北京 - 数码大厦

中关村南大街2号, 北京, 中国, 100000
北京海淀区中关村南大街，紧邻北三环，与友谊宾馆相望，地理位置在中关村写字楼 中属于热...

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Large Language Models (LLMs)
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Small Language Models (SLMs)

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Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

 21 小时
这种以讲师为主导的 中关村（在线或现场）现场培训面向希望获得 Large Language Models (LLMs) 和 Reinforcement Learning （RL） 全面理解和实践技能的中级数据科学家。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解变压器模型的组件和功能。
  • 针对特定任务和应用程序优化和微调 LLM。
  • 了解强化学习的核心原则和方法。
  • 了解强化学习技术如何提高 LLM 的性能。
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LLMs for Content Generation

 14 小时
这种以讲师为主导的现场培训中关村（在线或现场）面向希望利用 LLM 的力量在各个领域生成高质量、多样化和引人入胜的内容的中级内容创作者、营销人员和教育技术人员。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LLM 的功能及其在内容生成中的应用。
  • 设置和使用 LLM 来生成各种类型的内容。
  • 应用最佳实践来提示和微调 LLM 以产生所需的输出。
  • 评估 AI 生成内容的质量，并针对特定受众进行优化。
  • 探索使用 LLM 生成创意和多模态内容的高级技术。
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LLMs for Personalized Education

 14 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向具有不同经验和专业知识水平的教育工作者、教育技术专业人士和研究人员，他们希望利用 LLM 来创造个性化的教育体验。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LLM 的体系结构和功能。
  • 使用 LLM 确定教育内容个性化的机会。
  • 设计利用 LLM 进行内容个性化的自适应学习平台。
  • 实施 LLM 驱动的策略，以提高学生的参与度和学习成果。
  • 评估 LLM 在教育环境中的有效性，并做出数据驱动的决策
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LLMs for Speech Recognition and Synthesis

 14 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望在语音识别和合成系统中实施 LLM 的初级到中级软件开发人员和数据科学家。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LLM 在语音技术中的作用。
  • 实现 LLM 以实现准确的语音识别和自然的语音合成。
  • 将 LLM 与语音识别引擎和语音合成器集成。
  • 使用 LLM 评估和改进语音系统的性能。
  • 随时了解语音技术的当前趋势和未来方向。
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LLMs for Automated Customer Support

 14 小时
这种以讲师为主导的 中关村（在线或现场）实时培训面向希望实施 LLM 以创建响应迅速且智能的客户支持聊天机器人的初级到中级客户支持和 IT 专业人员。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 Large Language Models (LLMs) 的基础知识和架构。
  • 设计 LLM 并将其集成到客户支持系统中。
  • 增强聊天机器人的响应能力和用户体验。
  • 解决道德考虑并确保符合行业标准。
  • 为实际应用程序部署和维护基于 LLM 的聊天机器人。
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LLMs for Sentiment Analysis

 21 小时
这种以讲师为主导的 中关村（在线或现场）现场培训面向希望应用 LLM 来分析和解释来自各种文本来源（如社交媒体帖子、产品评论和客户反馈）的公众情绪的中级数据和营销专业人士。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解情绪分析的原理及其使用 LLM 的应用。
  • 预处理和准备用于情绪分析的数据集。
  • 训练和微调 LLM 以准确反映文本中的情绪。
  • 实时分析来自社交媒体和其他文本来源的情绪。
  • 将情绪分析结果整合到业务战略和决策流程中。
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Generative AI in Entertainment: Crafting the Future of Creative Arts

 21 小时
这种以讲师为主导的现场培训中关村（在线或现场）面向希望利用生成式 AI 的力量在娱乐领域进行创新的初级到中级游戏开发人员、艺术家、音乐家和娱乐行业专业人士。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解生成式人工智能的基础知识及其在创作过程中的作用。
  • 探索人工智能在生成音乐、文学和视觉艺术中的应用。
  • 研究 AI 对视频游戏开发和玩家体验的影响。
  • 讨论在艺术创作中使用人工智能的伦理考虑。
  • 在娱乐领域构想和开发人工智能驱动的项目。
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LLMs for Code Generation and Documentation

