkům základy NLP technik pomocí Google Colab, pokrývající důležité koncepty jako je předzpracování textu, analýza nálady a použití populárních knihoven NLTK a SpaCy pro praktické úkoly.
Tento kurz vedený instruktorem (online nebo na místě) je určen středně pokročilým datovým vědcům a vývojářům, kteří chtějí použít NLP techniky pomocí Python v Google Colab.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět základním konceptům přírodního jazykového zpracování.
- Předzpracovat a čistit textová data pro úkoly NLP.
- Provádět analýzu nálady pomocí knihoven NLTK a SpaCy.
- Pracovat s textovými daty v prostředí Google Colab pro škálovatelné a kolaborativní rozvoj.
Formát kurzu
- Interaktivní přednáška a diskuse.
- Spousta cvičení a praxe.
- Praktické implementace v živém laboratorním prostředí.
Možnosti individualizace kurzu
- Pro požadavek na individualizovaný kurz, prosím kontaktujte nás pro uspořádání.
Návrh Školení
Úvod do NLP
- Co je přírodní jazyková zpracování (Natural Language Processing)?
- Důležitost NLP v moderních AI aplikacích
- Populární knihovny pro NLP: NLTK, SpaCy, Hugging Face
Techniky předzpracování textu
- Tokenizace a odstraňování stop slov
- Stemming a lemmatization
- Normalizační techniky pro text
Sentiment Analysis
- Úvod do sentiment analýzy
- Provedení sentiment analýzy pomocí NLTK
- Použití SpaCy pro pokročilou sentiment analýzu
Pokročilé techniky NLP
- Jmenová rozpoznání (Named entity recognition)
- Klasifikace textu
- Jazykové modelování pomocí prednatrénovaných modelů
Práce s Google Colab
- Úvod do prostředí Google Colab
- Nastavení a správa projektů NLP v Colab
- Spolupráce na úkoly NLP v Colab
Skutečné aplikace NLP
- NLP ve zdravotnictví, financích a podpoře zákazníků
- Použití NLP pro chatboty a virtuální asistenty
- Budoucí trendy v NLP výzkumu
Přehled a další kroky
Požadavky
- Základní pochopení konceptů zpracování přirozeného jazyka (NLP)
- Příznivý vztah k Python programování
- Zkušenosti s Jupyter Notebooky nebo podobnými prostředími
Cílová skupina
- Datoví vědci
- Vývojáři s zkušenostmi v Python
- Fandom AI
Open Training Courses require 5+ participants.
Zpracování přirozeného jazyka (NLP) pomocí Google Colab Training Course - Booking
Zpracování přirozeného jazyka (NLP) pomocí Google Colab Training Course - Enquiry
Zpracování přirozeného jazyka (NLP) pomocí Google Colab - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Související kurzy
Advanced LangGraph: Optimization, Debugging, and Monitoring Complex Graphs
35 hodinyLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
- Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
- Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
- Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation
35 hodinyAdvanced Ollama Model Debugging & Evaluation is an in-depth course focused on diagnosing, testing, and measuring model behavior when running local or private Ollama deployments.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI engineers, ML Ops professionals, and QA practitioners who wish to ensure reliability, fidelity, and operational readiness of Ollama-based models in production.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform systematic debugging of Ollama-hosted models and reproduce failure modes reliably.
- Design and execute robust evaluation pipelines with quantitative and qualitative metrics.
- Implement observability (logs, traces, metrics) to monitor model health and drift.
- Automate testing, validation, and regression checks integrated into CI/CD pipelines.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on labs and debugging exercises using Ollama deployments.
- Case studies, group troubleshooting sessions, and automation workshops.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Vytváření soukromých pracovních postupů AI s Ollama
14 hodinyTento instruktážní živý kurz (online nebo na místě) je určen pokročilým profesionálům, kteří chtějí implementovat bezpečné a efektivní AI-vedené pracovní postupy pomocí Ollama.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Nasadit a konfigurovat Ollama pro soukromé AI zpracování.
- Integrace AI modelů do bezpečných podnikových pracovních postupů.
- Optimalizovat výkon AI s udržováním datového soukromí.
- Automatizace obchodních procesů pomocí místných AI schopností.
- Zajišťovat dodržování podnikových zásad pro bezpečnost a správu.
