Szkolenia LangChain w Radom

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zaawansowanych badaczy sztucznej inteligencji i polityków, którzy chcą badać etyczne implikacje rozwoju AI oraz nauczyć się stosowania zasad etycznych przy budowaniu rozwiązań AI z użyciem LangChain.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wykrywać kluczowe problemy etyczne związane z rozwojem AI z LangChain.
• Rozumieć wpływ AI na społeczeństwo i procesy podejmowania decyzji.
• Rozwojować strategie budowania sprawiedliwych i przejrzystych systemów AI.
• Wdrażać zasady etyki AI w projekty opierające się na LangChain.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów internetowych i projektantów UX, którzy chcą wykorzystać LangChain do tworzenia intuicyjnych i przyjaznych dla użytkownika aplikacji internetowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe pojęcia LangChain i jego rolę w zwiększaniu doświadczenia użytkownika w sieci.
• Wdrażać LangChain w aplikacjach internetowych w celu tworzenia dynamicznych i responsywnych interfejsów.
• Zintegrować interfejsy API z aplikacjami internetowymi w celu poprawy interaktywności i zaangażowania użytkowników.
• Optymalizacja doświadczenia użytkownika przy użyciu zaawansowanych funkcji dostosowywania LangChain.
• Analizuj dane o zachowaniu użytkowników, aby dostosować wydajność i doświadczenie aplikacji internetowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących analityków biznesowych i inżynierów automatyzacji, którzy chcą zrozumieć, jak używać LangChain i interfejsów API do automatyzacji powtarzalnych zadań i przepływów pracy.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy integracji API z LangChain.
• Zautomatyzować powtarzalne przepływy pracy przy użyciu LangChain i Python.
• Wykorzystywać LangChain do łączenia różnych interfejsów API w celu zapewnienia wydajnych procesów biznesowych.
• Tworzyć i automatyzować niestandardowe przepływy pracy przy użyciu interfejsów API i możliwości automatyzacji LangChain.

LangGraph to framework do tworzenia aplikacji LLM z wieloma aktorami i stanami, które mogą być tworzone jako złożone grafy z persystencyjnym stanem i precyjnym sterowaniem wykonaniem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średnim do zaawansowanym, którzy chcą projektować, wdrażać i obsługiwać rozwiązania oparte na LangGraph w dziedzinie prawa z odpowiednimi środkami zgodności, śledzenia i zarządzania.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować specjalistyczne dla prawa przepływy pracy w LangGraph, które zachowują możliwość audytu i zgodność.
• Integrować ontologie prawnicze i standardy dokumentów do stanu grafu i przetwarzania.
• Wdrażać ograniczenia, zatwierdzania z udziałem człowieka i śledzalne ścieżki decyzji.
• Wdrażać, monitorować i utrzymywać usługi LangGraph w produkcji z obserwabilnością i kontrolą kosztów.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w żywym środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uregulowania.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych specjalistów ds. danych, którzy chcą wykorzystać LangChain do zwiększenia swoich możliwości analizy i wizualizacji danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zautomatyzować pobieranie i czyszczenie danych przy użyciu LangChain.
• Przeprowadzać zaawansowaną analizę danych przy użyciu Python i LangChain.
• Tworzyć wizualizacje za pomocą Matplotlib i innych bibliotek Python zintegrowanych z LangChain.
• Wykorzystanie LangChain do generowania wniosków z analizy danych w języku naturalnym.

LangGraph to ramka służąca do budowy aplikacji LLM o stanie, wieloaktorowych jako kompozycyjnych grafów ze stałym stanem i kontrolą nad wykonaniem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą zaprojektować, wdrożyć i zarządzać rozwiązaniami finansowymi opartymi na LangGraph z właściwą rządząca, obserwowalnością i zgodnością.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować specyficzne dla finansów przepływy pracy LangGraph zgodne z wymaganiami regulacyjnymi i audytowymi.
• Integrować standardy i ontologie danych finansowych do stanu grafu i narzędzi.
• Wdrażać mechanizmy niezawodności, bezpieczeństwa i kontroli człowiek-w-pętli dla krytycznych procesów.
• Wdrażać, monitorować i optymalizować systemy LangGraph pod kątem wydajności, kosztów i SLA.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wieloćwiczeniowe i praktyczne zajęcia.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów danych i DevOps specjalistów, którzy chcą wykorzystać możliwości LangChain, integrując go z różnymi usługami w chmurze.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zintegrować LangChain z głównymi platformami chmurowymi, takimi jak AWS, Azure i Google Cloud.
• Korzystać z interfejsów API i usług opartych na chmurze w celu ulepszenia aplikacji opartych na LangChain.
• Skalowanie i wdrażanie agentów konwersacyjnych w chmurze w celu interakcji w czasie rzeczywistym.
• Wdrażanie najlepszych praktyk w zakresie monitorowania i bezpieczeństwa w środowiskach chmurowych.

