LLMs for Sentiment Analysis Kurzusok

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és szoftvermérnököknek szól, akik mesterséges intelligencia-alapú alkalmazásokat szeretnének építeni a LangChain keretrendszer segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a LangChain és összetevői alapjait.
• Integrálja a LangChaint olyan nagy nyelvi modellekkel (LLM), mint a GPT-4.
• Moduláris AI-alkalmazások létrehozása a LangChain segítségével.
• A LangChain alkalmazások gyakori problémáinak elhárítása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű fejlesztőknek és szoftvermérnököknek szól, akik szeretnék megtanulni a LangChain alapvető koncepcióit és architektúráját, és gyakorlati készségeket szeretnének szerezni az AI-építéshez. meghajtású alkalmazások.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a LangChain alapelveit.
• Állítsa be és konfigurálja a LangChain környezetet.
• Ismerje meg az architektúrát és azt, hogy a LangChain hogyan kommunikál a nagy nyelvi modellekkel (LLM).
• Egyszerű alkalmazások fejlesztése a LangChain segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő- és középszintű fejlesztőknek szól, akik az Google Gemini AI-t használó alkalmazásaikba integrálni szeretnék az AI-funkciókat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a nagy nyelvi modellek alapjait.
• Állítsa be és használja az Google Gemini AI-t különféle AI-feladatokhoz.
• Szöveg-szöveg és kép-szöveg átalakítások végrehajtása.
• Alapvető mesterséges intelligencia-vezérelt alkalmazásokat készíthet.
• Fedezze fel az Google Gemini AI speciális funkcióit és testreszabási lehetőségeit.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű tartalomkészítőknek szól, akik az Google Gemini AI-t szeretnék felhasználni tartalmuk minőségének és hatékonyságának javítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI szerepét a tartalomalkotásban.
• Állítsa be és használja az Google Gemini AI-t a tartalom létrehozásához és optimalizálásához.
• Alkalmazzon szöveg-szöveg átalakításokat kreatív és eredeti tartalom létrehozásához.
• Alkalmazzon SEO stratégiákat mesterséges intelligencia által vezérelt betekintések segítségével.
• Elemezze a tartalom teljesítményét, és adaptálja a stratégiákat a Gemini AI segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű ügyfélszolgálati szakembereknek szól, akik az Google Gemini AI-t szeretnék bevezetni ügyfélszolgálati tevékenységeikbe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI hatását az ügyfélszolgálatra.
• Állítsa be az Google Gemini AI-t az ügyfelek interakcióinak automatizálásához és személyre szabásához.
• Használja a szöveg-szöveg és kép-szöveg átalakításokat a szolgáltatás hatékonyságának javítása érdekében.
• AI-vezérelt stratégiák kidolgozása a valós idejű vásárlói visszajelzések elemzéséhez.
• Fedezze fel a speciális funkciókat a zökkenőmentes ügyfélszolgálati élmény megteremtéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű adatelemzőknek és üzleti szakembereknek szól, akik az Google Gemini segítségével intuitívabban szeretnének elvégezni összetett adatelemzési feladatokat különböző iparágakban. AI.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Google Gemini AI alapjait.
• Különféle adatforrások csatlakoztatása a Gemini AI-hez.
• Fedezze fel az adatokat természetes nyelvű lekérdezések segítségével.
• Adatminták elemzése és betekintések származtatása.
• Lenyűgöző adatvizualizációk létrehozása.
• Hatékonyan kommunikáljon adatvezérelt betekintésekkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan kell a generatív AI-t LLM-ekkel együtt használni különféle feladatokhoz és tartományokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Magyarázza el, mi a generatív AI és hogyan működik. Mutassa be az LLM-eket tápláló transzformátor architektúrát. Használjon empirikus skálázási törvényeket az LLM-ek optimalizálásához a különböző feladatokhoz és korlátokhoz. Alkalmazza a legmodernebb eszközöket és módszereket az LLM-ek betanításához, finomhangolásához és üzembe helyezéséhez. Beszélje meg a generatív mesterséges intelligencia lehetőségeit és kockázatait a társadalom és az üzleti élet számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű AI-kutatóknak, gépi tanulással foglalkozó szakembereknek és adattudósoknak szól, akik a LlamaIndex segítségével szeretnék javítani az AI-modellek képességeit, pontosabbá és pontosabbá téve azokat. megbízható különféle alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a LlamaIndex alapelveit és összetevőit.
• Adatok begyűjtése és szerkezete az LLM-ekkel való használatra.
• Az AI-modell teljesítményének javítása érdekében hajtson végre kontextusbővítést.
• Integrálja a LlamaIndexet a meglévő AI-rendszerekbe és munkafolyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és haladó szintű fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék elsajátítani a LlamaIndexet innovatív LLM-alapú alkalmazások fejlesztéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be és konfigurálja a LlamaIndexet az LLM-ekkel való használatra.
