北京 - 数码01大厦

北京市朝阳区光华路丙12号, 北京, 中国, 100000

中国国际贸易中心与嘉里中心之间，背倚国贸中心，与嘉里公寓隔街相望，总建筑面积共32000平方米。 周边配套 商场：北京国贸商城旗舰店、万达新世界商场、贵友商场 银行：广发银行国贸支行、华夏银行京广支行、兴业银行光华路支行、华夏银行光华支行、中信银行财富中心支行 酒店：恋都商旅酒店、如家快捷酒店、建国饭店、万达索菲特大酒店、京伦饭店、北京伯豪瑞廷酒店、北京嘉里大酒店、千禧大酒店 餐饮：祖母的厨房、小王府、恒河印度餐厅、时时乐建国门餐厅等

子目录 (9)

大型语言模型 (LLMs)

大型语言模型 (LLMs)
小型语言模型 (SLMs)

小型语言模型 (SLMs)
自然语言理解 (NLU)

自然语言理解 (NLU)
自然语言生成 (NLG)

自然语言生成 (NLG)
情感分析

情感分析
Spark NLP

Spark NLP
TextBlob

TextBlob
Hugging Face

Hugging Face
语音识别

语音识别

探索我们的课程

Ethical Deployment of LLMs

 7 小时
这种以讲师为主导的北京市朝阳区（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。
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Cross-Lingual LLMs

 14 小时
这种以讲师为主导的北京市朝阳区（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。
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Natural Language Processing (NLP) with Google Colab

 14 小时
这个由 讲师指导的 北京市朝阳区 现场培训（在线或现场）面向希望在 Google Colab 中使用 Python 应用 NLP 技术的中级数据科学家和开发人员。 在本次培训结束时，参与者将能够：
  • 了解自然语言处理的核心概念。
  • 预处理和清理 NLP 任务的文字数据。
  • 使用 NLTK 和 SpaCy 库执行情感分析。
  • 使用 Google Colab 处理文本数据，以实现可扩展的协作式开发。
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Ethical Considerations in AI Development with LangChain

 21 小时
这种由讲师指导的现场培训在 北京市朝阳区（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。
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Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps

 14 小时
这种由讲师指导的 北京市朝阳区 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。
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Automating Workflows with LangChain and APIs

 14 小时
这种由 讲师指导的 北京市朝阳区 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。
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Google Gemini AI for Content Creation

 14 小时
这种以讲师为主导的北京市朝阳区（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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SLMs for Smart Cities: Urban Planning and Management with AI

 14 小时
这种以讲师为主导的北京市朝阳区（在线或现场）现场培训面向希望在智慧城市项目中实施 Small Language Models (SLMs) 以改善城市生活的中级城市规划师、城市管理者和智慧城市解决方案开发人员。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解SLM在智慧城市中的应用。
  • 将SLM与城市数据集集成，以增强决策能力。
  • 制定在城市管理系统中部署可持续土地管理的战略。
  • 评估SLM对城市规划和智慧城市解决方案的影响。
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Google Gemini AI for Transformative Customer Service

 14 小时
这种以讲师为主导的北京市朝阳区（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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LangChain for Data Analysis and Visualization

 14 小时
这种讲师指导的 北京市朝阳区 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。
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SLMs for Educational Tech: Tailoring AI for Learning and Development

 14 小时
这种以讲师为主导的北京市朝阳区（在线或现场）现场培训面向希望将 Small Language Models (SLMs) 集成到教育平台以增强教学过程的教育中级教育技术人员、教学设计师和 AI 开发人员。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解SLM在教育技术中的作用。
  • 使用 SLM 设计 AI 驱动的学习体验。
  • 在各种教育环境中实施SLM。
  • 评估SLM在学习成果方面的有效性。
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Introduction to Google Gemini AI

 14 小时
这种以讲师为主导的北京市朝阳区（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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Integrating LangChain with Cloud Services

 14 小时
这种由 讲师指导的 北京市朝阳区 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。
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Small Language Models (SLMs) for On-Device AI

 21 小时
这种以讲师为主导的北京市朝阳区（在线或现场）现场培训面向希望将小型语言模型直接部署到处理能力有限的设备上的中级 IT 专业人员，为各个领域的创新应用开辟了可能性。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解在紧凑型硬件上实施 AI 的挑战和解决方案。
  • 优化和压缩 AI 模型，实现高效的设备端部署。
  • 利用现代 AI 框架和工具实现设备上的模型。
  • 为移动和物联网设备设计和开发实时 AI 应用程序。
  • 评估并确保设备上 AI 系统的安全性和隐私性。
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Building Conversational Agents with LangChain

 14 小时
这种由 讲师指导的 北京市朝阳区 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。
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Deep Learning for NLU: Beyond NLP Models

 21 小时
这种由 讲师指导的 北京市朝阳区 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。
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Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama

 14 小时
这是一个由讲师指导的现场培训课程，可在北京市朝阳区（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。
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Small Language Models (SLMs): Developing Energy-Efficient AI

 21 小时
这种以讲师为主导的现场培训北京市朝阳区（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。
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Text Summarization and Content Generation with AI (NLG)

 21 小时
这种由讲师指导的 北京市朝阳区 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。
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AI Automation with n8n and LangChain

