Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP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 香港 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 香港 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，適合在香港（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。

這是一場由講師指導的現場培訓，地點在香港（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 香港（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。

這種由講師指導的 香港 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，可在香港（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 香港 現場培訓（在線或現場）面向希望學習 NLG 基礎知識及其在 AI 和內容生成中的作用的初級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解自然語言生成的基本概念。
• 探索 NLG 在各個行業的應用。
• 瞭解使用 AI 生成類人文本的基本技術。
• 使用 Python 個庫和模型生成文字。

這種由講師指導的香港（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 香港 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 香港 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香港（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。

In this instructor-led, live training in 香港, 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.

這是一個由講師指導的現場培訓課程，可在香港（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。