Semos Education Semos Education
EN / МК / RS
Кошничка
резервирај место
  • Опис
  • Содржина
  • За кого е наменет
  • Сертификати

Воведен курс наменет за учесници без претходно Python искуство кои треба да ги разберат и следат практичните AI и API лабораториски примери. По завршувањето ќе читаш Python примери, ќе ја разбираш структурата на API повиците и JSON одговорите, и самоуверено ќе учествуваш во понатамошните AI обуки.

Резултати од учењето

Модул 1: Вовед во Python за AI и API сценарија

Што е Python и зошто се користи во AI и автоматизација; разлика помеѓу скрипт и notebook; кои концепти треба да ги совладаш наспроти кои не; како Python примерите се прикажуваат во лабораториски вежби.

Модул 2: Основи на Python

Променливи и доделување вредности; стрингови, броеви и булови; печатење вредности; едноставни изрази и конвенции за именување. Практика: креирање на променливи, комбинирање текст и вредности, форматиран испис.

Модул 3: Работа со листи и речници

Листи и индексирање; речници и key-value структура; вгнездени структури на податоци; зошто речниците се важни при работа со JSON одговори. Практика: читање на вгнездени вредности.

Модул 4: Контролен тек и функции

If-наредби, for-јамки, дефинирање едноставни функции со параметри и return вредности; прикажување на образците во notebook примери. Практика: јамка низ листа, примена на услов, создавање и повикување функција.

Модул 5: Imports и пакети

Значење на import; стандардни модули наспроти инсталирани пакети; чести примери: json, os, requests; зошто imports се на врвот на скрипти и notebooks. Практика: увоз на вградени модули, улогата на requests во API комуникацијата.

Модул 6: API основи со Python

Што е API и endpoint; HTTP GET барање; response status кодови; конверзија на одговор во JSON. Вежба: requests.get(), response.json(), извлекување полиња, јамка низ листа на објекти.

Модул 7: Читање и парсирање на JSON

Структура на JSON; JSON објекти и низи; поврзување на JSON со Python речници и листи; вгнездени структури; чести обрасци за парсирање. Практика: инспекција на JSON, извлекување вредности, испис на одбрани полиња.

Модул 8: AI-стил request-response обрасци

Вообичаена структура на AI-поврзани одговори: metadata, model name, usage fields, result lists; извлекување на генериран текст или резултати. Вежба: парсирање на mock AI-стил одговор, читање usage информации, избор на најдобар резултат по score.

Модул 9: Environment variables и credentials

Што се credentials; зошто тајните не треба да бидат hard-coded во скрипти; environment variables; API клучеви и endpoints; практична демонстрација со endpoint и key placeholder – основа за идните Azure и AI лабораториски вежби.

Овој курс е внимателно дизајниран да одговори на потребите на учесници кои сакаат да изградат цврсти основи во Python и нивната практична примена во современи AI и API сценарија.

Наменет е за:

  • Почетници без претходно искуство во Python или програмирање, кои сакаат структуриран и јасен вовед во технологијата
  • Поединци кои сакаат да направат прв чекор кон областа на вештачката интелигенција, без потреба од техничка позадина
  • Студенти и млади професионалци кои сакаат да стекнат применливи, индустриски релевантни вештини
  • Вработени кои работат или планираат да работат со AI алатки, автоматизација или API интеграции
  • Бизнис корисници, аналитичари и консултанти на кои им е потребно практично разбирање на начинот на кој функционираат AI решенијата

Курсот не бара претходно програмерско знаење. Преку структуриран и практичен пристап, учесниците постепено ги совладуваат основните концепти и стекнуваат самодоверба за работа со Python во реални AI и API сценарија.

По успешно завршување на курсот, учесниците добиваат сертификат за учество издаден од Microsoft.

 

Овој сертификат може да се користи како доказ за стекнати вештини и како основа за понатамошни Microsoft AI и Azure обуки.

