Εκπαίδευση Large Language Models (LLMs) στην Αθήνα

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση που δίνεται ζωντανά (όλος ο κόσμος ή online) στο Αθήνα, είναι προσανατολισμένη σε επιχειρηματικούς διευθυντές που θέλουν να καταλάβουν τι είναι τα LLMs, να ανασκοπήσουν τον όγκο της επίδρασής τους στις λειτουργίες των επιχειρήσεων και να αξιολογήσουν πρακτικές χρήσεις εργαλείων AI όπως το ChatGPT, Microsoft Copilot ή Grok για καθημερινές εργασίες, όπως δημιουργία περιεχομένου, συντόμευση δεδομένων και υποστήριξη αποφάσεων.

Με το τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Καταλάβουν τι είναι τα LLMs και πώς λειτουργούν τα εργαλεία όπως το ChatGPT και Copilot.
• Χρησιμοποιήσουν τεχνικές πρότυπων ερωτήσεων για να αποκτήσουν πρακτικά και βεβαιούμενα αποτελέσματα από τα LLMs.
• Αξιολογήσουν πρακτικές χρήσεις όπως το σχεδιασμό email, συντόμευση εγγράφων και αυτομάτιση παραγωγικότητας.
• Αναπτύξουν ευκαιρίες επένδυσης και στρατηγικές εφαρμογές για την πρόσληψη AI.

Αυτή η επιμορφωτική διεξόδου μαθήσεων σε ύφηγμα (online ή live) προς στόχο τελείων ομάδων διοικητών επικεφαλήσεων που επιθυμούν να καταλάβουν τη στρατηγική αξία των LLMs και των AI εργαλείων για επιχειρήσεις. Οι μετέπειτα μεμονωμένοι θα προβάλουν πώς να ακμαζούν ταυτόχρονα σε υψηλό επίπεδο, να διαθέσουν καλύτερες προτάσεις και να αξιολογήσουν τις δυνατότητες για αυξημένη εφαρμοσίμωση AI και ROI.

Με τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι μετέπειτα μεμονωμένοι θα μπορούν να:

• Συνειδητοποιήσουν πώς λειτουργούν τα LLMs και πώς εφαρμόζουν εργαλεία όπως ChatGPT και Copilot.
• Χρησιμοποιήσουν συναλλαγές με βάση πρότυπα για το αυτοματισμό και το επιτάχυνση λειτουργιών.
• Εφαρμόζουν AI εργαλεία σε πρακτικές περιστάσεις όπως το δrafting email, το αποσυμπίεση και το review agreement.
• Αξιολογήσουν τα στρατηγικά πλεονεκτήματα, τα όρια και τις απαιτήσεις επιβεβαίωσης για τη δέχτη αυξημένη παραγωγότητα AI.

Αυτή η επίσημη διαμορφωτική εκπαίδευση στο Αθήνα (online ή offline) προσβάλλει επιπέδου μέ intermediate αναπτυξιακούς και advanced AI, επισήμανση δεδομένων επιστήμονες και ιδρυτές που θέλουν να καταλάβουν, να γίνουν εξαιρετικοί και να εφαρμόσουν τα μεγάλα λεγόμενα περιβάλλοντα (LLMs) της Meta AI για διάφορες ιδιότητες NLP.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τη δομή και τη λειτουργία των Large Language Models της Meta AI.
• Να εγκαταστήσουν και να βελτιώσουν τα LLMs της Meta AI για συγκεκριμένα περιπτώματα χρήσης.
• Να εφαρμόσουν εφαρμογές βασισμένες σε LLM, όπως την ακριβή περίληψη κειμένου, chatbots και ανάλυση της τάσης.
• Να βελτιώσουν και να εγκαταστήσουν αποδοτικά μεγάλα λεξικα περιβάλλοντα.

Αυτό το επίδειξη-διαμορφωτές, ζωντανό διαλεγμένο μάθηση στο Αθήνα (online ή live) προσβάλλει επίπεδου μεσαίων AI επαγγελματίες, business analysts και technology leaders που θέλουν να καταλάβουν τους αρχής generative AI και χρήση LLMs σε business settings. Οι συμμετέχοντες θα μάθουν για transformers, prompt engineering, και ethical considerations στην deployment αυτών των προγραμμάτων για real-world solutions.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τους βασικούς αριθμούς generative AI και large language models.
• Implement and fine-tune LLMs για συγκεκριμένες business applications.
• Εφαρμόζουν τεχνικές prompt engineering για τοποθετήσεις model outputs.
• Αναγνωρίζουν ethical considerations και διαχειρίζονται risks στη deployment LLMs.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες και ηθικολόγους τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου, επιστήμονες και μηχανικούς δεδομένων, καθώς και σε υπεύθυνους χάραξης πολιτικής και ενδιαφερόμενους φορείς που επιθυμούν να κατανοήσουν και να περιηγηθούν στο ηθικό τοπίο των LLM.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Προσδιορίστε ηθικά ζητήματα και προκλήσεις που σχετίζονται με τα LLM.
• Εφαρμόστε ηθικά πλαίσια και αρχές για την ανάπτυξη LLM.
• Αξιολογήστε τον κοινωνικό αντίκτυπο των LLM και μετριάστε τους πιθανούς κινδύνους.
• Αναπτύξτε στρατηγικές για υπεύθυνη ανάπτυξη και χρήση AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα από εκπαιδευτές (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες NLP μεσαίου επιπέδου και επιστήμονες δεδομένων, δημιουργούς περιεχομένου και μεταφραστές και παγκόσμιες επιχειρήσεις που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν LLM για μετάφραση γλώσσας και δημιουργία πολυγλωσσικού περιεχομένου.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις αρχές της διαγλωσσικής μάθησης και μετάφρασης με LLM.
• Εφαρμογή LLM για τη μετάφραση περιεχομένου μεταξύ διαφόρων γλωσσών.
• Δημιουργήστε και διαχειριστείτε πολύγλωσσα σύνολα δεδομένων για εκπαίδευση LLM.
• Αναπτύξτε στρατηγικές για τη διατήρηση της συνέπειας και της ποιότητας στη μετάφραση.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε οικονομικούς αναλυτές μεσαίου επιπέδου, επιστήμονες δεδομένων και επαγγελματίες επενδύσεων που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τα LLM για ανάλυση και πρόβλεψη χρηματοοικονομικής αγοράς.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανόηση της εφαρμογής των LLM στην ανάλυση χρηματοοικονομικών αγορών.
• Χρησιμοποιήστε LLM για να επεξεργαστείτε οικονομικές ειδήσεις, αναφορές και δεδομένα για πληροφορίες αγοράς.
• Αναπτύξτε προγνωστικά μοντέλα για τις τιμές των μετοχών, τις τάσεις της αγοράς και τους οικονομικούς δείκτες.
• Ενσωματώστε τις γνώσεις LLM στις διαδικασίες λήψης επενδυτικών αποφάσεων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε περιβαλλοντικούς επιστήμονες και ερευνητές μεσαίου επιπέδου, αναλυτές δεδομένων και διαμορφωτές πολιτικής και υποστηρικτές του περιβάλλοντος που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν LLM για περιβαλλοντική μοντελοποίηση και ανάλυση.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανόηση της εφαρμογής των LLM στην περιβαλλοντική επιστήμη.
• Χρησιμοποιήστε LLM για την ανάλυση και τη μοντελοποίηση περιβαλλοντικών δεδομένων.
• Ερμηνεύστε τα αποτελέσματα LLM για εκτιμήσεις περιβαλλοντικών επιπτώσεων.
• Κοινοποίηση των ευρημάτων αποτελεσματικά για την ενημέρωση των προσπαθειών πολιτικής και διατήρησης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές VR και AR μεσαίου επιπέδου, σχεδιαστές παιχνιδιών και μηχανικούς AI που επιθυμούν να ενσωματώσουν LLM σε εφαρμογές VR και AR για να δημιουργήσουν πιο ελκυστικά και ανταποκρινόμενα περιβάλλοντα .