 14 小时
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。
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AI for Semantic Understanding, Contextual AI, and NLU

 14 小时
这种由 讲师指导的 北京市朝阳区 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。
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Building Private AI Workflows with Ollama

 14 小时
这是由讲师指导的现场培训课程，适合在北京市朝阳区（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。
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AI-Driven NLG for Chatbots and Virtual Assistants

 21 小时
这种由 讲师指导的 北京市朝阳区 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。
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Small Language Models (SLMs) for Human-AI Interactions

 14 小时
这种由讲师指导的 北京市朝阳区（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。
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Advanced Techniques in Natural Language Generation (NLG)

 14 小时
这种由讲师指导的 北京市朝阳区 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。
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Advanced Techniques in NLU for AI

 14 小时
这种由讲师指导的 北京市朝阳区 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。
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Deploying and Optimizing LLMs with Ollama

 14 小时
这是一场由讲师指导的现场培训，地点在北京市朝阳区（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。
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Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)

 14 小时
这种由讲师指导的 北京市朝阳区 现场培训（在线或现场）面向希望为特定任务和数据集自定义预训练模型的中高级专业人员。 在本次培训结束时，参与者将能够：
  • 了解微调的原理及其应用。
  • 准备数据集以微调预训练模型。
  • 为 NLP 任务微调大型语言模型 （LLM）。
  • 优化模型性能并解决常见挑战。
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LangChain Fundamentals

 14 小时
这种以讲师为主导的北京市朝阳区（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。
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Advanced LLMs for NLP Tasks

 21 小时
这种由讲师指导的现场培训北京市朝阳区（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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Small Language Models (SLMs) for Domain-Specific Applications

 28 小时
这种以讲师为主导的 北京市朝阳区（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。
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Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)

 21 小时
这种由讲师指导的 北京市朝阳区 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。
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Exploring Generative Pre-trained Transformers (GPT): From GPT-3 to GPT-4

 14 小时
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。
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Introduction to Natural Language Generation (NLG)

 14 小时
这种由讲师指导的 北京市朝阳区 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。
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LangChain: Building AI-Powered Applications

 14 小时
这种由讲师指导的北京市朝阳区（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。
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Foundations of Natural Language Understanding (NLU)

 14 小时
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。
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Getting Started with Ollama: Running Local AI Models

 7 小时
这是一个由讲师指导的现场培训课程，可在北京市朝阳区（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。
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Small Language Models (SLMs): Applications and Innovations

 14 小时
这种以讲师为主导的 北京市朝阳区（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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NLP: Natural Language Processing with R

 21 小时
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
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Natural Language Processing (NLP) with Python

 28 小时
本课程将语言学家或编程师介绍到NLP在0。 在本课程中,我们将主要使用nltk.org(自然语言工具套件),但我们还将使用其他相关和有用的NLP图书馆。 目前,我们可以在 Python 2.x 或 Python 3.x 中进行此课程。 例子是英语或曼达林语(普通话)。 其他语言也可以在预订前达成协议。
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Artificial Intelligence (AI) Overview

 7 小时
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。
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AI Awareness for Telecom

 14 小时
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
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Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP

 21 小时
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。
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Building Chatbots in Python

 21 小时
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。
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Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

 28 小时
在这个由讲师指导的北京市朝阳区现场培训中，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。
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Python for Natural Language Generation (NLG)

 21 小时
In this instructor-led, live training in 北京市朝阳区, participants will learn how to use Python to produce high-quality natural language text by building their own NLG system from scratch. Case studies will also be examined and the relevant concepts will be applied to live lab projects for generating content. By the end of this training, participants will be able to:
  • Use NLG to automatically generate content for various industries, from journalism, to real estate, to weather and sports reporting.
  • Select and organize source content, plan sentences, and prepare a system for automatic generation of original content.
  • Understand the NLG pipeline and apply the right techniques at each stage.
  • Understand the architecture of a Natural Language Generation (NLG) system.
  • Implement the most suitable algorithms and models for analysis and ordering.
  • Pull data from publicly available data sources as well as curated databases to use as material for generated text.
  • Replace manual and laborious writing processes with computer-generated, automated content creation.
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Natural Language Processing (NLP) - AI/Robotics

 21 小时
这个基于课堂的培训课程将结合人工智能和机器人在商业中的应用，探索NLP技术。代表们将使用Python进行基于计算机的示例和案例研究解决练习
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Natural Language Processing (NLP) with Deep Dive in Python and NLTK

 35 小时
在培训结束时，代表们应该充分掌握基本的 Python 概念，并且应该能够充分使用 NLTK 来实现大部分基于 NLP 和 ML 的操作。该培训不仅旨在提供执行知识，还旨在提供其中技术的逻辑和操作知识。
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Natural Language Processing (NLP) with Python spaCy

 14 小时
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/
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用Python进行文本摘要

 14 小时
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
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Natural Language Processing (NLP) with TensorFlow

 35 小时
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
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提示工程部分

Michal - GE HealthCare

课程 - Generative AI with Large Language Models (LLMs)

机器翻译

亨特很棒，非常有吸引力，知识渊博，风度翩翩。 做得很好。

Rick Johnson - Laramie County Community College

课程 - Artificial Intelligence (AI) Overview

机器翻译

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