Introduction to Large Language Models (LLMs) - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego, badaczy głębokiego uczenia się i ekspertów od wizji komputerowej, którzy chcą poszerzyć swoją wiedzę i umiejętności w zakresie głębokiego uczenia się w celu generowania tekstu na obraz.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zaawansowane architektury i techniki głębokiego uczenia się do generowania tekstu na obraz.
• Wdrożyć złożone modele i optymalizacje dla wysokiej jakości syntezy obrazu.
• Optymalizować wydajność i skalowalność dla dużych zbiorów danych i złożonych modeli.
• Dostrajanie hiperparametrów w celu uzyskania lepszej wydajności i uogólnienia modelu.
• Integracja Stable Diffusion z innymi strukturami i narzędziami głębokiego uczenia się

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i specjalistów IT na wszystkich poziomach umiejętności, którzy chcą zautomatyzować zadania i procesy za pomocą sztucznej inteligencji bez pisania obszernego kodu.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Projektować i wdrażać złożone przepływy pracy przy użyciu wizualnego interfejsu programowania n8n.
• Zintegrować możliwości AI z przepływami pracy przy użyciu LangChain.
• Tworzyć niestandardowe chatboty i wirtualnych asystentów dla różnych przypadków użycia.
• Przeprowadzać zaawansowaną analizę i przetwarzanie danych za pomocą agentów AI.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących analityków biznesowych i inżynierów automatyzacji, którzy chcą zrozumieć, jak używać LangChain i interfejsów API do automatyzacji powtarzalnych zadań i przepływów pracy.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy integracji API z LangChain.
• Zautomatyzować powtarzalne przepływy pracy przy użyciu LangChain i Python.
• Wykorzystywać LangChain do łączenia różnych interfejsów API w celu zapewnienia wydajnych procesów biznesowych.
• Tworzyć i automatyzować niestandardowe przepływy pracy przy użyciu interfejsów API i możliwości automatyzacji LangChain.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat agentów konwersacyjnych i zastosować LangChain do rzeczywistych przypadków użycia.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy LangChain i jego zastosowanie w budowaniu agentów konwersacyjnych.
• Rozwijać i wdrażać agentów konwersacyjnych przy użyciu LangChain.
• Zintegrować agentów konwersacyjnych z interfejsami API i usługami zewnętrznymi.
• Stosować techniki Natural Language Processing (NLP) w celu poprawy wydajności agentów konwersacyjnych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wdrożyć bezpieczne i wydajne przepływy pracy oparte na sztucznej inteligencji przy użyciu Ollama.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Wdrożyć i skonfigurować Ollama do prywatnego przetwarzania AI.
• Zintegrować modele AI z bezpiecznymi przepływami pracy w przedsiębiorstwie.
• Optymalizować wydajność AI przy jednoczesnym zachowaniu prywatności danych.
• Automatyzować procesy biznesowe za pomocą lokalnych funkcji AI.
• Zapewnienie zgodności z zasadami bezpieczeństwa i zarządzania w przedsiębiorstwie.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wdrażać, optymalizować i integrować LLM przy użyciu Ollama.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Konfigurować i wdrażać LLM przy użyciu Ollama.
• Optymalizować modele AI pod kątem wydajności i efektywności.
• Wykorzystać akcelerację GPU w celu poprawy szybkości wnioskowania.
• Zintegrować Ollama z przepływami pracy i aplikacjami.
• Monitorowanie i utrzymywanie wydajności modeli AI w czasie.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych badaczy sztucznej inteligencji i decydentów, którzy chcą zbadać etyczne implikacje rozwoju sztucznej inteligencji i dowiedzieć się, jak stosować wytyczne etyczne podczas tworzenia rozwiązań sztucznej inteligencji z LangChain.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zidentyfikować kluczowe kwestie etyczne w rozwoju AI z LangChain.
• Zrozumieć wpływ sztucznej inteligencji na społeczeństwo i procesy decyzyjne.
• Opracować strategie budowania sprawiedliwych i przejrzystych systemów sztucznej inteligencji.
• Wdrożyć wytyczne dotyczące etycznej sztucznej inteligencji w projektach opartych na LangChain.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów internetowych i projektantów UX, którzy chcą wykorzystać LangChain do tworzenia intuicyjnych i przyjaznych dla użytkownika aplikacji internetowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe pojęcia LangChain i jego rolę w zwiększaniu doświadczenia użytkownika w sieci.
• Wdrażać LangChain w aplikacjach internetowych w celu tworzenia dynamicznych i responsywnych interfejsów.
• Zintegrować interfejsy API z aplikacjami internetowymi w celu poprawy interaktywności i zaangażowania użytkowników.
• Optymalizacja doświadczenia użytkownika przy użyciu zaawansowanych funkcji dostosowywania LangChain.
• Analizuj dane o zachowaniu użytkowników, aby dostosować wydajność i doświadczenie aplikacji internetowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą dostroić i dostosować modele sztucznej inteligencji w Ollama w celu zwiększenia wydajności i aplikacji specyficznych dla domeny.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Skonfigurować wydajne środowisko do dostrajania modeli AI na Ollama.
• Przygotować zestawy danych do nadzorowanego dostrajania i uczenia się ze wzmocnieniem.
• Optymalizować modele AI pod kątem wydajności, dokładności i efektywności.
• Wdrażanie dostosowanych modeli w środowiskach produkcyjnych.
• Ocenianie ulepszeń modeli i zapewnianie solidności.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level developers and software engineers who wish to build AI-powered applications using the LangChain framework.