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε το ρόλο των LLM στη δημιουργία καθηλωτικών εμπειριών VR και AR.
• Αναπτύξτε εφαρμογές VR και AR που χρησιμοποιούν LLM για διαδραστικούς διαλόγους και δημιουργία περιεχομένου.
• Ενσωματώστε τα LLM με εργαλεία ανάπτυξης VR και AR για βελτιωμένη αφοσίωση των χρηστών.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για το σχεδιασμό αφηγήσεων και αλληλεπιδράσεων με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη σε εικονικούς χώρους.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου, μηχανικούς μηχανικής μάθησης και προγραμματιστές λογισμικού που επιθυμούν να εφαρμόσουν Large Language Models (LLMs) σε πολυτροπικά δεδομένα για προηγμένες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις αρχές της πολυτροπικής μάθησης με LLM.
• Εφαρμογή LLM για την επεξεργασία και ανάλυση δεδομένων κειμένου, εικόνας και ήχου.
• Αναπτύξτε εφαρμογές που αξιοποιούν τα δυνατά σημεία της πολυτροπικής ενοποίησης δεδομένων.
• Αξιολογήστε την απόδοση των πολυτροπικών συστημάτων LLM.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου στον τομέα της ασφάλειας στον κυβερνοχώρο και σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν LLM για τη βελτίωση των μέτρων κυβερνοασφάλειας και της ευφυΐας απειλών.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε το ρόλο των LLM στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο.
• Εφαρμογή LLM για ανίχνευση και ανάλυση απειλών.
• Χρησιμοποιήστε LLM για αυτοματισμό και απόκριση ασφαλείας.
• Ενσωματώστε τα LLM με την υπάρχουσα υποδομή ασφαλείας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου και σε επιχειρησιακούς αναλυτές που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLM) για να προβλέψουν τάσεις και συμπεριφορές σε διάφορους κλάδους.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές των LLM και τον ρόλο τους στην προγνωστική ανάλυση.
• Εφαρμογή LLM για την ανάλυση και την πρόβλεψη δεδομένων σε διάφορους κλάδους.
• Αξιολογήστε την αποτελεσματικότητα των προγνωστικών μοντέλων χρησιμοποιώντας LLM.
• Ενσωμάτωση LLM με υπάρχοντες αγωγούς επεξεργασίας δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν ολοκληρωμένη κατανόηση και πρακτικές δεξιότητες τόσο στο Large Language Models (LLMs) όσο και στο Reinforcement Learning (RL).

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τα εξαρτήματα και τη λειτουργικότητα των μοντέλων μετασχηματιστών.
• Βελτιστοποιήστε και βελτιστοποιήστε τα LLM για συγκεκριμένες εργασίες και εφαρμογές.
• Κατανόηση των βασικών αρχών και μεθοδολογιών της ενισχυτικής μάθησης.
• Μάθετε πώς οι τεχνικές ενισχυτικής μάθησης μπορούν να βελτιώσουν την απόδοση των LLM.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε δημιουργούς περιεχομένου μεσαίου επιπέδου, επαγγελματίες του μάρκετινγκ και εκπαιδευτικούς τεχνολόγους που επιθυμούν να εκμεταλλευτούν τη δύναμη των LLM για τη δημιουργία υψηλής ποιότητας, ποικιλόμορφου και ελκυστικού περιεχομένου διάφορους τομείς.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις δυνατότητες των LLM και την εφαρμογή τους στη δημιουργία περιεχομένου.
• Ρυθμίστε και χρησιμοποιήστε LLM για τη δημιουργία διαφόρων τύπων περιεχομένου.
• Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για την παρακίνηση και τη βελτίωση των LLMs για την παραγωγή των επιθυμητών αποτελεσμάτων.
• Αξιολογήστε την ποιότητα του περιεχομένου που δημιουργείται από AI και βελτιώστε το για συγκεκριμένο κοινό.
• Εξερευνήστε προηγμένες τεχνικές για δημιουργική και πολυτροπική δημιουργία περιεχομένου με LLM.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (διαδικτυακή ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε εκπαιδευτικούς, επαγγελματίες της EdTech και ερευνητές με διαφορετικά επίπεδα εμπειρίας και εξειδίκευσης που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τα LLM για τη δημιουργία εξατομικευμένων εκπαιδευτικών εμπειριών.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε την αρχιτεκτονική και τις δυνατότητες των LLM.
• Προσδιορίστε ευκαιρίες για εξατομίκευση στο εκπαιδευτικό περιεχόμενο χρησιμοποιώντας LLM.
• Σχεδιάστε προσαρμοστικές πλατφόρμες μάθησης που χρησιμοποιούν LLM για εξατομίκευση περιεχομένου.
• Εφαρμόστε στρατηγικές με γνώμονα το LLM για την ενίσχυση της δέσμευσης των μαθητών και των μαθησιακών αποτελεσμάτων.
• Αξιολογήστε την αποτελεσματικότητα των LLM σε εκπαιδευτικά περιβάλλοντα και λάβετε αποφάσεις βάσει δεδομένων

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωτική εκπαιδευτική μάθηση σε Αθήνα (online ή από το χώρο εργασίας) προσβλέπει σε ερευνητές ML επιπέδου μέσω και αναπτυξτές AI οι οποίοι θέλουν να ρυθμίσουν και να εγκαταστήσουν δημόσια βάρη μοντέλων όπως το LLaMA, Mistral και Qwen για συγκεκριμένες επιχειρηματικές ή εσωτερικές εφαρμογές.

