北京自然语言处理（NLP）培训

这种由讲师指导的现场培训在 北京（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。

这种由讲师指导的 北京 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。

这种由 讲师指导的 北京 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。

CANN SDK（Neural Networks 的计算架构）为计算机视觉和自然语言处理（NLP）中的实时AI应用提供了强大的部署和优化工具，特别是在Huawei Ascend硬件上。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中级AI从业者，旨在帮助他们使用CANN SDK构建、部署和优化视觉与语言模型，以应对实际生产用例。

培训结束后，学员将能够：

• 使用CANN和AscendCL部署和优化CV与NLP模型。
• 使用CANN工具转换模型并将其集成到实时管道中。
• 优化检测、分类和情感分析等任务的推理性能。
• 为边缘或云端部署场景构建实时CV/NLP管道。

课程形式

• 互动讲座与演示。
• 动手实验：模型部署与性能分析。
• 使用真实CV和NLP用例设计实时管道。

课程定制选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们进行安排。

这是由讲师指导的北京（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。

这种讲师指导的 北京 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。

这是一个由讲师指导的北京（线上或线下）培训，旨在帮助中级数据科学家和开发人员使用Python在Google Colab中应用自然语言处理（NLP）技术。

在培训结束时，参与者将能够：

• 理解自然语言处理的核心概念。
• 预处理和清理文本数据以用于NLP任务。
• 使用NLTK和SpaCy库进行情感分析。
• 使用Google Colab处理文本数据，进行可扩展和协作的开发。

这项在北京（线上或现场）进行的由讲师主导的现场培训，旨在帮助中级研究人员、分析师和知识工作者利用Claude AI处理大量数据、综合信息和自动化研究任务。

培训结束时，参与者将能够：

• 利用Claude AI进行文献回顾和研究综合。
• 总结报告、研究论文和长格式文档。
• 从结构化和非结构化数据中提取关键洞察和趋势。
• 将Claude AI集成到研究和知识管理工作流程中。

这种由 讲师指导的 北京 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。

这种由 讲师指导的 北京 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。

这门由教师主导的现场培训课程面向初学者到中级内容创作者、编辑和营销人员，旨在教他们利用 Claude AI 进行内容生成、编辑和总结，以增强博客、报告和营销材料。

培训结束时，参与者将能够：

• 使用 Claude AI 进行内容头脑风暴和想法扩展。
• 通过 AI 助理编辑和校对来增强写作。
• 为长格式内容和报告生成总结。
• 为不同平台自动化营销副本创建。

这种由 讲师指导的 北京 现场培训（在线或现场）面向希望专注于 NLU 尖端深度学习技术的高级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 NLU 和 NLP 模型之间的主要区别。
• 将高级深度学习技术应用于 NLU 任务。
• 探索 Transformer 和 Attention 机制等深层架构。
• 利用 NLU 的未来趋势来构建复杂的 AI 系统。

这项由讲师指导的北京（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北京（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。

这种以讲师为主导的现场培训北京（在线或现场）面向高级机器学习工程师和 AI 研究人员，他们希望使用功能强大且环保的小型语言模型开发节能 AI 解决方案。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解人工智能对能源消耗和环境的影响。
• 应用模型压缩和优化技术来减少 AI 模型的大小和能耗。
• 利用高能效的硬件和软件框架进行 AI 部署。
• 实施可持续人工智能发展的最佳实践。
• 倡导并促进人工智能行业的可持续实践。

这种由讲师指导的 北京 现场培训（在线或现场）面向希望获得使用 NLG 自动进行文本摘要和内容生成的实践技能的中级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 NLG 用于文本摘要和内容生成的核心原则。
• 实施 NLG 模型来汇总大型文档和文章。
• 利用 GPT 等预先训练的 NLG 模型创建内容。
• 应用高级技术来微调 NLG 模型以执行特定内容生成任务。

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 北京 现场培训（在线或现场）面向希望探索 NLU 和语义理解前沿技术的高级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解语义理解和情境化 AI 的原则。
• 使用最先进的模型，如 transformer 和预先训练的语言模型。
• 实施 NLU 技术以提高 AI 语言理解能力。
• 开发利用语义分析和情境化 AI 的应用程式。

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。

这个面向希望将Claude AI集成到他们的应用程序中、构建AI驱动的聊天机器人以及通过AI驱动的自动化来增强软件功能的中级软件开发人员和AI工程师的北京（在线或现场） Instructor-led, live training (online or onsite)。

在这次培训结束时，参与者将能够：

• 使用Claude AI API将AI集成到应用程序中。
• 开发AI驱动的聊天机器人和虚拟助手。
• 利用AI驱动的自动化和NLP增强应用程序。
• 对不同的用例优化和微调Claude AI模型。