 14 小时
这种以讲师为主导的 中关村（在线或现场）现场培训面向希望利用 LLM 来简化其编码工作流程并创建详细、全面的文档的中级软件开发人员和技术作家。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LLM 在自动化代码生成和软件文档方面的作用。
  • 利用 LLM 创建准确高效的代码片段和文档。
  • 将 LLM 集成到其软件开发生命周期中，以提高生产力。
  • 使用自动化工具维护高质量的文档标准。
  • 解决在软件开发中使用 AI 的道德考虑和最佳实践。
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Generative AI in Healthcare: Transforming Medicine and Patient Care

 21 小时
这种由讲师指导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望在医疗保健环境中了解和应用生成式人工智能的初级到中级医疗保健专业人员、数据分析师和政策制定者。在培训结束时，参与者将能够：
  • 解释生成式 AI 在医疗保健领域的原理和应用。
  • 确定生成式 AI 增强药物发现和个性化医疗的机会。
  • 利用生成式 AI 技术进行医学成像和诊断。
  • 评估人工智能在医疗环境中的伦理影响。
  • 制定将人工智能技术整合到医疗保健系统中的战略。
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LLMs for Business Intelligence

 14 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望利用 LLM 的力量来提取业务见解的中级业务专业人员和数据分析师。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LLM 在商业智能环境中的基础知识和应用。
  • 应用 LLM 来分析大型数据集并提取有意义的见解。
  • 将 LLM 驱动的分析集成到战略业务决策流程中。
  • 评估在业务中使用 LLM 的道德考虑和最佳实践。
  • 预测 AI 的未来趋势，并为不断发展的商业智能环境做好准备。
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Generative AI in Robotics: Creating Autonomous Solutions

 28 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望使用 Generative AI 技术设计和实现自主机器人系统的中级至高级机器人工程师和人工智能研究人员。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 Generative AI 的核心概念，因为它们适用于机器人技术。
  • 使用 Generative AI 模型设计和仿真自主机器人。
  • 实施用于机器人感知和决策的 AI 算法。
  • 评估人工智能驱动的机器人在各个行业的影响。
  • 解决部署自主机器人系统的道德考虑。
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LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

 42 小时
这种由讲师指导的 中关村（在线或现场）实时培训面向希望掌握 LlamaIndex 以开发创新的 LLM 驱动的应用程序的初级到高级开发人员和数据科学家。在培训结束时，参与者将能够：
  • 设置和配置 LlamaIndex 以用于 LLM。
  • 使用 LlamaIndex 索引和查询自定义数据集以增强 LLM 功能。
  • 设计和开发利用 LlamaIndex 和 LLM 的复杂应用程序。
  • 了解并应用使用 LLM 和 LlamaIndex 的最佳实践。
  • 了解部署 LLM 支持的应用程序所涉及的道德注意事项。
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Generative AI in Education: Enhancing Personalized Learning

 21 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望利用 Generative AI 实现个性化教育和增强学习体验的中级教育工作者和教育技术专业人士。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 Generative AI 在教育背景下的原理和应用。
  • 使用 AI 创建个性化的学习材料和途径。
  • 利用 AI 工具进行课堂管理和内容创建。
  • 解决使用人工智能进行教育的伦理问题。
  • 制定将人工智能纳入教育课程和行政流程的战略。
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LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

 14 小时
这种由讲师指导的现场培训中关村（在线或现场）面向希望使用 LlamaIndex 增强 AI 模型功能的中级 AI 研究人员、机器学习专业人员和数据科学家，使其在各种应用程序中更加准确和可靠。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LlamaIndex 的原理和组件。
  • 引入和构建用于 LLM 的数据。
  • 实施上下文增强以提高 AI 模型性能。
  • 将 LlamaIndex 集成到现有的 AI 系统和工作流程中。
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Generative AI for Data Synthesis

 21 小时
这种以讲师为主导的 中关村（在线或现场）实时培训面向希望在真实数据稀缺或敏感的情况下为 AI 模型训练创建合成数据集的中级数据专业人员。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解合成数据在 Generative AI 中的作用和创建。
  • 实施 Generative AI 模型以生成高质量的合成数据。
  • 评估合成数据集的质量和效用。
  • 了解使用合成数据时的道德和法律考虑因素。
  • 将合成数据策略应用于现实世界的 AI 挑战。
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Google Gemini AI for Data Analysis