Στο τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν το οικοσύστημα και τις διαφορές μεταξύ των ανοιχτών πηγών LLMs.
• Ετοιμάζουν συνόλα δεδομένων και ρυθμίσεις για τη ρύθμιση μοντέλων όπως LLaMA, Mistral και Qwen.
• Εκτελούν παραγωγικά διαδίκτυα ρύθμισης χρησιμοποιώντας τους Hugging Face Transformers και PEFT.
• Αξιολογούν, αποθηκεύουν και εγκαταστήσουν ρυθμισμένα μοντέλα σε ασφαλή περιβάλλοντα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές λογισμικού και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να εφαρμόσουν LLM σε συστήματα αναγνώρισης και σύνθεσης ομιλίας.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανόηση του ρόλου των LLM στις τεχνολογίες ομιλίας.
• Εφαρμόστε LLM για ακριβή αναγνώριση ομιλίας και σύνθεση ομιλίας με φυσικό ήχο.
• Ενσωματώστε τα LLM με μηχανές αναγνώρισης ομιλίας και συνθεσάιζερ ομιλίας.
• Αξιολογήστε και βελτιώστε την απόδοση των συστημάτων ομιλίας χρησιμοποιώντας LLM.
• Μείνετε ενημερωμένοι για τις τρέχουσες τάσεις και τις μελλοντικές κατευθύνσεις στις τεχνολογίες ομιλίας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται στην υποστήριξη πελατών αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου και σε επαγγελματίες πληροφορικής που επιθυμούν να εφαρμόσουν LLM για να δημιουργήσουν ανταποκρινόμενα και έξυπνα chatbot υποστήριξης πελατών.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές και την αρχιτεκτονική του Large Language Models (LLMs).
• Σχεδιάστε και ενσωματώστε LLM σε συστήματα υποστήριξης πελατών.
• Βελτιώστε την ανταπόκριση και την εμπειρία χρήστη των chatbots.
• Αντιμετωπίστε ηθικά ζητήματα και διασφαλίστε τη συμμόρφωση με τα πρότυπα του κλάδου.
• Αναπτύξτε και διατηρήστε ένα chatbot που βασίζεται σε LLM για εφαρμογές πραγματικού κόσμου.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωτική εκπαιδευτική σύνθεση σε Αθήνα (διαδικτύου ή εγκατεστημένη) προσβάλλει μεσαίου επιπέδου δεδομένων επιστήμονες και μηχανικού AI που θέλουν να αναδιατυπώσουν μεγάλα λεξικά μοντέλα με λιγότερο κόστος και πιο αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας μέθοδους όπως LoRA, Adapter Tuning, και Prefix Tuning.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τη θεωρία πίσω από τις προσεγγίσεις αποτελεσματικής αναδιατύπωσης παραμέτρων.
• Εφαρμόσουν LoRA, Adapter Tuning, και Prefix Tuning χρησιμοποιώντας Hugging Face PEFT.
• Συγκρίνουν τις επιδόσεις και τους αλλάγματα κόστους των μεθόδων PEFT προς την ολική αναδιατύπωση.
• Εφαρμόζουν και διευρύνουν τα αναδιατυπωμένα LLMs με μειωμένα υπολογιστικά και αποθήκευσης απαιτήματα.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό σε ύψιστη ζώνη (online ή αποδοχάριθμη) προσβλέπει σε μηχανικούς εξειδίκευσης μάशιν-λέρνινγκ, αναπτυκτές AI και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να μάθουν πώς να χρησιμοποιήσουν το QLoRA για αποτελεσματική εφαρμογή μεγάλων μο델 συγκεκριμένων υποθέσεων και προσαρμογών.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Καταλάβουν τη θεωρία πίσω από το QLoRA και τις τεχνικές εκτιμήσεων για LLMs.
• Εφαρμόσουν το QLoRA στην εφαρμογή μεγάλων λεξικολογικών μοδέλων για προσβλέπουσες εφαρμογές.
• Οικονομοποιήσουν την απόδοση εφαρμογής σε περιορισμένα υπολογιστικά πόρα με τη χρήση των τεχνικών εκτιμήσεων.
• Ανάπτυξαν και αξιολογήσαν οικοδομημένα μοντέλα σε πραγματικό περιβάλλον εφαρμογών αποτελεσματικά.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων και μάρκετινγκ μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν LLM για να αναλύσουν και να ερμηνεύσουν το δημόσιο συναίσθημα από διάφορες πηγές κειμένου, όπως αναρτήσεις στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης, κριτικές προϊόντων, και σχόλια πελατών.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις αρχές της ανάλυσης συναισθήματος και την εφαρμογή της χρησιμοποιώντας LLM.
• Προεπεξεργασία και προετοιμασία συνόλων δεδομένων για ανάλυση συναισθήματος.
• Εκπαιδεύστε και βελτιστοποιήστε τα LLM για να αντικατοπτρίζουν με ακρίβεια το συναίσθημα στο κείμενο.
• Αναλύστε το συναίσθημα σε πραγματικό χρόνο από τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης και άλλες πηγές κειμένου.
• Ενσωματώστε τα ευρήματα της ανάλυσης συναισθήματος στις επιχειρηματικές στρατηγικές και τις διαδικασίες λήψης αποφάσεων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές λογισμικού και τεχνικούς συγγραφείς μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τα LLM για να βελτιστοποιήσουν τη ροή εργασιών κωδικοποίησης και να δημιουργήσουν λεπτομερή, ολοκληρωμένη τεκμηρίωση.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε το ρόλο των LLM στην αυτοματοποίηση της δημιουργίας κώδικα και της τεκμηρίωσης λογισμικού.
• Χρησιμοποιήστε LLM για να δημιουργήσετε ακριβή και αποτελεσματικά αποσπάσματα κώδικα και τεκμηρίωση.
• Ενσωματώστε τα LLM στον κύκλο ζωής ανάπτυξης λογισμικού τους για βελτιωμένη παραγωγικότητα.
• Διατηρήστε πρότυπα τεκμηρίωσης υψηλής ποιότητας χρησιμοποιώντας αυτοματοποιημένα εργαλεία.
• Αντιμετωπίστε τις ηθικές πτυχές και τις βέλτιστες πρακτικές για τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης στην ανάπτυξη λογισμικού.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου και σε αναλυτές δεδομένων που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τη δύναμη των LLM για την εξαγωγή επιχειρηματικών πληροφοριών.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές και τις εφαρμογές των LLM στο πλαίσιο της επιχειρηματικής ευφυΐας.
• Εφαρμόστε LLM για να αναλύσετε μεγάλα σύνολα δεδομένων και να εξαγάγετε σημαντικές πληροφορίες.
• Ενσωματώστε αναλυτικά στοιχεία που βασίζονται σε LLM σε στρατηγικές διαδικασίες λήψης επιχειρηματικών αποφάσεων.
• Αξιολογήστε τα ηθικά ζητήματα και τις βέλτιστες πρακτικές για τη χρήση LLM στην επιχείρηση.
• Προβλέψτε τις μελλοντικές τάσεις στην τεχνητή νοημοσύνη και προετοιμαστείτε για το εξελισσόμενο τοπίο της επιχειρηματικής ευφυΐας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου και σε επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να κατακτήσουν το LlamaIndex για την ανάπτυξη καινοτόμων εφαρμογών που υποστηρίζονται από LLM.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε και διαμορφώστε το LlamaIndex για χρήση με LLM.
• Δημιουργήστε ευρετήριο και υποβάλετε ερώτημα προσαρμοσμένων συνόλων δεδομένων χρησιμοποιώντας το LlamaIndex για να βελτιώσετε τη λειτουργικότητα του LLM.
• Σχεδιάστε και αναπτύξτε εξελιγμένες εφαρμογές που χρησιμοποιούν LlamaIndex και LLMs.
• Κατανόηση και εφαρμογή βέλτιστων πρακτικών για την εργασία με LLM και LlamaIndex.
• Περιηγηθείτε στα ηθικά ζητήματα που σχετίζονται με την ανάπτυξη εφαρμογών που υποστηρίζονται από LLM.