LangGraph umożliwia stanowe, wieloaktorowe przepływy pracy napędzane przez LLMs z precyzyjną kontrolą ścieżek wykonania i utrzymaniem stanu. W opiece zdrowotnej te możliwości są kluczowe dla zgodności, interoperacyjności i budowy systemów wspomagających podejmowanie decyzji, które są zgodne z medycznymi przepływami pracy.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla profesjonalistów o poziomie zaawansowanym, którzy chcą zaprojektować, wdrożyć i zarządzać rozwiązaniami opartymi na LangGraph w opiece zdrowotnej, jednocześnie rozwiązując wyzwania związane z regulacjami, etyką i operacjami.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować specyficzne dla opieki zdrowotnej przepływy pracy LangGraph z uwzględnieniem zgodności i możliwości audytu.
• Integrować aplikacje LangGraph z medycznymi ontologiami i standardami (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Stosować najlepsze praktyki dla niezawodności, śledzenia i wyjaśniania w wrażliwych środowiskach.
• Wdrażać, monitorować i walidować aplikacje LangGraph w środowiskach produkcyjnych w opiece zdrowotnej.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Ćwiczenia praktyczne z przypadkami z życia rzeczywistego.
• Praktyka implementacji w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnień.

LangGraph jest ramą do budowy aplikacji z wieloma aktorami o stanie, jako skomponowanych grafów z trwałym stanem i kontrolą nad wykonaniem.

To prowadzone przez instruktora, żywe szkolenie (online lub na miejscu) skierowane jest do zaawansowanych inżynierów platform AI, DevOps dla AI i architektów ML, którzy chcą optymalizować, debugować, monitorować i zarządzać systemami LangGraph w produkcji.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować i optymalizować złożone topologie LangGraph pod względem prędkości, kosztów i skalowalności.
• Inżynierować niezawodność za pomocą powtórzeń, timeoutów, idempotencji i odzyskiwania opartego na punktach kontrolnych.
• Debugować i śledzić wykonanie grafów, sprawdzać stan i systematycznie odtwarzać problemy produkcji.
• Instrumentować grafy logami, metrykami i śladami, wdrażać do produkcji i monitorować SLA i koszty.

Format kursu

• Interaktywna wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku labolatorium online.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Radom (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą pogłębić swoją wiedzę na temat agentów konwersacyjnych i zastosować LangChain do rzeczywistych przypadków użycia.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy LangChain i jego zastosowanie w budowaniu agentów konwersacyjnych.
• Rozwijać i wdrażać agentów konwersacyjnych przy użyciu LangChain.
• Zintegrować agentów konwersacyjnych z interfejsami API i usługami zewnętrznymi.
• Stosować techniki Natural Language Processing (NLP) w celu poprawy wydajności agentów konwersacyjnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do developerów i specjalistów IT na wszystkich poziomach umiejętności, którzy chcą automatyzować zadania i procesy za pomocą sztucznej inteligencji bez pisania rozbudowanego kodu.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i wdrażać skomplikowane przepływy pracy za pomocą wizualnego interfejsu programowania n8n.
• Integrować możliwości sztucznej inteligencji w przepływy pracy za pomocą LangChain.
• Tworzyć spersonalizowane chatboty i wirtualnych asystentów dla różnych zastosowań.
• Wykonuje zaawansowaną analizę i przetwarzanie danych z agentami AI.

