Programavimas ir dirbtinis intelektas — suprantamai ir praktiškai.

Mokymų kryptys

• Python programavimo mokymai

  Pradedantiesiems ir norintiems automatizuoti kasdienes užduotis: programavimo pagrindai, darbas su failais ir duomenimis, funkcijos bei praktinių programų kūrimas.

• C# ir .NET mokymai

  Norintiems kurti programas su C# ir .NET: kalbos pagrindai, objektinis programavimas, darbas su duomenimis ir žiniatinklio API kūrimas.

• Dirbtinis intelektas ir mašininis mokymasis

  Specialistams, norintiems suprasti, kaip DI mokosi iš duomenų: duomenų paruošimas, modelių mokymas, rezultatų vertinimas ir praktinių taikymo galimybių pasirinkimas.

• Didieji kalbos modeliai (LLM)

  Žmonėms ir komandoms, norintiems praktiškai naudoti kalbos modelius: užklausų formulavimas, atsakymų kokybės vertinimas ir modelių prijungimas prie dokumentų bei programų.

• Natūralios kalbos apdorojimas (NLP)

  Dirbantiems su tekstiniais duomenimis: teksto paruošimas analizei, klasifikavimas, informacijos išgavimas ir semantinė paieška dokumentuose.

• DI agentų kūrimas

  Programuotojams ir automatizavimu besidominčioms komandoms: kalbos modelių susiejimas su įrankiais bei API, kelių žingsnių užduočių vykdymas ir agentų veikimo tikrinimas.

• Anomalijų aptikimas

  Analitikams ir specialistams, norintiems pastebėti neįprastus duomenų pokyčius: statistiniai metodai, mašininio mokymosi taikymas ir rezultatų interpretavimas.

• API ir sistemų integracijos

  Programuotojams, norintiems sujungti skirtingas sistemas: HTTP ir REST principai, duomenų mainai, autentifikavimas ir integracijų klaidų valdymas.

• Daiktų internetas (IoT)

  Norintiems susieti fizinius įrenginius su programine įranga: jutiklių duomenų surinkimas, įrenginių ryšys ir duomenų perdavimas stebėjimui bei analizei.

• Įterptinės sistemos (Embedded)

  Besidomintiems įrenginių programavimu: mikrovaldiklių veikimo principai, sąveika su jutikliais ir periferiniais įrenginiais bei ribotų išteklių valdymas.

• Edge AI

  Norintiems DI taikyti pačiame įrenginyje: modelių paruošimas veikti su ribotais ištekliais, vietinis duomenų apdorojimas ir greitaveikos vertinimas.

• Duomenų analizės mokymai

  Norintiems priimti duomenimis pagrįstus sprendimus: duomenų valymas, apibendrinimas, vizualizavimas ir rezultatų interpretavimas naudojant Python.