Ollama είναι ένα πλατφόρμα για τη λειτουργία μεγάλων κειμενοσχεδίων και πολυμερών μοντέλων επί υπολογιστή, υποστηριζόντας τις πρακτικές διαχείρισης και ευθύνης για την AI.

Αυτή η επιμορφωτική εκπαιδευτική, ζωντάνη διαμόρφωση (online ή offline) στοχεύει σε επίπεδο μέσου και προχωρημένου επαγγελματία, οι οποίοι επιθυμούν να εφαρμόσουν δικαιοσύνη, αξιοπιστία και ευθύνη σε εφαρμογές που χρησιμοποιούν την Ollama.

Τελικά, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Εφαρμόζουν αριθμητικούς προσδιορισμούς ευθύνης για την AI στις διαμορφώσεις Ollama.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές φίλτρωσης περιεχομένου και μείωσης εξαίρεσης.
• Σχεδιάζουν διαδικασίες διαχείρισης για συγκρότημα AI και αναπτύξεις ελέγχου.
• Εγκαθιδρύουν πλαισίων έλεγχου και αναφορών για συμμόρφωση.

Στοιχεία του μαθήματος

• Ζωντάνοι οδηγοί και συζητήσεις.
• Εργαστήρια σχεδιασμού διαδικασιών διαχείρισης με χέρι.
• Περιπτώσεις και ασκήσεις ευθύνης για συμμόρφωση.

Προσαρμογή του μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, καταλήξτε σε σύνδεση μαζί μας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου, επαγγελματίες μηχανικής μάθησης και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το LlamaIndex για να βελτιώσουν τις δυνατότητες των μοντέλων AI, καθιστώντας τα πιο ακριβή και αξιόπιστο για διάφορες εφαρμογές.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις αρχές και τα στοιχεία του LlamaIndex.
• Απορρόφηση και δομή δεδομένων για χρήση με LLM.
• Εφαρμόστε την αύξηση του περιβάλλοντος για τη βελτίωση της απόδοσης του μοντέλου AI.
• Ενσωματώστε το LlamaIndex σε υπάρχοντα συστήματα και ροές εργασίας AI.

Ollama είναι μια πλατφόρμα που επιτρέπει τη λειτουργία μεγάλων ιδιότυπων και πολυμορφών μοντέλων χώριστα, ενώ υποστηρίζει στρατηγικές ασφαλής εγκατάστασης.

Αυτό το διδασκαλία καθοδήγηση (διαπολιτειακά ή υπό προσωπική επίδραση) στοχεύει σε επαγγελματίες μέσου επιπέδου που θέλουν να εγκαταστήσουν το Ollama με έντονα μέτρα προστασίας δεδομένων και συμβατότητας με τις νομοθετικές διατάξεις.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Εγκαταστήσουν το Ollama ασφαλώς σε περιβάλλοντα εγκατάστασης με κεντρικές υποδομές και υπό το ίδιο δωμάτιο.
• Εφαρμόζουν τεχνικές διαφορικής αυστηρότητας για να εγγυώνται τη σύνθεση καίριων πληροφοριών.
• Επιβάλουν ασφαλή μέτρα γhiακόρυξη, ελέγχος και διαθεματίζω συνθήματα.
• Επιβάλουν έλεγχο πρόσβασης στα δεδομένα που είναι συντονισμένοι με τις απαιτήσεις συμβατότητας.

Σχέδιο Προγράμματος

• Επεξηγητική ομιλία και συζήτηση.
• Πρακτικές εργασίες με προσδιορισμούς ασφαλής εγκατάστασης.
• Επιχειρηματικές και πρακτικές ασκήσεις με συνδεδεμένο διάθεση για τη συμβατότητα.

Προσαρμογή Προγράμματος

• Για να απαιτήσετε μια προσωπικά προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το πρόγραμμα, κάντε επαφή μαζί μας για να σχεδιάσουμε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τη δύναμη της άμεσης μηχανικής και της μάθησης με λίγες λήψεις για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης LLM για εφαρμογές πραγματικού κόσμου.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις αρχές της άμεσης μηχανικής και της μάθησης με λίγα βήματα.
• Σχεδιάστε αποτελεσματικές προτροπές για διάφορες εργασίες NLP.
• Αξιοποιήστε τεχνικές λίγες λήψεις για να προσαρμόσετε τα LLM με ελάχιστα δεδομένα.
• Βελτιστοποιήστε την απόδοση LLM για πρακτικές εφαρμογές.

Ollama είναι ένα πλατφόρμα που επιτρέπει τη λειτουργία μεγάλων πολυμορφών και γλωσσοκεντρικών μοντέλων σε τοπικό επίπεδο.

Αυτή η διανοητική, ζωντανή εκπαίδευση (online ή σε χώρο), προσβάλλει τους μεσαιτηγούς εκπρακτικούς που θέλουν να κυριαρχήσουν τεχνικές prompt engineering για τη βελτίωση των αποδόσεων Ollama.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Δημιουργούν αποτελεσματικά prompts για ποικίλους κανόνες χρήσης.
• Εφαρμόζουν τεχνικές όπως το priming και το chain-of-thought structuring.
• Εφαρμόζουν προτύπα prompts και στρατηγικές διαχείρισης context.
• Κατασκευάζουν πλαγκώνες multi-stage prompting για πολύπλοκους έργους ρύθμισης.

Σχήμα της εκπαιδευτικής μονάδας

• Διαλεγόμενη ομιλία και συζήτηση.
• Εργασίες που αφορούν τη διάθεση prompt design.
• Πρακτική εφαρμογή σε ζωντανό περιβάλλον laboratorium.

Επιλογές προσαρμογής της εκπαιδευτικής μονάδας

• Για να αίτησετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτή την εκπαιδευτική μονάδα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να διευρύνετε.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο για την κατασκευή εφαπτόμενων, πολυπράκτες εφαρμογές LLM ως συνθετικά γράφημα με διαρκή κατάσταση και ακριβή έλεγχο της εκτέλεσης.

