Glenealy Tower

17F, No.1 Glenealy Central, Hong Kong, China

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LangChain
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Ollama

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Large Language Models Meta AI

 21 時間：
這門由講師主導的有關hong-kong的現場培訓（在線或現場）旨在讓中級到高級的人工智能研究人員、數據科學家和開發人員了解、微調和實施Meta AI的大型語言模型，以應用於各種NLP應用程序。 培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解Meta AI的大型語言模型的架構和運行。
  • 針對特定用例設置和微調Meta AI LLM。
  • 實施基於LLM的應用程序，如文本總結、聊天機器人和情感分析。
  • 高效優化和部署大型語言模型。
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Generative AI and Large Language Models (LLMs)

 14 時間：
這個由講師指導的 hong-kong 現場培訓（在線或現場）面向希望瞭解生成式 AI 原理和 LLM 在商業環境中應用的中級 AI 專業人員、業務分析師和技術領導者。參與者將了解變壓器、提示工程以及將這些模型部署到實際解決方案時的道德考慮。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解生成式 AI 和大型語言模型的基本原理。
  • 為特定業務應用程式實施和微調 LLM。
  • 應用快速工程技術以實現最佳模型輸出。
  • 識別 LLM 部署中的道德注意事項並管理風險。
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Ethical Deployment of LLMs

 7 時間：
這種以講師為主導的hong-kong（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。
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Cross-Lingual LLMs

 14 時間：
這種以講師為主導的hong-kong（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。
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LLMs for Financial Market Prediction

 14 時間：
這種以講師為主導的現場hong-kong（在線或現場）培訓面向希望利用 LLM 進行金融市場分析和預測的中級金融分析師、數據科學家和投資專業人士。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解LLM在金融市場分析中的應用。
  • 使用 LLM 處理財經新聞、報告和數據以獲得市場洞察。
  • 開發股票價格、市場趨勢和經濟指標的預測模型。
  • 將 LLM 見解整合到投資決策過程中。
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LLMs for Environmental Modeling

 14 時間：
這種由講師指導的 hong-kong（在線或現場）現場培訓面向希望使用 LLM 進行環境建模和分析的中級環境科學家和研究人員、數據分析師以及政策制定者和環境宣導者。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解法學碩士在環境科學中的應用。
  • 利用 LLM 對環境數據進行分析和建模。
  • 解釋用於環境影響評估的 LLM 輸出。
  • 有效地傳達調查結果，為政策和保護工作提供資訊。
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LLMs for Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR)

 14 時間：
這種以講師為主導的hong-kong（在線或現場）現場培訓面向中級 VR 和 AR 開發人員、遊戲設計師和 AI 工程師，他們希望將 LLM 整合到 VR 和 AR 應用程式中，以創建更具吸引力和回應性的環境。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LLM 在創建沉浸式 VR 和 AR 體驗中的作用。
  • 開發利用 LLM 進行互動式對話和內容創建的 VR 和 AR 應用程式。
  • 將 LLM 與 VR 和 AR 開發工具整合，以增強用戶參與度。
  • 應用最佳實踐，在虛擬空間中設計 AI 驅動的敘事和互動。
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LLMs in Multimodal Applications

 14 時間：
這種以講師為主導的 hong-kong（在線或現場）現場培訓面向希望將 Large Language Models (LLMs) 應用於高級 AI 應用程式的多模態數據的中級數據科學家、機器學習工程師和軟體開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解使用LLM進行多模態學習的原理。
  • 實現 LLM 以處理和分析文字、圖像和音訊數據。
  • 開發利用多模態數據集成優勢的應用程式。
  • 評估多模式 LLM 系統的性能。
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LLMs for Cybersecurity

 14 時間：
這種以講師為主導的 hong-kong（在線或現場）現場培訓面向希望利用 LLM 來增強網路安全措施和威脅情報的中級網路安全專業人員和數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LLM 在網路安全中的作用。
  • 實現用於威脅檢測和分析的 LLM。
  • 利用 LLM 實現安全自動化和回應。
  • 將 LLM 與現有安全基礎架構整合。
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LLMs for Predictive Analytics

