LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications 培训

这种以讲师为主导的><loc（在线或现场）实时培训面向希望在不编写大量代码的情况下使用 AI 自动化任务和流程的所有技能水平的开发人员和 IT 专业人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用 n8n 的可视化编程接口设计和实现复杂的工作流程。
• 使用 LangChain 将 AI 功能集成到工作流中。
• 为各种用例构建自定义聊天机器人和虚拟助手。
• 使用 AI 代理执行高级数据分析和处理。

这种由 讲师指导的 中国 现场现场培训（在线或现场）面向希望了解如何使用 LangChain 和 API 自动执行重复性任务和工作流的初级业务分析师和自动化工程师。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解与 LangChain 集成的 API 的基础知识。
• 使用 LangChain 和 Python 自动执行重复的工作流程。
• 利用 LangChain 连接各种 API 以实现高效的业务流程。
• 使用 API 和 LangChain 的自动化功能创建和自动化自定义工作流程。

这种由 讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望加深对对话代理的理解并将 LangChain 应用于实际用例的中级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 LangChain 的基础知识及其在构建对话代理中的应用。
• 使用 LangChain 开发和部署对话代理。
• 将对话代理与 API 和外部服务整合。
• 应用 Natural Language Processing (NLP) 技术来提高对话代理的性能。

这是由讲师指导的现场培训课程，适合在中国（线上或现场）参加的高阶专业人士，旨在使用Ollama实现安全且高效的人工智慧驱动工作流程。

在培训结束时，参与者将能够：

• 部署并配置Ollama以进行私有AI处理。
• 将AI模型整合到安全的企业工作流程中。
• 在保持数据隐私的同时优化AI性能。
• 利用本地AI功能自动化业务流程。
• 确保符合企业安全与治理政策。

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）现场培训面向中级 NLP 从业者和数据科学家、内容创建者和翻译人员，以及希望使用 LLM 进行语言翻译和创建多语言内容的全球企业。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解LLM跨语言学习和翻译的原则。
• 实现 LLM 以在各种语言之间翻译内容。
• 创建和管理用于训练 LLM 的多语言数据集。
• 制定保持翻译一致性和质量的策略。

这是一场由讲师指导的现场培训，地点在中国（线上或现场），适合希望使用Ollama部署、优化和整合LLM的中级专业人士。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用Ollama设置和部署LLM。
• 优化AI模型以提升性能和效率。
• 利用GPU加速提升推理速度。
• 将Ollama整合到工作流程和应用程式中。
• 监控和维护AI模型的长期性能。

这种由讲师指导的现场培训在 中国（在线或现场）面向高级 AI 研究人员和政策制定者，他们希望探索 AI 开发的道德影响，并学习如何在构建 AI 解决方案时应用道德准则 LangChain。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 用 LangChain 识别 AI 开发中的关键道德问题。
• 了解 AI 对社会和决策过程的影响。
• 制定构建公平透明的 AI 系统的策略。
• 在基于 LangChain 的专案中实施合乎道德的 AI 准则。

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）现场培训面向希望了解和驾驭 LLM 道德景观的中级 AI 专业人员和伦理学家、数据科学家和工程师，以及政策制定者和利益相关者。

在培训结束时，参与者将能够：

• 确定与 LLM 相关的道德问题和挑战。
• 将道德框架和原则应用于 LLM 部署。
• 评估 LLM 的社会影响并降低潜在风险。
• 制定负责任的人工智能开发和使用战略。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望利用 LangChain 创建直观且使用者友好的 Web 应用程式的中级 Web 开发人员和 UX 设计人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 LangChain 的基本概念及其在增强 Web 用户体验中的作用。
• 在 Web 应用程式中实现 LangChain 以建立动态和回应式介面。
• 将 API 整合到 Web 应用程式中，以提高交互性和用户参与度。
• 使用 LangChain 的高级自定义功能优化用户体验。
• 分析使用者行为数据以微调 Web 应用程式性能和体验。

这是一个由讲师指导的现场培训课程，可在中国（线上或现场）进行，旨在为高级专业人士提供微调和自订Ollama上的AI模型的能力，以提升性能和针对特定领域的应用。

在培训结束时，参与者将能够：

• 在Ollama上设置高效的AI模型微调环境。
• 为监督式微调和强化学习准备数据集。
• 优化AI模型以提升性能、准确性和效率。
• 在生产环境中部署自订模型。
• 评估模型改进并确保其稳健性。

这种由讲师指导的中国（在线或现场）现场培训面向希望使用LangChain框架构建AI驱动的应用程序的中级开发人员和软件工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解LangChain及其组件的基础知识。
• 将 LangChain 与 GPT-4 等大型语言模型 （LLM） 集成。
• 使用 LangChain 构建模块化 AI 应用程序。
• 排查LangChain应用程序中的常见问题。

这种由 讲师指导的 中国 现场现场培训（在线或现场）面向高级数据工程师和 DevOps 专业人员，他们希望通过将 LangChain 的功能与各种云服务集成来利用 LangChain 的功能。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 与 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要云平台集成 LangChain。
• 利用基于云的 API 和服务来增强 LangChain 驱动的应用程式。
• 扩展对话代理并将其部署到云中，以实现即时交互。
• 在云环境中实施监控和安全最佳实践。

这种讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望使用 LangChain 来增强其数据分析和可视化能力的中级数据专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 使用 LangChain 自动检索和清理数据。
• 使用 Python 和 LangChain 进行高级数据分析。
• 使用 Matplotlib 和其他与 LangChain 集成的 Python 库创建可视化。
• 利用 LangChain 从数据分析中生成自然语言洞察。

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）现场培训面向希望学习LangChain核心概念和架构并获得构建AI驱动应用程序的实用技能的初级到中级开发人员和软件工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 掌握LangChain的基本原理。
• 设置和配置LangChain环境。
• 了解架构以及 LangChain 如何与大型语言模型 （LLM） 交互。
• 使用LangChain开发简单的应用程序。

这是一个由讲师指导的现场培训课程，可在中国（线上或现场）进行，适合初级专业人士学习如何在本地机器上安装、配置和使用 Ollama 来运行 AI 模型。

在本课程结束时，学员将能够：

• 了解 Ollama 的基本概念及其功能。
• 设置 Ollama 以运行本地 AI 模型。
• 使用 Ollama 部署并与 LLM 进行互动。
• 优化 AI 工作负载的性能和资源使用。
• 探索本地 AI 部署在各行业中的应用案例。