Online- oder Vor-Ort-Live-Schulungen von Dozenten zeigen durch interaktive praktische Übungen, wie man KI-gestützte Anwendungen mit dem LangChain-Framework erstellt. LangChain-Schulungen sind als "Online-Live-Schulungen" oder "Vor-Ort-Live-Schulungen" verfügbar. Die Online-Live-Schulung (auch "Remote-Live-Schulung" genannt) wird über einen interaktiven, entfernten Desktop durchgeführt. Vor-Ort-Live-Schulungen können lokal beim Kunden in Genf oder in den NobleProg-Schulungszentren in Genf durchgeführt werden. NobleProg -- Ihr lokaler Schulungsanbieter
Genf
Rue de Malatrex 14, Genf, Schweiz, 1201
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Rue de Malatrex 1...
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Rue de Malatrex 14 in Genf. Unsere großzügigen Schulungsräume bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.
Anfahrt
Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten sind gut zu erreichen. Sollten Sie mit dem ÖPNV anreisen, erreichen Sie die Schulungsräume über die Tram-Haltestelle Kantonsschule.
Parkplätze
Rund um unsere Schulungsräume gibt es in den umliegenden Straßen Parkmöglichkeiten.
Lokale Infrastruktur
Im Bereich der fussläufig erreichbaren Altstadt gibt es zahlreiche Restaurants und Hotels.
Diese Live-Schulung in Genf (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und fortgeschrittene Entwickler und Software-Ingenieure, die die Kernkonzepte und die Architektur von LangChain kennenlernen und praktische Fähigkeiten zur Erstellung von KI-gestützten Anwendungen erwerben möchten.Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Grundprinzipien von LangChain zu verstehen.
Die LangChain-Umgebung einzurichten und zu konfigurieren.
die Architektur und das Zusammenspiel von LangChain mit großen Sprachmodellen (LLMs) zu verstehen.
Diese Live-Schulung in Genf (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und Softwareingenieure, die KI-gestützte Anwendungen mit dem LangChain-Framework erstellen möchten.Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:
Die Grundlagen von LangChain und seinen Komponenten zu verstehen.
LangChain mit großen Sprachmodellen (LLMs) wie GPT-4 zu integrieren.
Modulare KI-Anwendungen mit LangChain zu erstellen.
Häufige Probleme in LangChain-Anwendungen zu beheben.