 14 時間：
這種以講師為主導的 hong-kong（在線或現場）現場培訓面向希望利用大型語言模型 （LLM） 預測各個行業的趨勢和行為的中級數據科學家和業務分析師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LLM 的基礎知識及其在預測分析中的作用。
  • 實施 LLM 來分析和預測各個行業的數據。
  • 使用 LLM 評估預測模型的有效性。
  • 將 LLM 與現有數據處理管道集成。
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Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

 21 時間：
這種以講師為主導的 hong-kong（在線或現場）現場培訓面向希望獲得 Large Language Models (LLMs) 和 Reinforcement Learning （RL） 全面理解和實踐技能的中級數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解變壓器模型的元件和功能。
  • 針對特定任務和應用程式優化和微調 LLM。
  • 瞭解強化學習的核心原則和方法。
  • 瞭解強化學習技術如何提高 LLM 的性能。
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LLMs for Content Generation

 14 時間：
這種以講師為主導的現場培訓hong-kong（在線或現場）面向希望利用 LLM 的力量在各個領域生成高品質、多樣化和引人入勝的內容的中級內容創作者、營銷人員和教育技術人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LLM 的功能及其在內容生成中的應用。
  • 設置和使用 LLM 來生成各種類型的內容。
  • 應用最佳實踐來提示和微調 LLM 以產生所需的輸出。
  • 評估 AI 生成內容的品質，並針對特定受眾進行優化。
  • 探索使用 LLM 生成創意和多模態內容的高級技術。
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LLMs for Personalized Education

 14 時間：
這種以講師為主導的hong-kong（在線或現場）現場培訓面向具有不同經驗和專業知識水準的教育工作者、教育技術專業人士和研究人員，他們希望利用 LLM 來創造個人化的教育體驗。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LLM 的體系結構和功能。
  • 使用 LLM 確定教育內容個人化的機會。
  • 設計利用 LLM 進行內容個人化的自適應學習平臺。
  • 實施 LLM 驅動的策略，以提高學生的參與度和學習成果。
  • 評估 LLM 在教育環境中的有效性，並做出數據驅動的決策
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LLMs for Speech Recognition and Synthesis

 14 時間：
這種以講師為主導的hong-kong（在線或現場）現場培訓面向希望在語音辨識和合成系統中實施 LLM 的初級到中級軟體開發人員和數據科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LLM 在語音技術中的作用。
  • 實現 LLM 以實現準確的語音辨識和自然的語音合成。
  • 將 LLM 與語音辨識引擎和語音合成器整合。
  • 使用 LLM 評估和改進語音系統的性能。
  • 隨時瞭解語音技術的當前趨勢和未來方向。
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LLMs for Automated Customer Support

 14 時間：
這種以講師為主導的 hong-kong（在線或現場）實時培訓面向希望實施 LLM 以創建回應迅速且智慧的客戶支援聊天機器人的初級到中級客戶支援和 IT 專業人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 Large Language Models (LLMs) 的基礎知識和架構。
  • 設計 LLM 並將其整合到客戶支援系統中。
  • 增強聊天機器人的回應能力和用戶體驗。
  • 解決道德考慮並確保符合行業標準。
  • 為實際應用程式部署和維護基於 LLM 的聊天機器人。
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LLMs for Sentiment Analysis

 21 時間：
這種以講師為主導的 hong-kong（在線或現場）現場培訓面向希望應用 LLM 來分析和解釋來自各種文本來源（如社交媒體帖子、產品評論和客戶反饋）的公眾情緒的中級數據和營銷專業人士。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 了解情緒分析的原理及其使用 LLM 的應用。
  • 預處理和準備用於情緒分析的數據集。
  • 訓練和微調 LLM 以準確反映文字中的情緒。
  • 即時分析來自社交媒體和其他文本來源的情緒。
  • 將情緒分析結果整合到業務戰略和決策流程中。
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LLMs for Code Generation and Documentation