 21 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望使用 Google Gemini AI 在各个行业更直观地执行复杂数据分析任务的初级到中级数据分析师和业务专业人员。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 Google Gemini AI 的基础知识。
  • 将各种数据源连接到 Gemini AI。
  • 使用自然语言查询浏览数据。
  • 分析数据模式并得出见解。
  • 创建引人入胜的数据可视化。
  • 有效地传达数据驱动的见解。
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Generative AI for Developers

 21 小时
这种以讲师为主导的 中关村（在线或现场）现场培训面向希望将生成式 AI 集成到其软件开发生命周期 （SDLC） 中的初级到中级软件开发人员。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解生成式 AI 在软件开发中的作用和功能。
  • 利用 AI 工具进行编码、调试和代码审查。
  • 应用 AI 技术进行高效的根本原因分析。
  • 实施 AI 功能以增强软件开发过程。
  • 评估开发中 AI 的道德考虑和最佳实践。
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Google Gemini AI for Content Creation

 14 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望利用 Google Gemini AI 来提高其内容质量和效率的中级内容创作者。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 AI 在内容创作中的作用。
  • 设置和使用 Google Gemini AI 来生成和优化内容。
  • 应用文本到文本的转换来生成创意和原创内容。
  • 使用 AI 驱动的见解实施 SEO 策略。
  • 使用 Gemini AI 分析内容性能并调整策略。
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Generative AI: Impact on Cyber Security

 28 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望了解 Generative AI 对网络安全的深远影响的中级到高级网络安全专业人员、IT 经理和政策制定者。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 Generative AI 在网络安全中的能力和应用。
  • 识别并预测 AI 驱动的网络威胁和攻击。
  • 探索Generative AI在加强网络防御机制中的应用。
  • 评估在网络安全中使用 Generative AI 的道德和法律考虑。
  • 制定策略，将Generative AI纳入其网络安全实践。
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Google Gemini AI for Transformative Customer Service

 14 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望在客户服务运营中实施 Go ogle Gemini AI 的中级客户服务专业人员。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 AI 对客户服务的影响。
  • 设置 Google Gemini AI 以自动化和个性化客户交互。
  • 利用文本到文本和图像到文本的转换来提高服务效率。
  • 制定 AI 驱动的策略，用于实时客户反馈分析。
  • 探索高级功能，打造无缝的客户服务体验。
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Generative AI for Managers

 21 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望在其业务战略中理解和利用 Generative AI 的中级到高级管理人员。在培训结束时，参与者将能够：
  • 掌握 Generative AI 的基本概念和功能。
  • 确定在其组织内申请 Generative AI 的机会。
  • 了解使用 Generative AI 的道德和法律考虑。
  • 引导讨论并就 AI 项目做出明智的决策。
  • 制定将 Generative AI 集成到其业务流程中的路线图。
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Introduction to Google Gemini AI

 14 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）实时培训面向希望使用 Google Gemini AI 将 AI 功能集成到其应用程序中的初级到中级开发人员。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解大型语言模型的基础知识。
  • 设置和使用 Google Gemini AI 执行各种 AI 任务。
  • 实现文本到文本和图像到文本的转换。
  • 构建基本的 AI 驱动型应用程序。
  • 探索 Google Gemini AI 中的高级功能和自定义选项。
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Generative AI Advanced

 21 小时
这种以讲师为主导的 中关村（在线或现场）现场培训面向希望探索复杂生成模型及其在各个行业中的应用的中级到高级数据科学家、机器学习工程师和 AI 从业者。在培训结束时，参与者将能够：
  • 实施和训练高级生成模型，包括 GAN、VAE 和扩散模型。
  • 了解 Transformer 架构并将其应用于生成式任务。
  • 探讨 Generative AI 的伦理影响和挑战。
  • 应用先进的生成技术来解决各个行业的实际问题。
  • 及时了解当前的研究趋势和未来方向 Generative AI.
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Generative AI with Large Language Models (LLMs)