Αυτός ο διδασκαλία από καθηγητή, ζωντανός τρόπος μάθησης (online ή σε υφιστάμενο περιβάλλον) είναι στο κέντρο του διευρυμένου επαγγελματίου μέχρι ανώτερη επίπεδο προσωπικό που θέλει να σχεδιάσει, να ρυθμίσει και να λειτουργήσει LangGraph-βασικές νομικές λύσεις με την απαραίτητη συμμόρφωση, ευκρινή διαδοχή και έλεγχο κυβερνικής.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν LangGraph διαδικασίες που διατηρούν ευθέτη για αξιολόγηση και συμμόρφωση.
• Συνδέουν νομικά οντολογίες και πρότυπα χρήσης στην κατάσταση του γράφημα και επεξεργασία.
• Εισάγουν δομές περιορισμών, εγκατάληψη ανθρώπων στο τυπικό κύκλο ψήφιση και ευκρινής διαδρομή λήψης αποφάσεων.
• Αποθετέουν, παρακολουθούν και διατηρούν LangGraph υπηρεσίες σε παραγωγή με ευθύνη παρακολούθησης και έλεγχου αξίας.

Μορφή του Κούρσου

• Επικοινωνητικό μάθημα και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Εφαρμογή χέρι με τον καθηγητή σε ζωντανό περιβάλλον εργασίας.

Πιθανότητες Προσαρμογής του Κούρσου

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κούρσο, σας παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να ρυθμίσετε.

Ollama είναι ένα πλατφόρμα για τη λειτουργία μεγάλων πολυμεσένων και γλωσσοκεντρικών επιχειρήσεων σε τοπικό επίπεδο και σε μεγάλη κλίμακα.

Αυτή η εξέλιξη υπό την οδηγία εκπαιδευτικού (σε χώρου διαπίστωσης ή από distance learning) στοχεύει σε μεσαίου επιπέδου και προχωρημένου επιπέδου μηχανικολόγους που θέλουν να επεκτάσουν τις εγκαταστάσεις Ollama για πολυχρήστες, υψηλής δυναμικότητας και αποδοτικές οικονομίες.

Τελικά αυτή την εξέλιξη, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Ρυθμίσουν Ollama για πολυχρήστες και διακατανεμημένες επιβαρύνσεις.
• Οικονομίζουν την διανομή πόρων GPU και CPU.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές αυτόματης επεκτάσεως, batch processing και μείωσης latency.
• Συνοψίζουν και βελτιώνουν τη υποδοχή για απόδοση και οικονομική αποδοτικότητα.

Σχεδιασμός του μαθήματος

• Δυναμική λέξη και συζήτηση.
• Πρακτικά εγκαταστάσεις και επεκτάσεις σε πειραματικές λέξεις.
• Πρακτικοί ασκήσεις βελτίωσης σε ζωντανά περιβάλλοντα.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Για να απαιτήσετε προσαρμοσμένη εξέλιξη για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να κατανείμετε.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο για την κατασκευή αξιωματικών, πολύ-άκτορων εφαρμογών LLM ως συνθέτιμων γραφημάτων με διαδραστικό καταστήματα και έλεγχο εκτέλεσης.

Αυτή η πρόσμονη εκπαίδευση (online ή σε υπερθάλαμο) προσβάννει κατευθείαν σε επίπεδο μέσου επίπεδου έως πρόχειρο επίπεδο τεχνικούς που θέλουν να σχεδιάσουν, να ρυθμίσουν και να λειτουργήσουν LangGraph-βασικές λύσεις για την οικονομία με προσωπικό διοίκηση, παρακολούθηση και συμβάν.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν αξιωματικούς LangGraph διαδικασίες που συμβαδίζουν με τα ρυθμιστικά και ελέγχου πρότυπα.
• Ενσωματώνουν πρότυπα δεδομένων οικονομίας και όντωση στο κατάστημα γραφήματος και εργαλεία.
• Εισάγουν αξιοπιστία, ασφάλεια και έλεγχο με ανθρώπου σε δημιουργικές προцέδυρες.
• Εγκαταστήσουν, παρακολουθήσουν και οργανώσουν συστήματα LangGraph για επίδοση, έξοδα και SLAs.

Μορφή της Εκπαίδευσης

• Διαλεγμένη μάθηση και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πράξη.
• Εφαρμογές επιχείρησης σε ένα υπερθάλαμο πειραματικό περιβάλλον.

Προαιρετικές Δυνατότητες Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί μια προσωπικά προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτή την έξιση, παρακαλώ συνομιλήστε μαζί μας για να σχεδιάσουμε.

Ollama είναι μια πλατφόρμα που επιτρέπει τη λокαλή εκτέλεση και ανοιχτή συνδιάσκεψη μεγάλων πολυμετώπων και γλωσσικών μο델.

Αυτό το εκπαιδευτικό, ζωντανό μάθημα (online ή σε υπερθέατρο) προσβλέπει σε γρήγορους ML μηχανικούς, AI έρευνες και αναπτυξιακούς προϊόντων που επιθυμούν να δημιουργήσουν και εγκαταστήσουν πολυμετώπων εφαρμογές με το Ollama.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν και εκτελέσουν πολυμετώπων μοντέλα με το Ollama.
• Συνδυάζουν κείμενα, εικόνες και ήχου για πραγματικές εφαρμογές.
• Δημιουργούν συστήματα κατανόησης έγγραφων και πολυμετώπων QA.
• Αναπτύσσουν πολυμετώπων αξιωματούχους με ικανότητα λογικής σε διάφορους τομείς.

Σχέση του μαθήματος

• Επανεξερεύνηση και συζήτηση.
• Πράκτικη πρακτική με πραγματικά πολυμετώπων δεδομένα.
• Ζωντανό-παρατηρητικό εφαρμογή πολυμετώπων περίστασης με το Ollama.

Προτιμήσεις Προσαρμογής του μαθήματος

• Για να απαιτήσετε προσαρμοστική εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, καλέστε μας για συζήτηση.

Η Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation είναι μια βαθύτερη έκθεση που ευ concentrates στον διάγνωση, τον έλεγχο και τη μέτρηση της συμπεριφοράς των μοντέλων όταν λειτουργούν από το πλήρους εφαρμογές Ollama ή κλείδαρυ.

Αυτή η διδασκαλία live (online ή μέσω site) χειρηγόνεται από εξειδικευμένους AI μηχανικούς, ML Ops επαγγελματίες και QA πράκτορες που θέλουν να διασφαλίσουν τη βεβαιότητα, την ακρίβεια και την εταιρική εταιρική συμπεριφορά των μοντέλων Ollama-based σε παραγωγή.

Τελικά αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Εκτελούν συστηματική διάγνωση των μοντέλων Ollama και εξακριβώνουν αποτελεσματικά τις πτώσεις.
• Σχεδιάζουν και εκτελούν υγιεινές μονάδες αξιολόγησης με κατά το πιθανό και ποιοτικά κριτήρια.
• Εφαρμόζουν την επίβλεψη (logs, traces, metrics) για να αποκαταστήσουν την υγεία και τη μεταβολή των μοντέλων.
• Αυτοματοποιούν το δοκιμαστικό, σταθερό και εγκαίνια έλεγχα που ενσωματώνονται σε CI/CD pipeline.