 14 時間：
這種以講師為主導的 hong-kong（在線或現場）現場培訓面向希望利用 LLM 來簡化其編碼工作流程並創建詳細、全面的文檔的中級軟體開發人員和技術作家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LLM 在自動化代碼生成和軟體文檔方面的作用。
  • 利用 LLM 建立準確高效的代碼片段和文檔。
  • 將 LLM 整合到其軟體開發生命週期中，以提高生產力。
  • 使用自動化工具維護高品質的文件標準。
  • 解決在軟體開發中使用 AI 的道德考慮和最佳實踐。
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LLMs for Business Intelligence

 14 時間：
這種以講師為主導的hong-kong（在線或現場）現場培訓面向希望利用 LLM 的力量來提取業務見解的中級業務專業人員和數據分析師。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LLM 在商業智慧環境中的基礎知識和應用。
  • 應用 LLM 來分析大型數據集並提取有意義的見解。
  • 將 LLM 驅動的分析整合到戰略業務決策流程中。
  • 評估在業務中使用 LLM 的道德考慮和最佳實踐。
  • 預測 AI 的未來趨勢，並為不斷發展的商業智慧環境做好準備。
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LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

 42 時間：
這種以講師為主導的現場培訓（線上或現場）面向希望掌握 LlamaIndex 來開發由 LLM 驅動的創新應用程式的中級到高級開發人員和資料科學家。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 設置和配置 LlamaIndex 以用於 LLM。
  • 使用 LlamaIndex 索引和查詢自訂數據集以增強 LLM 功能。
  • 設計和開發利用 LlamaIndex 和 LLM 的複雜應用程式。
  • 了解並應用使用 LLM 和 LlamaIndex 的最佳實踐。
  • 瞭解部署 LLM 支援的應用程式所涉及的道德注意事項。
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Ethical Considerations in AI Development with LangChain

 21 時間：
這種由講師指導的現場培訓在 hong-kong（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。
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LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

 14 時間：
這種由講師指導的現場培訓hong-kong（在線或現場）面向希望使用 LlamaIndex 增強 AI 模型功能的中級 AI 研究人員、機器學習專業人員和數據科學家，使其在各種應用程式中更加準確和可靠。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解 LlamaIndex 的原理和元件。
  • 引入和構建用於 LLM 的數據。
  • 實施上下文增強以提高 AI 模型性能。
  • 將 LlamaIndex 整合到現有的 AI 系統和工作流程中。
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Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps

 14 時間：
這種由講師指導的 hong-kong 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。
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Google Gemini AI for Data Analysis

 21 時間：
這種以講師為主導的hong-kong（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。
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Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning

 14 時間：
這種由講師指導的 hong-kong 現場培訓（在線或現場）面向希望利用快速工程和少量學習的力量來優化實際應用的 LLM 性能的中級專業人士。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解快速工程和小樣本學習的原則。
  • 為各種 NLP 任務設計有效的提示。
  • 利用小樣本技術以最少的數據調整 LLM。
  • 針對實際應用優化 LLM 性能。
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Automating Workflows with LangChain and APIs

 14 時間：
這種由 講師指導的 hong-kong 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。
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Google Gemini AI for Content Creation

 14 時間：
這種以講師為主導的hong-kong（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。
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Google Gemini AI for Transformative Customer Service

 14 時間：
這種以講師為主導的hong-kong（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。
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LangChain for Data Analysis and Visualization

 14 時間：
這種講師指導的 hong-kong 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。
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Introduction to Google Gemini AI

 14 時間：
這種以講師為主導的hong-kong（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。
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Integrating LangChain with Cloud Services

 14 時間：
這種由 講師指導的 hong-kong 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。
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Building Conversational Agents with LangChain

 14 時間：
這種由 講師指導的 hong-kong 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。
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Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama

