使用 Google Colab 的自然语言处理 （NLP） 培训

LangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
• Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
• Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
• Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

这是一个由讲师指导的线上或线下培训，针对希望使用Ollama实现安全高效的AI驱动工作流程的高级专业人士。

通过本培训，参与者将能够：

• 部署和配置Ollama以进行私有AI处理。
• 将AI模型集成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。

这门由讲师主导的现场培训在中国（在线或现场）旨在帮助有志于将Claude AI整合到日常工作流程中以提高效率和自动化的初级专业人员。

培训结束时，参加者将能够：

• 利用Claude AI来自动化重复性任务和精简工作流程。
• 利用人工智慧驱动的自动化技术提高个人和团队的生产力。
• 将Claude AI与现有的商业工具和平台整合。
• 优化AI驱动的决策制定和任务管理。

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。

这项由讲师指导的中国（线上或线下）培训，针对希望微调和自订Ollama上的AI模型以提升性能和特定领域应用的高级专业人士。

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。
• 准备用于监督式微调和强化学习的数据集。
• 优化AI模型的性能、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。

这种以讲师为主导的中国（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。

这种以讲师为主导的中国（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。

这种以讲师为主导的中国（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。

这种以讲师为主导的中国（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。

这是由讲师指导的中国（线上或线下）培训，针对中级水平的公共部门专业人士，旨在通过更先进的AI互动，使用Gemini生成高质量内容、协助研究并提高生产力。

在培训结束时，参与者将能够：

• 为特定用例制作更有效和量身定制的提示。
• 使用Gemini生成原创和创意的内容。
• 精确地总结和比较复杂的信息。
• 使用Gemini进行头脑风暴、计划和高效组织想法。

这项由讲师主持的现场培训（在线或现场）旨在帮助希望了解Claude AI的基本原理并利用它进行商业应用的初级商业专业人士、客户支持团队和技术爱好者。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解Claude AI的能力和用例。
• 有效地设置和与Claude AI互动。
• 利用对话式AI自动化业务工作流程。
• 利用AI驱动的解决方案提升客户互动和支持。

LangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
• Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
• Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
• Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.

Course Customization Options

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LangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
• Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
• Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
• Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.

Format of the Course

• Interactive lecture and facilitated discussion.
• Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
• Scenario-based design exercises and peer reviews.

Course Customization Options

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LangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
• Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
• Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
• Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.

Format of the Course

• Interactive lectures and group discussions.
• Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
• Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，旨在帮助初级专业人士安装、配置并使用Ollama在本地机器上运行AI模型。

培训结束后，学员将能够：

• 了解Ollama的基本原理及其功能。
• 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。