Σχήμα της διδασκαλίας

• Προσωπική ομιλία και συζήτηση.
• Λειτουργικά laboratoria και εργασίες διάγνωσης με Ollama deployments.
• Περιπτώσεις που συμβαίνουν, ομάδες τεχνικής υποστήριξης και εργασιές αυτομάτων.

Προετοιμασία Course Customization

• Για να ζητήσετε μια εξειδικευμένη διδασκαλία για αυτό το καιρό, παρακαλώ συνομιλήστε μαζί μας.

LangGraph επιτρέπει τη δημιουργία πολυάκτων workflow με κατανεμημένες λειτουργίες, υποστηριζόμενες από LLMs, με ακριβή ελέγχο των διαδρομών εκτέλεσης και διατήρησης του κατάστασης. Στην υγειονομία, αυτές οι δυνατότητες είναι σημαντικές για τη συμμόρφωση, την επαλήθευση και τον χαρακτήρα προσανατολισμού στη λήψη αποφάσεων συστημάτων που συμβαδίζουν με τις ιατρικές διαδικαλίες.

Αυτή η εκπαιδευτική εκπόνηση (διαδικτύου ή σε προσωπικά) στοχεύει σε μεσαίου βαθμού και ανώτατου βαθμού επαγγελματίες που θέλουν να σχεδιάσουν, εφαρμόσουν και διαχειριστούν λύσεις υγειονομικής βαθμίδας με βάση το LangGraph, αποτυπώνοντας οριζόντια, εντιμότητα και πραγματικές προκλήσεις.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Σχεδιάζουν healthcare-specific workflow LangGraph με τη συμμόρφωση και την ελέγχουμένη χρήση των πίνακών.
• Συνδέουν ιστούς LangGraph με ιατρικά ontologies και πρότυπα (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Εφαρμόζουν εξαιρετικές πρακτικές για αξιοπιστία, ακολουθησιμότητα και εξήγηση σε ευαίσθητες περιβάλλοντα.
• Διαδραματίζουν, αποκτούν τη δυνατότητα ελέγχου και στη υγειονομική παραγωγή settings.

Σχήμα της Εκπαίδευσης

• Διαλεξές και συζητήσεις με ανταλλαγή.
• Κινητές άσκησης με πρακτικά περιπτώσεις.
• Εφαρμογή πρακτικών σε περιβάλλον live-lab.

Προοπτικές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο για τη δημιουργία κεφαλαιώδων μεταδραστικότητας, πολυπαράγοντες εφαρμογές LLM ως συνθετήσιμους γράφους με διαρκή κατάσταση και έλεγχο της εκτέλεσης.

Αυτός ο εξόριστος, ζωντανός διδασκαλικός διάτυπος (μέσω διαδικτύου ή προσωπικά) είναι σχεδιασμένος για αναπτυξιακούς μηχανικούς επαγγελματίων AI, DevOps για AI και ML αρχιτέκτονες που θέλουν να τροποποιήσουν, διευθετήσουν σφάλματα, ελέγξουν και λειτουργήσουν LangGraph προϊόντα από παραγωγή.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκμάθησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν και βελτιώνουν πολύπλοκες δομές LangGraph για ταχύτητα, έξοδα και επεκτείνομαι.
• Εφαρμόζουν πιθανότητα με επαναλήψη, χρονοδιαγράμματα, αυτοσυμβατότητα και ανακάθαρση σε βάση παύση.
• Επεξεργάζονται και εξιχνίαζουν την εκτέλεση γράφων, έλεγχος κατάστασης και συστηματικό αναπαραγώγιο παραγωγικών προβλημάτων.
• Εφαρμόζουν γράφους με λογισμούς, μέτρηση και εξιχνιάσεις, υποδίευκτο σε παραγωγή και έλεγχο SLAs και εξόδων.

Σχήμα της Μαθήσης

• Εργαστηριακές διαλέξεις και συζητήσεις.
• Πολλά τυπικά ασκήσεις και πράξη.
• Χειροπιαίνουσα εφαρμογή σε μια υποδιατύπωση ζωντανών περιβαλλόν.

Προσαρμογή της Μαθήσης

• Για να απαιτήσετε μια προσωπικά προσαρμοσμένη εκμάθηση για αυτό το κλάδο, παρακαλώ σύνδεση μαζί μας για προγραμματισμό.

Αυτή η εξέλιξη με επαγγελματίδα σε Αθήνα (online ή επί τόπου) προσβάλλει επαγγελματίες επιπέδου ανώτατης προσανατολισμός, οι οποίοι θέλουν να καταμορφώσουν και διαθεματοποιήσουν AI μοντέλα στο Ollama για βελτιωμένη εκτελεσίμοτητα και εφαρμογές που απευθύνονται σε ειδικό τομέα.

Στο τέλος αυτής της εξέλιξης, οι μεταχειρισόμενοι θα μπορούν να:

• Παράγωγε τον εφικτό περιβάλλον για τη καταμορφώση AI μοντέλων στο Ollama.
• Ετοιμάσουν δεδομένα για καταμόρφωση υποψήφιας εξ ολοκλήρου και αυτοκίνηση μάθησης.
• Βελτιώσουν AI μοντέλα για επιπέδωση, ακρίβεια και δυναμισμό.
• Εγκαταστήσουν προσαρμοσμένα μοντέλα σε περιβάλλον εφαρμογών.
• Αξιολογήσουν τη βελτίωση του μοντέλου και εγγυήσουν τη βεβαιότητα.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη με LLM για διάφορες εργασίες και τομείς.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

Εξηγήστε τι είναι η γενετική τεχνητή νοημοσύνη και πώς λειτουργεί. Περιγράψτε την αρχιτεκτονική του μετασχηματιστή που τροφοδοτεί τα LLM. Χρησιμοποιήστε εμπειρικούς νόμους κλιμάκωσης για να βελτιστοποιήσετε τα LLM για διαφορετικές εργασίες και περιορισμούς. Εφαρμόστε εργαλεία και μεθόδους τελευταίας τεχνολογίας για την εκπαίδευση, τη βελτίωση και την ανάπτυξη LLM. Συζητήστε τις ευκαιρίες και τους κινδύνους της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης για την κοινωνία και τις επιχειρήσεις.

Τα LLMs και τα πλαίσια αυτονόμων agents όπως το AutoGen και το CrewAI επαναδιαχρηματοδοτούν πώς οι ομάδες DevOps αυτοματοποιούν διαδικασίες όπως το monitoring των αλλαγών, τη γέννηση εξετάσεων και το sorting των προειδοποιήσεων με τη ανθρωπό-ομοια συνεργασία και λήψη αποφάσεων.

Αυτή η εξειδικευμένη, γρήγορη διαμόρφωση (διαδικτύου ή σε χώρος) προσβάλλει επαγγελματίες ανώτερου επιπέδου που θέλουν να σχεδιάσουν και να εφαρμόσουν διαδικασίες αυτομάτου DevOps υποστηριζόμενων από μεγάλα λογισμικά γλωσσών (LLMs) και πολλαπλούς agents.