这种以讲师为主导的北京（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。

这种由 讲师指导的 北京 现场培训（在线或现场）面向希望掌握用于聊天机器人和虚拟助手应用程式的 AI 驱动型 NLG 技术的高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解对话式 AI 的 NLG 的核心原则。
• 利用深度学习技术增强聊天机器人对话生成。
• 将 GPT-3 等最先进的 NLG 模型整合到聊天机器人框架中。
• 应用情境化 AI 来提高对话的连贯性和流畅性。

这种由讲师指导的 北京（在线或现场）实时培训面向中级数据科学家、机器学习和 AI 研究人员，他们希望使用小型语言模型创建引人入胜且高效的 AI 驱动的对话体验。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解对话式 AI 的基础知识和 SLM 的作用。
• 设计和实现以用户为中心的 AI 交互。
• 开发和训练用于交互式应用程序的 SLM。
• 使用适当的指标评估和提高人机通信的有效性。
• 在实际场景中部署可扩展且符合道德规范的 AI 驱动的对话界面。

这种由讲师指导的 北京 现场培训（在线或现场）面向希望提高使用高级 NLG 方法生成高品质、类似人类文本的技能的中级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解生成自然语言文本的高级技术。
• 为 NLG 实施和微调基于 transformer 的模型。
• 优化 NLG 输出的流畅性、连贯性和相关性。
• 使用自动化和人工指标评估生成文本的品质。

这种由讲师指导的 北京 现场培训（在线或现场）面向希望加深现代 NLU 技术专业知识的中级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 为 AI 系统实施高级 NLU 技术。
• 利用深度学习模型进行语义理解。
• 在复杂应用程式中执行意图识别和分类。
• 利用最先进的工具（如 Hugging Face Transformers）执行 NLU 任务。

这门由讲师主导的现场培训在北京（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，地点在北京（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。

这种以讲师为主导的北京（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北京（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。

这种由讲师指导的现场培训北京（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。

这种以讲师为主导的 北京（在线或远程）实时培训面向希望创建和应用为特定领域（如法律、医学和技术领域）量身定制的小型语言模型的中级数据科学家和机器学习工程师。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解特定领域语言模型的重要性和应用。
• 整理和预处理用于模型训练的专用数据集。
• 为特定于领域的应用程序训练和微调语言模型。
• 使用领域相关指标对模型进行评估和基准测试。
• 在实际场景中部署特定于领域的语言模型。

这种由讲师指导的 北京 现场培训（在线或现场）面向希望通过有效微调预先训练的语言模型来增强其 NLP 专案的中级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 NLP 任务微调的基础知识。
• 针对特定的 NLP 应用程式微调预训练模型，例如 GPT、BERT 和 T5。
• 优化超参数以提高模型性能。
• 在实际场景中评估和部署微调的模型。

这种以讲师为主导的北京（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现场培训（现场或远程）面向数据科学家、机器学习工程师、NLP 研究人员和 AI 爱好者，他们希望了解 GPT 模型的内部工作原理，探索 GPT-3 和 GPT-4 的功能，并学习如何利用这些模型完成他们的 NLP 任务。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解生成式预训练转换器背后的关键概念和原则。
• 理解GPT模型的架构和训练过程。
• 利用 GPT-3 完成文本生成、完成和翻译等任务。
• 探索 GPT-4 的最新进展及其潜在应用。
• 将 GPT 模型应用于他们自己的 NLP 项目和任务。

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。

这种由讲师指导的 北京 现场培训（在线或现场）面向希望学习 NLG 基础知识及其在 AI 和内容生成中的作用的初级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解自然语言生成的基本概念。
• 探索 NLG 在各个行业的应用。
• 了解使用 AI 生成类人文本的基本技术。
• 使用 Python 个库和模型生成文字。

这种由讲师指导的北京（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。

这种以讲师为主导的现场培训（现场或现场）面向希望学习 NLU 基础知识以及它如何融入更大的 NLP 领域的初级参与者。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 Natural Language Understanding (NLU) 的基本概念。
• 区分 NLU 和 NLP。
• 探索语言解释和上下文理解的基本技术。
• 将 NLU 技术应用于简单的文字处理任务。

本课程为讲师指导的北京（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。

这种以讲师为主导的 北京（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。

据估计，非结构化数据占所有数据的 90% 以上，其中大部分是文本形式。博客文章、推文、社交媒体和其他数字出版物不断添加到这个不断增长的数据主体中。

这个由讲师指导的现场课程围绕着从这些数据中提取见解和意义。利用 R Language 和 Natural Language Processing (NLP) 库，我们结合了计算机科学、人工智能和计算语言学的概念和技术，从算法上理解文本数据背后的含义。根据客户要求提供各种语言的数据样本。

在培训结束时，参与者将能够准备来自不同来源的数据集（大小），然后应用正确的算法来分析和报告其重要性。

课程形式

• 部分讲课，部分讨论，大量的实践练习，偶尔的测试以衡量理解

本课程是为经理、解决方案架构师、创新官、首席技术官、软件架构师以及任何对应用人工智能概述及其发展的最新预测感兴趣的人创建的。

人工智能是一组技术，用于构建智能系统，能够理解数据和围绕数据的活动，以做出“智能决策”。对于 Telecom 提供商来说，构建利用 AI 的应用程序和服务可以为改进维护和网络优化等领域的运营和服务打开大门。