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

• Understand the fundamentals of LangChain and its components.
• Integrate LangChain with large language models (LLMs) like GPT-4.
• Build modular AI applications using LangChain.
• Troubleshoot common issues in LangChain applications.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów danych i DevOps specjalistów, którzy chcą wykorzystać możliwości LangChain, integrując go z różnymi usługami w chmurze.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zintegrować LangChain z głównymi platformami chmurowymi, takimi jak AWS, Azure i Google Cloud.
• Korzystać z interfejsów API i usług opartych na chmurze w celu ulepszenia aplikacji opartych na LangChain.
• Skalowanie i wdrażanie agentów konwersacyjnych w chmurze w celu interakcji w czasie rzeczywistym.
• Wdrażanie najlepszych praktyk w zakresie monitorowania i bezpieczeństwa w środowiskach chmurowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów ds. danych, którzy chcą wykorzystać LangChain do zwiększenia swoich możliwości analizy i wizualizacji danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zautomatyzować pobieranie i czyszczenie danych przy użyciu LangChain.
• Przeprowadzać zaawansowaną analizę danych przy użyciu Python i LangChain.
• Tworzyć wizualizacje za pomocą Matplotlib i innych bibliotek Python zintegrowanych z LangChain.
• Wykorzystanie LangChain do generowania wniosków z analizy danych w języku naturalnym.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level developers and software engineers who wish to learn the core concepts and architecture of LangChain and gain the practical skills for building AI-powered applications.

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

• Grasp the fundamental principles of LangChain.
• Set up and configure the LangChain environment.
• Understand the architecture and how LangChain interacts with large language models (LLMs).
• Develop simple applications using LangChain.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą zainstalować, skonfigurować i używać Ollama do uruchamiania modeli AI na swoich lokalnych komputerach.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy Ollama i jego możliwości.
• Skonfigurować Ollama do uruchamiania lokalnych modeli AI.
• Wdrażać i współdziałać z LLM przy użyciu Ollama.
• Optymalizacja wydajności i wykorzystania zasobów dla obciążeń AI.
• Poznanie przypadków użycia dla lokalnych wdrożeń AI w różnych branżach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego i badaczy wizji komputerowej, którzy chcą wykorzystać Stable Diffusion do generowania wysokiej jakości obrazów dla różnych przypadków użycia.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady Stable Diffusion i jak to działa w przypadku generowania obrazów.
• Budować i trenować modele Stable Diffusion do zadań generowania obrazów.
• Zastosować Stable Diffusion do różnych scenariuszy generowania obrazów, takich jak inpainting, outpainting i tłumaczenie obrazu na obraz.
• Optymalizacja wydajności i stabilności modeli Stable Diffusion.