 14 時間：
這是一個由講師指導的現場培訓課程，可在hong-kong（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。
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Generative AI with Large Language Models (LLMs)

 21 時間：
這種以講師為主導的hong-kong現場現場培訓針對的是希望學習如何將生成式AI與LLM用於各種任務和領域的中級開發人員。 在培訓結束時，參與者將能夠：
    解釋什麼是生成式 AI 及其工作原理。 描述支援 LLM 的 transformer 架構。 使用經驗縮放定律針對不同的任務和約束優化 LLM。 應用最先進的工具和方法來訓練、微調和部署 LLM。 討論生成式人工智慧給社會和企業帶來的機遇和風險。
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AI Automation with n8n and LangChain

 14 時間：
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。
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Building Private AI Workflows with Ollama

 14 時間：
這是由講師指導的現場培訓課程，適合在hong-kong（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。
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Deploying and Optimizing LLMs with Ollama

 14 時間：
這是一場由講師指導的現場培訓，地點在hong-kong（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。
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Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)

 14 時間：
這種由講師指導的 hong-kong 現場培訓（在線或現場）面向希望為特定任務和數據集自定義預訓練模型的中高級專業人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 瞭解微調的原理及其應用。
  • 準備數據集以微調預訓練模型。
  • 為 NLP 任務微調大型語言模型 （LLM）。
  • 優化模型性能並解決常見挑戰。
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LangChain Fundamentals

 14 時間：
這種以講師為主導的hong-kong（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。
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Advanced LLMs for NLP Tasks

 21 時間：
這種由講師指導的現場培訓hong-kong（在線或遠端）面向希望使用 LLM 執行各種 NLP 任務併為不同目的創建新穎多樣內容的中級數據科學家、AI 開發人員和 AI 愛好者。 在培訓結束時，參與者將能夠：
  • 使用 LLM 和基本工具建立開發環境。
  • 使用 LLM 熟練地執行 NLU 和 NLI 任務。
  • 有效地提取、推斷和利用知識圖譜。
  • 使用 LLM 為對話應用程式生成和管理對話。
  • 評估 LLM 和生成式 AI 生成的內容品質和多樣性。
  • 應用道德原則，確保公平和負責任地使用法學碩士。
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LangChain: Building AI-Powered Applications

 14 時間：
這種由講師指導的hong-kong（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。
更多...

Introduction to Large Language Models (LLMs)

 14 時間：
這種由講師指導的 hong-kong 現場培訓（在線或現場）面向希望使用大型語言模型完成各種自然語言任務的初級到中級開發人員。 在本次培訓結束時，參與者將能夠：
  • 設置包含常用 LLM 的開發環境。
  • 創建基本 LLM 並在自訂數據集上對其進行微調。
  • 將 LLM 用於不同的自然語言任務，例如文本摘要、問答、文字生成等。
  • 使用 TensorBoard、PyTorch Lightning 和 Hugging Face Datasets 等工具調試和評估 LLM。
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Getting Started with Ollama: Running Local AI Models

 7 時間：
這是一個由講師指導的現場培訓課程，可在hong-kong（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。
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Michal - GE HealthCare

Course - Generative AI with Large Language Models (LLMs)

機器翻譯

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

LLMs for Predictive Analytics

2025-05-26 09:30
14 時間：
Glenealy Tower
HK$ 36040 (线上)
HK$ 70540 (課堂)

Advanced LLMs for NLP Tasks

2025-06-09 09:30
21 時間：
Glenealy Tower
HK$ 37650 (线上)
HK$ 89400 (課堂)

Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama

2025-06-23 09:30
14 時間：
Glenealy Tower
HK$ 25100 (线上)
HK$ 59600 (課堂)

Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)

2025-07-07 09:30
14 時間：
Glenealy Tower
HK$ 25100 (线上)
HK$ 59600 (課堂)

LangChain: Building AI-Powered Applications

2025-07-21 09:30
14 時間：
Glenealy Tower
HK$ 36040 (线上)
HK$ 70540 (課堂)

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