• Egyéni adatkészletek indexelése és lekérdezése a LlamaIndex segítségével az LLM funkciók javítása érdekében.
• Tervezzen és fejlesszen kifinomult alkalmazásokat, amelyek a LlamaIndexet és az LLM-eket használják.
• Ismerje meg és alkalmazza az LLM-ekkel és a LlamaIndexszel való munkavégzés legjobb gyakorlatait.
• Keresse meg az LLM-alapú alkalmazások telepítésével kapcsolatos etikai megfontolásokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű fejlesztőknek szól, akik nagy nyelvi modelleket kívánnak használni különféle természetes nyelvi feladatokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Hozzon létre egy fejlesztői környezetet, amely magában foglal egy népszerű LLM-et. Hozzon létre egy alapvető LLM-et, és finomhangolja azt egy egyéni adatkészleten. Használja az LLM-eket különböző természetes nyelvi feladatokhoz, mint például szövegösszegzés, kérdések megválaszolása, szöveggenerálás stb. Az LLM-ek hibakeresése és értékelése olyan eszközökkel, mint a TensorBoard, PyTorch Lightning és Hugging Face Datasets.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű ügyfélszolgálati és informatikai szakembereknek szól, akik LLM-eket kívánnak megvalósítani, hogy érzékeny és intelligens ügyfélszolgálati chatbotokat hozzanak létre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Large Language Models (LLMs) alapjait és felépítését.
• Tervezze meg és integrálja az LLM-eket az ügyfélszolgálati rendszerekbe.
• Növelje a chatbotok válaszkészségét és felhasználói élményét.
• Vegye figyelembe az etikai szempontokat, és biztosítsa az iparági szabványoknak való megfelelést.
• Telepítsen és tartson fenn LLM-alapú chatbotot a valós alkalmazásokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű üzleti szakembereknek és adatelemzőknek szól, akik szeretnék kihasználni az LLM-ek erejét az üzleti ismeretek kinyerésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az LLM-ek alapjait és alkalmazásait az üzleti intelligencia összefüggésében.
• Alkalmazza az LLM-eket a nagy adatkészletek elemzésére és értelmes betekintések kinyerésére.
• Integrálja az LLM-vezérelt elemzést a stratégiai üzleti döntéshozatali folyamatokba.
• Értékelje az LLM-ek üzleti életben történő alkalmazásának etikai szempontjait és bevált gyakorlatait.
• Megelőlegezze a mesterséges intelligencia jövőbeli trendjeit, és készüljön fel az üzleti intelligencia változó környezetére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű tartalomkészítők, marketingszakemberek és oktatástechnológusok számára készült, akik szeretnék kihasználni az LLM-ek erejét magas színvonalú, sokszínű és vonzó tartalmak létrehozásában különféle tartományok.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az LLM-ek képességeit és alkalmazásukat a tartalomgenerálásban.
• LLM-ek létrehozása és használata különféle típusú tartalmak generálásához.
• Alkalmazza a legjobb gyakorlatokat az LLM-ek felszólítására és finomhangolására a kívánt kimenetek előállítása érdekében.
• Értékelje az AI által generált tartalom minőségét, és finomítsa azt meghatározott közönség számára.
• Fedezze fel a kreatív és multimodális tartalomgenerálás fejlett technikáit az LLM-ekkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szoftverfejlesztőknek és műszaki íróknak szól, akik az LLM-eket szeretnék kihasználni kódolási munkafolyamataik egyszerűsítésére és részletes, átfogó dokumentáció létrehozására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az LLM-ek szerepét a kódgenerálás és a szoftverdokumentáció automatizálásában.
• Használja az LLM-eket pontos és hatékony kódrészletek és dokumentációk létrehozásához.
• Integrálja az LLM-eket szoftverfejlesztési életciklusukba a fokozott termelékenység érdekében.
• Fenntartja a magas színvonalú dokumentációs szabványokat automatizált eszközök segítségével.
• Vegye figyelembe az AI szoftverfejlesztésben való használatának etikai szempontjait és bevált gyakorlatait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak, mesterséges intelligencia-fejlesztőknek és mesterséges intelligencia-rajongóknak szól, akik az LLM-eket szeretnék használni különféle NLP-feladatok elvégzésére, valamint új és változatos tartalmak létrehozására különböző célokra. .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlesztői környezet létrehozása LLM-ekkel és alapvető eszközökkel.
• Szakszerűen hajtson végre NLU és NLI feladatokat LLM-ekkel.
• Hatékonyan kivonhatja, következtetheti és felhasználhatja a tudásgráfokat.
• Párbeszédek létrehozása és kezelése társalgási alkalmazásokhoz használt LLM-ek segítségével.
• Értékelje az LLM-ek és a generatív mesterséges intelligencia által generált tartalom minőségét és sokszínűségét.
• Alkalmazza az etikai elveket, biztosítva az LLM-ek méltányosságát és felelősségteljes használatát.