Claude AI pro Vývojáře: Vytváření Aplikací Podporovaných Umělou Inteligencí
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře softwaru a inženýry AI, kteří chtějí integrovat Claude AI do svých aplikací, vytvářet chatboty s umělou inteligencí a vylepšovat softwarové funkce pomocí automatizace řízené AI.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Použijte Claude AI API k integraci AI do aplikací.
- Vyvíjejte chatboty a virtuální asistenty řízené umělou inteligencí.
- Vylepšete aplikace pomocí automatizace s umělou inteligencí a NLP.
- Optimalizujte a vylaďte modely Claude AI pro různé případy použití.
Claude AI pro Automatizaci Pracovních Postupů a Produktivitu
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající profesionály, kteří chtějí integrovat Claude AI do svých každodenních pracovních postupů a zlepšit tak efektivitu a automatizaci.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Použijte Claude AI pro automatizaci opakujících se úloh a zefektivnění pracovních postupů.
- Zvyšte osobní a týmovou produktivitu pomocí automatizace s umělou inteligencí.
- Integrujte Claude AI se stávajícími obchodními nástroji a platformami.
- Optimalizujte rozhodování a správu úkolů na základě umělé inteligence.
Deployování a optimalizace LLMs s Ollamou
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí nasadit, optimalizovat a integrovat LLM pomocí Ollama.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Nastavte a nasaďte LLM pomocí Ollama.
- Optimalizujte modely umělé inteligence pro výkon a efektivitu.
- Využijte zrychlení GPU pro zlepšení inferenční rychlosti.
- Integrujte Ollama do pracovních postupů a aplikací.
- Sledujte a udržujte výkon modelu AI v průběhu času.
Fine-Tuning a přizpůsobení modelů umělé inteligence na Ollama
14 hodinyTento kurz vedený instruktorem (online nebo na místě) se zaměřuje na pokročilé profesionály, kteří chtějí upravit a přizpůsobit AI modely na Ollama pro zlepšené výkony a doménově specifické aplikace.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Nastavit efektivní prostředí pro upravování AI modelů na Ollama.
- Připravit datové sady pro supervizované upravování a reforční učení.
- Optimalizovat AI modely pro výkon, přesnost a efektivitu.
- Nasadit přizpůsobené modely do produkčních prostředí.
- Evaluuovat zlepšení modelu a zajistit jeho odolnost.
Úvod do Claude AI: Aplikace Conversational AI a Business
14 hodinyToto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začínající obchodní profesionály, týmy zákaznické podpory a technologické nadšence, kteří chtějí porozumět základům Claude AI a využít ji pro obchodní aplikace.
Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:
- Pochopte možnosti a případy použití Claude AI.
- Nastavte a komunikujte s Claude AI efektivně.
- Automatizujte obchodní pracovní postupy pomocí konverzační umělé inteligence.
- Zvyšte zapojení zákazníků a podporu pomocí řešení řízených umělou inteligencí.
LangGraph Applications in Finance
35 hodinyLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based finance solutions with proper governance, observability, and compliance.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design finance-specific LangGraph workflows aligned to regulatory and audit requirements.
- Integrate financial data standards and ontologies into graph state and tooling.
- Implement reliability, safety, and human-in-the-loop controls for critical processes.
- Deploy, monitor, and optimize LangGraph systems for performance, cost, and SLAs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph Foundations: Graph-Based LLM Prompting and Chaining
14 hodinyLangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
- Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
- Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
- Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments
35 hodinyLangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
- Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
- Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises with real-world case studies.
- Implementation practice in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph for Legal Applications
35 hodinyLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
- Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
- Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
- Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Building Dynamic Workflows with LangGraph and LLM Agents
14 hodinyLangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
- Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
- Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
- Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based design exercises and peer reviews.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph for Marketing Automation
14 hodinyLangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
- Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
- Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
- Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.
Format of the Course
- Interactive lectures and group discussions.
- Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
- Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Začínáme s Ollama: Spouštění místních modelů umělé inteligence
7 hodinyTento instruktorův kurz (časově flexibilní online nebo na místě) je určen začínajícím profesionálům, kteří chtějí nainstalovat, nakonfigurovat a používat Ollama pro běh AI modelů na svých místních počítačích.
Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:
- Porozumět základům Ollama a jeho funkcionalitám.
- Nastavit Ollama pro běh místních AI modelů.
- Nasazovat a interagovat s LLMs pomocí Ollama.
- Optimalizovat výkon a využití zdrojů pro AI úlohy.
- Prozkoumat případné použití místního nasazování AI v různých odvětvích.