在本课程中，我们将研究构成 AI 的各种技术以及使用它们所需的技能集。在整个课程中，我们将研究人工智能在 Telecom 行业中的具体应用。

观众

• 网络工程师
• 网络运营人员
• Telecom 技术经理

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，实践练习

本课程面向希望在其应用程序中理解和实施人工智能的开发人员和数据科学家。 特别关注数据分析、分布式人工智能和自然语言处理。

聊天机器人是一种通过聊天界面自动模拟人类回应的电脑程式。聊天机器人帮助组织通过提供更简单和快速的用户互动选项来最大化其运营效率。

在这个以讲师为主导的现场培训中，参与者将学习如何在Python构建聊天机器人。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解构建聊天机器人的基础知识
• 使用Python构建、测试、部署和排除各种聊天机器人的故障

听众

• 开发人员

课程形式

• 部分讲授、部分讨论、练习和大量的实际操作

注意

• 如需为此课程定制培训，请联系我们安排。

在这个由讲师指导的北京现场培训中，参与者将学习使用Python 库进行NLP，因为他们创建了一个处理 一组图片并生成标题的应用程序。 

在培训结束时，参与者将能够：

•  使用 Python 库为 NLP 设计和编写 DL。
• 创建 Python 代码，读取大量图片并生成关键字。
• 创建 Python 代码，用于 从检测到的关键字生成标题。

在这场由讲师指导的北京线下培训中，参与者将学习如何使用Python从头开始构建自己的NLG系统，以生成高质量的自然语言文本。培训还将探讨案例研究，并将相关概念应用于生成内容的实验室项目中。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用NLG自动生成各种行业的内容，从新闻、房地产到天气和体育报导。
• 选择和组织源内容，规划句子，并准备系统以自动生成原创内容。
• 了解NLG流程，并在每个阶段应用适当的技术。
• 了解Natural Language Generation (NLG)系统的架构。
• 实施最适合的分析和排序算法与模型。
• 从公开的数据源和策划的数据库中提取数据，作为生成文本的材料。
• 用计算机生成的自动化内容创建取代手动且繁琐的写作过程。

这种由讲师指导的现场培训（现场或远程）是针对希望使用spaCy处理大量文本以查找模式和获得见解的开发人员和数据科学家。

在培训结束时，参与者将能够：

• 安装并配置spaCy。
• 理解spaCy的Natural Language Processing (NLP)方法。
• 从大规模数据源中提取模式并获得商业见解。
• 将spaCy库与现有的网络和遗留应用程序集成。
• 将spaCy部署到实际生产环境中以预测人类行为。
• 使用spaCy对Deep Learning进行文本预处理。

课程格式

• 互动式讲座与讨论。
• 大量练习与实践。
• 在实时实验室环境中进行动手操作。

课程自定义选项

• 如需为本课程定制培训，请联系我们安排。
• 要了解更多关于spaCy的信息，请访问：https://spacy.io/

在Python Machine Learning中，文本摘要功能能够读取输入文本并生成文本摘要。此功能可通过命令行或Python API/库使用。一个令人兴奋的应用是快速创建执行摘要；这对于需要在生成报告和演示文稿之前审查大量文本数据的组织特别有用。

在这个由讲师指导的现场培训中，参与者将学习如何使用Python创建一个自动生成输入文本摘要的简单应用程序。

在培训结束时，参与者将能够：

• 使用命令行工具来总结文本。
• 使用Python库设计和创建文本摘要代码。
• 评估三个Python摘要库：sumy 0.7.0、pysummarization 1.0.4、readless 1.0.17

观众

• 开发人员
• 数据科学家

课程形式

• 部分讲座，部分讨论，练习和大量的实践练习

TensorFlow™ 是使用数据流图表进行数字计算的开源软件图书馆。

SyntaxNet 是一种神经网络的自然语言处理框架。

Word2Vec 用于学习 vector 表达词,称为 "word embeddings"。 Word2vec 是一个特别计算效率预测模型,用于从原始文本中学习字体内置。 它分为两种品味,即CBOW(Continuous Bag-of-0)模型和Skip-Gram模型(Mikolov et al.第3.1和第3.2章)。) )

SyntaxNet 和 Word2Vec 在同步中使用,允许用户从自然语言输入中创建学习嵌入式模型。

观众

该课程针对开发人员和工程师,他们打算在他们的图表中与SintaxNet和 Word2Vec模型合作。

完成此课程后,代表将:

• 理解 TensorFlow’的结构和部署机制
• 能够执行安装 / 生产环境 / 建筑任务和配置
• 能够评估代码质量,进行解体,监测
• 能够实施先进的生产,如培训模型、包装条款、构建图表和登记