LLM與AI工具概論（高階）Management 培訓

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.

這是一個由講師指導的線上或線下培訓，針對希望使用Ollama實現安全高效的AI驅動工作流程的高級專業人士。

通過本培訓，參與者將能夠：

• 部署和配置Ollama以進行私有AI處理。
• 將AI模型集成到安全的企業工作流程中。
• 在保持數據隱私的同時，優化AI性能。
• 利用本地AI功能自動化業務流程。
• 確保符合企業安全與治理政策。

這門由講師主導的現場培訓在澳門（在線或現場）旨在幫助有志於將Claude AI整合到日常工作流程中以提高效率和自動化的初級專業人員。

培訓結束時，參加者將能夠：

• 利用Claude AI來自動化重複性任務和精簡工作流程。
• 利用人工智慧驅動的自動化技術提高個人和團隊的生產力。
• 將Claude AI與現有的商業工具和平台整合。
• 優化AI驅動的決策制定和任務管理。

這是一場由講師指導的現場培訓，地點在澳門（線上或現場），適合希望使用Ollama部署、優化和整合LLM的中級專業人士。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用Ollama設置和部署LLM。
• 優化AI模型以提升性能和效率。
• 利用GPU加速提升推理速度。
• 將Ollama整合到工作流程和應用程式中。
• 監控和維護AI模型的長期性能。

這項由講師指導的澳門（線上或線下）培訓，針對希望微調和自訂Ollama上的AI模型以提升性能和特定領域應用的高級專業人士。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在Ollama上設置高效的AI模型微調環境。
• 準備用於監督式微調和強化學習的數據集。
• 優化AI模型的性能、準確性和效率。
• 在生產環境中部署自訂模型。
• 評估模型改進並確保其穩健性。

這種以講師為主導的澳門（在線或現場）實時培訓面向希望使用 Google Gemini AI 將 AI 功能整合到其應用程式中的初級到中級開發人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解大型語言模型的基礎知識。
• 設置和使用 Google Gemini AI 執行各種 AI 任務。
• 實現文字到文字和圖像到文字的轉換。
• 構建基本的 AI 驅動型應用程式。
• 探索 Google Gemini AI 中的高級功能和自定義選項。

這種以講師為主導的澳門（在線或現場）現場培訓面向希望利用 Google Gemini AI 來提高其內容品質和效率的中級內容創作者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 AI 在內容創作中的作用。
• 設置和使用 Google Gemini AI 來生成和優化內容。
• 應用文字到文本的轉換來生成創意和原創內容。
• 使用 AI 驅動的見解實施 SEO 策略。
• 使用 Gemini AI 分析內容性能並調整策略。

這種以講師為主導的澳門（在線或現場）現場培訓面向希望在客戶服務運營中實施 Go ogle Gemini AI 的中級客戶服務專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 AI 對客戶服務的影響。
• 設置 Google Gemini AI 以自動化和個人化客戶交互。
• 利用文字到文本和圖像到文本的轉換來提高服務效率。
• 制定 AI 驅動的策略，用於即時客戶反饋分析。
• 探索高級功能，打造無縫的客戶服務體驗。

這種以講師為主導的澳門（在線或現場）現場培訓面向希望使用 Google Gemini AI 在各個行業更直觀地執行複雜數據分析任務的初級到中級數據分析師和業務專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 Google Gemini AI 的基礎知識。
• 將各種數據源連接到 Gemini AI。
• 使用自然語言查詢瀏覽數據。
• 分析數據模式並得出見解。
• 創建引人入勝的數據可視化。
• 有效地傳達數據驅動的見解。

這是由講師指導的澳門（線上或線下）培訓，針對中級水平的公共部門專業人士，旨在通過更先進的AI互動，使用Gemini生成高質量內容、協助研究並提高生產力。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 為特定用例製作更有效和量身定制的提示。
• 使用Gemini生成原創和創意的內容。
• 精確地總結和比較複雜的信息。
• 使用Gemini進行頭腦風暴、計劃和高效組織想法。

這項由講師主持的現場培訓（在線或現場）旨在幫助希望了解Claude AI的基本原理並利用它進行商業應用的初級商業專業人士、客戶支持團隊和技術愛好者。

培訓結束時，參與者將能夠：

• 了解Claude AI的能力和用例。
• 有效地設置和與Claude AI互動。
• 利用對話式AI自動化業務工作流程。
• 利用AI驅動的解決方案提升客戶互動和支持。

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.

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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.

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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.

本課程為講師指導的澳門（線上或線下）培訓，旨在幫助初級專業人士安裝、配置並使用Ollama在本地機器上運行AI模型。

培訓結束後，學員將能夠：

• 了解Ollama的基本原理及其功能。
• 設置Ollama以運行本地AI模型。
• 使用Ollama部署並與LLM進行互動。
• 優化AI工作負載的性能和資源使用。
• 探索本地AI部署在各行業中的應用案例。