Опис

Воведен курс наменет за учесници без претходно Python искуство кои треба да ги разберат и следат практичните AI и API лабораториски примери. По завршувањето ќе читаш Python примери, ќе ја разбираш структурата на API повиците и JSON одговорите, и самоуверено ќе учествуваш во понатамошните AI обуки.

Резултати од учењето
Содржина

Модул 1: Вовед во Python за AI и API сценарија

Што е Python и зошто се користи во AI и автоматизација; разлика помеѓу скрипт и notebook; кои концепти треба да ги совладаш наспроти кои не; како Python примерите се прикажуваат во лабораториски вежби.

Модул 2: Основи на Python

Променливи и доделување вредности; стрингови, броеви и булови; печатење вредности; едноставни изрази и конвенции за именување. Практика: креирање на променливи, комбинирање текст и вредности, форматиран испис.

Модул 3: Работа со листи и речници

Листи и индексирање; речници и key-value структура; вгнездени структури на податоци; зошто речниците се важни при работа со JSON одговори. Практика: читање на вгнездени вредности.

Модул 4: Контролен тек и функции

If-наредби, for-јамки, дефинирање едноставни функции со параметри и return вредности; прикажување на образците во notebook примери. Практика: јамка низ листа, примена на услов, создавање и повикување функција.

Модул 5: Imports и пакети

Значење на import; стандардни модули наспроти инсталирани пакети; чести примери: json, os, requests; зошто imports се на врвот на скрипти и notebooks. Практика: увоз на вградени модули, улогата на requests во API комуникацијата.

Модул 6: API основи со Python

Што е API и endpoint; HTTP GET барање; response status кодови; конверзија на одговор во JSON. Вежба: requests.get(), response.json(), извлекување полиња, јамка низ листа на објекти.

Модул 7: Читање и парсирање на JSON

Структура на JSON; JSON објекти и низи; поврзување на JSON со Python речници и листи; вгнездени структури; чести обрасци за парсирање. Практика: инспекција на JSON, извлекување вредности, испис на одбрани полиња.

Модул 8: AI-стил request-response обрасци

Вообичаена структура на AI-поврзани одговори: metadata, model name, usage fields, result lists; извлекување на генериран текст или резултати. Вежба: парсирање на mock AI-стил одговор, читање usage информации, избор на најдобар резултат по score.

Модул 9: Environment variables и credentials

Што се credentials; зошто тајните не треба да бидат hard-coded во скрипти; environment variables; API клучеви и endpoints; практична демонстрација со endpoint и key placeholder – основа за идните Azure и AI лабораториски вежби.
За кого е наменет

Овој курс е внимателно дизајниран да одговори на потребите на учесници кои сакаат да изградат цврсти основи во Python и нивната практична примена во современи AI и API сценарија.

Наменет е за:

  • Почетници без претходно искуство во Python или програмирање, кои сакаат структуриран и јасен вовед во технологијата
  • Поединци кои сакаат да направат прв чекор кон областа на вештачката интелигенција, без потреба од техничка позадина
  • Студенти и млади професионалци кои сакаат да стекнат применливи, индустриски релевантни вештини
  • Вработени кои работат или планираат да работат со AI алатки, автоматизација или API интеграции
  • Бизнис корисници, аналитичари и консултанти на кои им е потребно практично разбирање на начинот на кој функционираат AI решенијата

Курсот не бара претходно програмерско знаење. Преку структуриран и практичен пристап, учесниците постепено ги совладуваат основните концепти и стекнуваат самодоверба за работа со Python во реални AI и API сценарија.

Сертификати

По успешно завршување на курсот, учесниците добиваат сертификат за учество издаден од Microsoft.

 

Овој сертификат може да се користи како доказ за стекнати вештини и како основа за понатамошни Microsoft AI и Azure обуки.

Контакт

  • Ирена Ивановска
    +389 70 246 146 irena@semos.com.mk