nasazení – Európska ekonomika

Programovací jazyky pro ML: Python (Scikit-learn) a R

Jaké jazyky a knihovny zvolit pro ML: výhody Pythonu a R, ekosystém nástrojů a tipy pro interoperabilitu a nasazení modelů do produkce.

Hluboké modely pohánějí vidění i řeč: od detekce po ASR. Self-supervised učení redukuje nároky na anotace.

Vývoj MR: prostorové mapování a gesta na HoloLens/Magic Leap s optimalizovaným UX a správou nasazení pro firemní scénáře.

Co jsou chytré smlouvy a jak fungují: automatické vymáhání podmínek v blockchainu s auditovatelným kódem a napojením na data přes orákula.

Hluboké modely pohánějí vidění i řeč: od detekce po ASR. Self-supervised učení redukuje nároky na anotace.

Návrh CI/CD: od commitů po produkci. Jak automatizovat buildy, testy a nasazení, řídit rizika a zajistit rychlé a bezpečné releasy.

Python pro web a data: tvorba API, ETL a analýz. Porovnáme Flask/Django, práci s pandas a nasazení, aby aplikace byly rychlé a udržitelné.

Co jsou mikroservisy a proč nahradily monolity: menší nezávislé služby zrychlují vývoj, nasazení i škálování a snižují rizika změn.

Vývoj backendu ve Flasku a Djangu: volba architektury, stavba API a nasazení. Praktické vzory pro bezpečné a škálovatelné služby.

Jak integrovat AI do embedded: volba akcelerátorů, kvantizace a řízení spotřeby. Zajistěte nízkou latenci a spolehlivé nasazení.