Στο τέλος αυτής της εξειδίκευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εγκαταστήσουν LLM agents σε CI/CD διαδικασίες για καθολική αυτομάτη.
• Αυτοματοποιήσουν τη γέννηση εξετάσεων, την ανάλυση commit και τα summary αλλαγών χρησιμοποιώντας agents.
• Συντονίζουν πολλά agents για sorting προειδοποιήσεων, δημιουργία απαντήσεων και παροχή συμβουλών DevOps.
• Κατασκευάζουν ασφαλείς και διατηρήσιμες workflows υποστηριζόμενες από agents χρησιμοποιώντας πλέον-κωδικούς πυρήνες.

Μορφή του μαθήματος

• Δειγματοληπτική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πράξεις.
• Εφαρμογή σε ένα υπεύθυνο περιβάλλον live-lab.

Προετοιμασία της εξειδικέυσης

• Για να ζητήσετε μια προσωπικοποιημένη εξειδίκευση για αυτό το μάθημα, καλέστε μας να οργανώσετε.

Αυτή η επιμορφωτική εκπαίδευση σε ύψιστη ζώνη (διαπιπτές ή προσωπικά) στο Αθήνα προσβάλλει επαγγελματίες επιπέδου υψηλότερου επιπέδου που θέλουν να εφαρμόσουν ασφαλείς και αποτελεσματικούς διαχωρισμούς εργασίας με AI χρησιμοποιώντας το Ollama.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Ollama για διαχωρισμό εργασίας AI προσωπικού χαρακτήρα.
• ενσωμάτωση μοντέλων AI σε ασφαλείς διαχωρισμούς εργασίας της επιχείρησης.
• βελτιώσουν την παροχή υπηρεσιών AI ενώ διατηρούν την ιδιωτικότητα των δεδομένων.
• υψηλοποιήσουν τις εργασιακές διαδικασίες με προσωπικά AI κατασκευασμένες ικανότητες.
• βεβαιώσουν τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς ασφαλείας και διοίκησης της επιχείρησης.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα (online ή σε υπόθεση) στο Αθήνα προσβλέπει σε αναπτυξιακούς και εμπειρογνώμονες αναπτυκτές AI, αρχιτέκτονες και διευθυντές προϊόντων που θέλουν να αναγνωρίσουν και να ελαττώσουν τους κινδύνους σχετικά με τις εφαρμογές που χρησιμοποιούν LLM, συμπεριλαμβανομένων των εισαγωγών προκατάθεσης, των απορρήτων δεδομένων και των άνευ φίλτρου αποτελεσμάτων, ενώ περιλαμβάνουν στοιχεία ασφαλείας όπως τη διεξοδική επαλήθευση εισόδου, την έρευνα με ανθρώπινη παρέμβαση και τα περίορισμα στην έξodo.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι μετόχοι θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τις βασικές αδυναμίες των συστημάτων βασισμένων σε LLM.
• Εφαρμόζουν αξιώματα ασφαλούς σχεδιασμού στην αρχιτεκτονική των εφαρμογών LLM.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία όπως Guardrails AI και LangChain για επαλήθευση, φίλτρο και ασφάλεια.
• Ενσωματώνουν τεχνικές όπως sandboxing, red teaming και αξιολόγηση με ανθρώπινη παρέμβαση σε παραγωγικά παρατηρητήρια.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο διεξαγωγής βασισμένο σε γράφους, το οποίο επιτρέπει ρολλαδές με προϋποθέσεις και πολλαπλών βημάτων για LLM και εργαλεία, ιδανικό για τη αυτομάτη εφαρμογή και προσβασιλεύοντας παραδοχές περιεχομένου.

Αυτό το ζωντανό εκπαιδευτικό μάθημα (διαδικτύου ή στην υπηρεσία) διευθετείται για τοπαθέντες επιβλέψεις, στρατηγικούς περιεχομένου και αναπτυξτές αυτομάτων οπότε να εφαρμόσουν δυναμικές, προηγμένες αποστολές ηλεκτρονικών μηνυμάτων και ρολλαδές γενίσης περιεχομένου χρησιμοποιώντας το LangGraph.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν ρολλαδές περιεχομένου και ηλεκτρονικών μηνυμάτων με γραφική δομή και λογική συνθηκών.
• Ενσωματώνουν LLMs, APIs και πηλικότητες δεδομένων για την αυτοματική προσβάση.
• Διαχειρίζονται κατάσταση, μνήμη και περιβάλλον σε ρολλαδές πολλαπλών βημάτων.
• Αξιολογούν, ελέγχουν και οικονομίζουν την απόδοση ρολλαδών και τα αποτελέσματα παράδοσης.

Σχήμα του Μαθήματος

• Διακριτικές διαλέξεις και συζητήσεις ομάδας.
• Εργασίες με χέρια που εφαρμόζουν ρολλαδές αποστολών ηλεκτρονικών μηνυμάτων και παραδοχές περιεχομένου.
• Ασκήσεις βασιζόμενες σε σεναρία για προσβάση, τμημάτωση και λογική προηγμένη.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να αίτησε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ κοιτήστε μας για να διοργανώσετε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν, να βελτιστοποιήσουν και να ενσωματώσουν LLM χρησιμοποιώντας το Ollama.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε και αναπτύξτε LLM χρησιμοποιώντας το Ollama.
• Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα AI για απόδοση και αποδοτικότητα.
• Αξιοποιήστε την επιτάχυνση GPU για βελτιωμένες ταχύτητες συμπερασμάτων.
• Ενσωματώστε το Ollama σε ροές εργασίας και εφαρμογές.
• Παρακολουθήστε και διατηρήστε την απόδοση του μοντέλου AI με την πάροδο του χρόνου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα από εκπαιδευτές (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να προσαρμόσουν προεκπαιδευμένα μοντέλα για συγκεκριμένες εργασίες και σύνολα δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανόηση των αρχών της μικρορύθμισης και των εφαρμογών της.
• Προετοιμάστε σύνολα δεδομένων για βελτιστοποίηση προεκπαιδευμένων μοντέλων.
• Βελτιώστε τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLM) για εργασίες NLP.
• Βελτιστοποιήστε την απόδοση του μοντέλου και αντιμετωπίστε κοινές προκλήσεις.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο δημιουργίας αποδεκτών κλάδων, χρήσης εργαλείων, μνήμης και εκτέλεσης που υποστηρίζουν διαγραμματισμένες εργασιακές συχνότητες LLM.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την ηγεσία εκπαιδευτικού (δια δικτύου ή προσωπικά) στοχεύει σε μεσαίου επίπεδου μηχανικούς και ομάδες προϊόντων που θέλουν να ενώσουν τη λογική διαγράμματος του LangGraph με τους κύκλους agent LLM για να χτίσουν δυναμικά, εφαρμογές που αναγνωρίζουν το πλαίσιο όπως agents υποστήριξης πελατών, δέντρα αποφάσεων και συστήματα εύρεσης πληροφοριών.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Σχεδιάζουν εργασιακούς τόπους βασισμένους σε διαγράμματα που συντονίζουν agent LLM, εργαλεία και μνήμη.
• Εφαρμόζουν ρύθμισης των διαδρομών, αποκαταστάσεων και εναλλακτικών λύσεων για μια πιστή εκτέλεση.
• Ενσωματώνουν απόκρυψη, APIs και δομημένες έξοδο σε agent loops.
• Αξιολογούν, ελέγχουν και παραστερίζουν τα συμπεριφορά των agent για αξιόπιστη και ασφαλή λειτουργία.