 21 小时
这种以讲师为主导的中关村现场现场培训针对的是希望学习如何将生成式AI与LLM用于各种任务和领域的中级开发人员。 在培训结束时，参与者将能够：
    解释什么是生成式 AI 及其工作原理。 描述支持 LLM 的 transformer 架构。 使用经验缩放定律针对不同的任务和约束优化 LLM。 应用最先进的工具和方法来训练、微调和部署 LLM。 讨论生成式人工智能给社会和企业带来的机遇和风险。
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Generative AI for Beginners

 14 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望获得 Generative AI 基础知识和实践经验的初级开发人员。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解生成模型背后的原理及其应用。
  • 使用 TensorFlow 或 PyTorch 实现基本的生成模型。
  • 使用变分自动编码器 （VAE） 和生成对抗网络 （GAN） 生成新内容。
  • 探索生成式 AI 的伦理影响。
  • 将生成式 AI 概念应用于真实场景。
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Adobe Firefly: Generative AI for Creatives

 14 小时
这个由讲师指导的现场培训中关村（在线或远程）面向希望使用 Adobe Firefly 来提高创造力和生产力的初级设计师、艺术家和内容创作者。在培训结束时，参与者将能够：
  • 设置包含 Adobe Firefly 和 Adobe Creative Cloud 的开发环境。
  • 使用 Adobe Firefly 从文本提示创建图像、文本效果和调色板。
  • 在 Photoshop、Illustrator 和 Express 等 Adobe 应用程序中使用 Adobe Firefly。
  • 生成可安全用于商业用途并尊重内容创建者权利的内容。
  • 在使用生成式 AI 时应用道德和负责任的原则。
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Advanced LLMs for NLP Tasks

 21 小时
这种由讲师指导的现场培训中关村（在线或远程）面向希望使用 LLM 执行各种 NLP 任务并为不同目的创建新颖多样内容的中级数据科学家、AI 开发人员和 AI 爱好者。在培训结束时，参与者将能够：
  • 使用 LLM 和基本工具建立开发环境。
  • 使用 LLM 熟练地执行 NLU 和 NLI 任务。
  • 有效地提取、推断和利用知识图谱。
  • 使用 LLM 为对话应用程序生成和管理对话。
  • 评估 LLM 和生成式 AI 生成的内容质量和多样性。
  • 应用道德原则，确保公平和负责任地使用法学硕士。
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Generative AI: Creating Novel Content with AI Models

 14 小时
这种由讲师指导的现场培训中关村（在线或现场）面向初级到中级的数据科学家、人工智能开发人员和人工智能爱好者，他们希望使用生成式人工智能为各种目的创建新颖和多样化的内容。在培训结束时，参与者将能够：
  • 设置包含生成式 AI 模型和工具的开发环境。
  • 使用生成式 AI 从文本提示创建图像、文本、音频和其他内容。
  • 在艺术、设计、娱乐和教育等不同领域使用生成式 AI。
  • 评估生成式 AI 生成的内容的质量和多样性。
  • 了解生成式 AI 的伦理和社会影响。
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Introduction to Large Language Models (LLMs)

 14 小时
这种由讲师指导的中关村现场现场培训针对的是希望将大型语言模型用于各种自然语言任务的初级到中级开发人员。 在培训结束时，参与者将能够：
    设置包含常用 LLM 的开发环境。 创建一个基本的 LLM 并在自定义数据集上对其进行微调。 将 LLM 用于不同的自然语言任务，例如文本摘要、问答、文本生成等。 使用 TensorBoard、PyTorch Lightning 和 Hugging Face Datasets 等工具调试和评估 LLM。
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Small Language Models (SLMs): Applications and Innovations

 14 小时
这种以讲师为主导的 中关村（在线或现场）实时培训面向希望在各种应用程序中实施和利用小型语言模型的初级到中级数据科学家和开发人员。在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解小型语言模型的体系结构和功能。
  • 为文本生成和情绪分析等任务实施 SLM。
  • 针对特定用例优化和微调 SLM。
  • 在资源受限的环境中部署 SLM。
  • 评估和解释 SLM 在实际场景中的性能。
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