Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)培訓

這種以講師為主導的><loc（在線或現場）實時培訓面向希望在不編寫大量代碼的情況下使用 AI 自動化任務和流程的所有技能水準的開發人員和 IT 專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 n8n 的可視化程式設計介面設計和實現複雜的工作流程。
• 使用 LangChain 將 AI 功能整合到工作流中。
• 為各種用例構建自定義聊天機器人和虛擬助手。
• 使用 AI 代理執行高級數據分析和處理。

這種由 講師指導的 澳門 現場現場培訓（在線或現場）面向希望瞭解如何使用 LangChain 和 API 自動執行重複性任務和工作流的初級業務分析師和自動化工程師。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解與 LangChain 集成的 API 的基礎知識。
• 使用 LangChain 和 Python 自動執行重複的工作流程。
• 利用 LangChain 連接各種 API 以實現高效的業務流程。
• 使用 API 和 LangChain 的自動化功能創建和自動化自定義工作流程。

這種由 講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望加深對對話代理的理解並將 LangChain 應用於實際用例的中級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 LangChain 的基礎知識及其在構建對話代理中的應用。
• 使用 LangChain 開發和部署對話代理。
• 將對話代理與 API 和外部服務整合。
• 應用 Natural Language Processing (NLP) 技術來提高對話代理的性能。

這是由講師指導的現場培訓課程，適合在澳門（線上或現場）參加的高階專業人士，旨在使用Ollama實現安全且高效的人工智慧驅動工作流程。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 部署並配置Ollama以進行私有AI處理。
• 將AI模型整合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。

這種以講師為主導的澳門（在線或現場）現場培訓面向中級 NLP 從業者和數據科學家、內容建立者和翻譯人員，以及希望使用 LLM 進行語言翻譯和創建多語言內容的全球企業。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解LLM跨語言學習和翻譯的原則。
• 實現 LLM 以在各種語言之間翻譯內容。
• 創建和管理用於訓練 LLM 的多語言數據集。
• 制定保持翻譯一致性和品質的策略。

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。

這種由講師指導的現場培訓在 澳門（在線或現場）面向高級 AI 研究人員和政策制定者，他們希望探索 AI 開發的道德影響，並學習如何在構建 AI 解決方案時應用道德準則 LangChain。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 用 LangChain 識別 AI 開發中的關鍵道德問題。
• 瞭解 AI 對社會和決策過程的影響。
• 制定構建公平透明的 AI 系統的策略。
• 在基於 LangChain 的專案中實施合乎道德的 AI 準則。

這種以講師為主導的澳門（在線或現場）現場培訓面向希望瞭解和駕馭 LLM 道德景觀的中級 AI 專業人員和倫理學家、數據科學家和工程師，以及政策制定者和利益相關者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 確定與 LLM 相關的道德問題和挑戰。
• 將道德框架和原則應用於 LLM 部署。
• 評估 LLM 的社會影響並降低潛在風險。
• 制定負責任的人工智慧開發和使用戰略。

這種由講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望利用 LangChain 創建直觀且使用者友好的 Web 應用程式的中級 Web 開發人員和 UX 設計人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 LangChain 的基本概念及其在增強 Web 用戶體驗中的作用。
• 在 Web 應用程式中實現 LangChain 以建立動態和回應式介面。
• 將 API 整合到 Web 應用程式中，以提高交互性和用戶參與度。
• 使用 LangChain 的高級自定義功能優化用戶體驗。
• 分析使用者行為數據以微調 Web 應用程式性能和體驗。

這是一個由講師指導的現場培訓課程，可在澳門（線上或現場）進行，旨在為高級專業人士提供微調和自訂Ollama上的AI模型的能力，以提升性能和針對特定領域的應用。

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。
• 為監督式微調和強化學習準備數據集。
• 優化AI模型以提升性能、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。

這種由講師指導的澳門（在線或現場）現場培訓面向希望使用LangChain框架構建AI驅動的應用程式的中級開發人員和軟體工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解LangChain及其元件的基礎知識。
• 將 LangChain 與 GPT-4 等大型語言模型 （LLM） 集成。
• 使用 LangChain 構建模組化 AI 應用程式。
• 排查LangChain應用程式中的常見問題。

這種由 講師指導的 澳門 現場現場培訓（在線或現場）面向高級數據工程師和 DevOps 專業人員，他們希望通過將 LangChain 的功能與各種雲服務集成來利用 LangChain 的功能。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 與 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要雲平臺集成 LangChain。
• 利用基於雲的 API 和服務來增強 LangChain 驅動的應用程式。
• 擴展對話代理並將其部署到雲中，以實現即時交互。
• 在雲環境中實施監控和安全最佳實踐。

這種講師指導的 澳門 現場培訓（在線或現場）面向希望使用 LangChain 來增強其數據分析和可視化能力的中級數據專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 LangChain 自動檢索和清理數據。
• 使用 Python 和 LangChain 進行高級數據分析。
• 使用 Matplotlib 和其他與 LangChain 集成的 Python 庫創建可視化。
• 利用 LangChain 從數據分析中生成自然語言洞察。

這種以講師為主導的澳門（在線或現場）現場培訓面向希望學習LangChain核心概念和架構並獲得構建AI驅動應用程式的實用技能的初級到中級開發人員和軟體工程師。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 掌握LangChain的基本原理。
• 設置和配置LangChain環境。
• 了解架構以及 LangChain 如何與大型語言模型 （LLM） 互動。
• 使用LangChain開發簡單的應用程式。

這是一個由講師指導的現場培訓課程，可在澳門（線上或現場）進行，適合初級專業人士學習如何在本地機器上安裝、配置和使用 Ollama 來運行 AI 模型。

在本課程結束時，學員將能夠：

• 了解 Ollama 的基本概念及其功能。
• 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。