Σχέδιο εκπαίδευσης

• Δελτία διαλόγου και προώθησης συζήτησης.
• Εκπαιδευτικές εργασίες και αναπαραγωγές κώδικα σε περιβάλλον sandbox.
• Εργασίες σχεδιασμού βασισμένες σε σημείωση και δημόσια αξιολογήσεις.

Προτιμώμενες επιλογές για το πρόγραμμα

• Για να ζητήσετε μια προσβλητική εκπαίδευση για αυτό το κουρσέ, σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας για να διεξάγετε.

LLMs για την Κατανόηση, Αεθέριση και Documentation είναι μια τεχνική διάλεξη που συγκεντρώνεται στον χρήση μεγάλων λεξικομαζένς μοντέλων (LLMs) για τη βελτίωση της ποιότητας κώδικα, τη μείωση της τεχνικής χρέους και την αυτομάτη διαδικασία γραφήματος στις ομάδες λογισμικού.

Αυτή η εξειδικευμένη διάλεξη (διαπορεία ή υπό τον όρο "onsite") στοχεύει σε μεσαίου και προωθημένου επιπέδου επαγγελματίες λογισμικού που θέλουν να χρησιμοποιήσουν LLMs, όπως το GPT, για την ανάλυση, αεθέριση και διαβεβαίωση πολύπλοκων ή λεγενδαρίους στόχους κώδικα με αποτελεσματικό τρόπο.

Στο τέλος αυτής της διάλεξης, οι συμμετέχοντες θα μπορούσαν να:

• Χρησιμοποιήσουν LLMs για την εξήγηση κώδικα, εξαρτήσεων και λογικής σε άγνωστα αποθετήρια.
• Αναγνωρίζουν και αεθέριζουν παράδειγμα-αρχές και βελτιώσουν την διαβάθμιση του κώδικα.
• Αυτομάτως γεννήσουν και διατηρούν επίγραμμα σχόλια, README αρχεία και API διαβεβαίωση.
• Συνδέουν πληροφορίες LLM με τις υπάρχουσες CI/CD και εξετάσεις διαδικασίες.

Μορφή της Διάλεξης

• Επικοινωνητικός διάλογος και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Με τα χέρια στο πλάσιμο λειτουργία σε ένα υπό τον όρο "live-lab" αυτόνομο περιβάλλον.

Πιθανές Διαφοροποιημένες Επιλογές διάλεξης

• Για να αίτηση μια προσανατολισμένη εκπαίδευση για αυτή τη διάλεξη, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για τη συμφωνία.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου, προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης και λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν LLM για να εκτελέσουν διάφορες εργασίες NLP και να δημιουργήσουν νέο και διαφορετικό περιεχόμενο για διαφορετικούς σκοπούς .

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Δημιουργήστε ένα περιβάλλον ανάπτυξης με LLM και βασικά εργαλεία.
• Εκτελέστε έμπειρα εργασίες NLU και NLI με LLM.
• Εξαγωγή, συμπέρασμα και χρήση γραφημάτων γνώσης αποτελεσματικά.
• Δημιουργήστε και διαχειριστείτε διαλόγους χρησιμοποιώντας LLM για εφαρμογές συνομιλίας.
• Αξιολογήστε την ποιότητα του περιεχομένου και την ποικιλομορφία που δημιουργείται από LLM και γενετική τεχνητή νοημοσύνη.
• Εφαρμόστε ηθικές αρχές, διασφαλίζοντας δικαιοσύνη και υπεύθυνη χρήση των LLM.

Αυτό το επίσημο διαμορφωτικό, ζωντανό εκπαιδεύση στο Αθήνα (online ή κατά προσώπου) στοχεύει σε αρχάριους επαγγελματίες επιχεirieιακής δραστηριότητας, ομάδες υποστήριξης πελατών και φονταμένους τεχνολογίας που επιθυμούν να κατανοήσουν τις βασικές συνθήκες της Claude AI και να τη χρησιμοποιήσουν για επιχειρηματικά προγράμματα.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τις δυνάμεις και τις περιβλέψεις χρήσης της Claude AI.
• Εγκαταστήσουν και επικοινωνήσουν αποτελεσματικά με τη Claude AI.
• Δυναμικοποιήσουν επιχειρηματικές διαδικασίες με τη βοήθεια των AI συνομιλιών.
• Ενισχύσουν τη συμμετοχή και την υποστήριξη των πελατών μέσω λύσεων βασισμένων στην AI.

LangGraph είναι ένα πλαίσιο για τη δημιουργία εφαρμογών LLM με κάτω-δομή γράφων που υποστηρίζουν τη σχεδιαστική, ανα分支翻译可能会中断，让我继续翻译剩余部分：

• 如需为此课程请求定制培训，请联系我们安排。

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Επιλογές Προσαρμογής Τμημάτων

• Για να αιτηθεί προσαρμοσμένο εκπαιδευτικό πρόγραμμα για αυτό το κουρσέ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να σχεδιάσετε.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν μοντέλα μεγάλων γλωσσών για διάφορες εργασίες φυσικής γλώσσας.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Ρυθμίστε ένα περιβάλλον ανάπτυξης που περιλαμβάνει ένα δημοφιλές LLM.
• Δημιουργήστε ένα βασικό LLM και προσαρμόστε το σε ένα προσαρμοσμένο σύνολο δεδομένων.
• Χρησιμοποιήστε LLM για διαφορετικές εργασίες φυσικής γλώσσας, όπως σύνοψη κειμένου, απάντηση ερωτήσεων, δημιουργία κειμένου και πολλά άλλα.
• Εντοπισμός σφαλμάτων και αξιολόγηση LLM χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως TensorBoard, PyTorch Lightning και Hugging Face Datasets.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωμένη, ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (online ή αποκλειστικά) προς τους αρχικό επίπεδου επαγγελματίες που επιθυμούν να εγκαταστήσουν, διαμορφώσουν και να χρησιμοποιήσουν το Ollama για τη λειτουργία μοντέλων AI στις εγκατεστημένες τους μηχανές.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Παίξουν κατανόηση των βασικών του Ollama και των δυναμιών του.
• Καθιερώσουν το Ollama για τη λειτουργία των αποκλειστικών μοντέλων AI.
• Ανάπτυξη και εμφάνιση με LLMs χρησιμοποιώντας το Ollama.
• Βελτίωσης απόδοσης και εκμετάλλευσης πόρων για λειτουργίες AI.
• Διεξήγηση ιδιωματικών κατευθύνσεων τοπικής εγκατάστασης AI σε διάφορους κλάδους.