LangGraph to framework oparty o grafach służący do orchestracji, który umożliwia warunkowe, wieloetapowe przepływy LLM i narzędzi, idealne do automatyzacji i personalizacji rurociągów treści.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do marketingowców, strategów treści i programistów automatyzujących na poziomie średnim, którzy chcą wdrożyć dynamiczne, rozgałęzione kampanie emailowe i rurociągi generacji treści przy użyciu LangGraph.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować strukturę grafu przepływów treści i emailów z logiką warunkową.
• Integrować LLMs, API i źródła danych dla automatycznej personalizacji.
• Zarządzać stanem, pamięcią i kontekstem w wieloetapowych kampaniach.
• Oceniać, monitorować i optymalizować wydajność i wyniki dostarczania przepływów.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje grupowe.
• Praktyczne laboratoria wdrażające przepływy emailowe i rurociągi treści.
• Ćwiczenia scenariusze dotyczące personalizacji, segmentacji i logiki rozgałęziania.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących do średnio zaawansowanych developerów i inżynierów oprogramowania, którzy chcą poznać podstawowe koncepcje i architekturę LangChain oraz nabyć praktyczne umiejętności budowy aplikacji zasilanych sztuczną inteligencją.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Opanować podstawowe zasady LangChain.
• Zainstalować i skonfigurować środowisko LangChain.
• Zrozumieć architekturę i sposób, w jaki LangChain interaguje z dużymi modelami językowymi (LLMs).
• Rozwijać proste aplikacje za pomocą LangChain.

LangGraph to framework do tworzenia przepływów pracy o strukturze grafu LLM, który obsługuje rozgałęzianie, użycie narzędzi, pamięć i kontrolowane wykonywanie.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do inżynierów i zespołów produktowych na poziomie średnim, którzy chcą połączyć logikę grafu LangGraph z pętlami agentów LLM, aby tworzyć dynamiczne, świadome kontekstu aplikacje, takie jak agenci wsparcia klienta, drzewa decyzji i systemy odzyskiwania informacji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować przepływy pracy oparte na grafach, które koordynują agentów LLM, narzędzia i pamięć.
• Wdrażać warunkowe trasowanie, powtórzenia i zapasowe ścieżki dla solidnego wykonywania.
• Integrować odzyskiwanie, API i wyjścia strukturalne w pętle agentów.
• Ocena, monitorowanie i zabezpieczanie zachowania agentów dla niezawodności i bezpieczeństwa.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i prowadzone dyskusje.
• Przewodnikowe laboratoria i przejście przez kod w środowisku sandbox.
• Ćwiczenia projektowe oparte na scenariuszach i przegląd parowy.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uregulowania.

To ten szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i inżynierów oprogramowania na poziomie średnim, którzy chcą budować aplikacje zasilane sztuczną inteligencją za pomocą ramki LangChain.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy LangChain i jego komponentów.
• Integrować LangChain z dużymi modelami językowymi (LLMs) takimi jak GPT-4.
• Budować modułowe aplikacje AI za pomocą LangChain.
• Rozwiązywać typowe problemy w aplikacjach LangChain.

LangGraph to framework do budowy aplikacji opartego na grafie modeli językowych dużej skalowości (LLM), które wspierają planowanie, rozgałęzienie, używanie narzędzi, pamięć oraz kontrolowane wykonywanie.

Ten prowadzony przez instruktora kurs (online lub stacjonarnie) jest skierowany do początkujących developerów, inżynierów promptów oraz praktyków danych, którzy chcą zaprojektować i zbudować niezawodne, wieloetapowe przepływy pracy modeli językowych dużej skalności z użyciem LangGraph.

Na zakończenie tego kursu uczestnicy będą w stanie:

• Wyjaśnić podstawowe koncepcje LangGraph (węzły, krawędzie, stan) oraz kiedy ich używać.
• Budować łańcuchy promptów, które rozgałęziają się, wywołują narzędzia oraz utrzymują pamięć.
• Integrować odzyskiwanie i zewnętrzne API z przepływami grafu.
• Testować, debugować i oceniać aplikacje LangGraph pod kątem niezawodności i bezpieczeństwa.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i prowadzone dyskusje.
• Przewodowane laboratoria i przechadzki po kodzie w środowisku piaskownicy.
• Ćwiczenia oparte na scenariuszach dotyczące projektowania, testowania i oceny.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o dostosowany kurs dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu ustalenia.