北京 - 数码大厦

中关村南大街2号, 北京, 中国, 100000

北京海淀区中关村南大街，紧邻北三环，与友谊宾馆相望，地理位置在中关村写字楼 中属于热门地标写字楼，交通便利， 门前有多条公交线路可直达各大城区。大厦分AB两座，A座为中轴线以西最高的商业建筑， 采取无柱式大开间设计，适合大企业办公；B座办公空间灵活，适合中小型办公企业。 周边分布有各式餐饮、酒店、大型购物中心、超市、娱乐场所等配套设施。

子目录 (2)

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LangChain
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Ollama

探索我们的课程

Large Language Models Meta AI

 21 小时
这门由讲师主导的有关中关村的现场培训（在线或现场）旨在让中级到高级的人工智能研究人员、数据科学家和开发人员了解、微调和实施Meta AI的大型语言模型，以应用于各种NLP应用程序。 培训结束时，参与者将能够：
  • 了解Meta AI的大型语言模型的架构和运行。
  • 针对特定用例设置和微调Meta AI LLM。
  • 实施基于LLM的应用程序，如文本总结、聊天机器人和情感分析。
  • 高效优化和部署大型语言模型。
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Generative AI and Large Language Models (LLMs)

 14 小时
这个由讲师指导的 中关村 现场培训（在线或现场）面向希望了解生成式 AI 原理和 LLM 在商业环境中应用的中级 AI 专业人员、业务分析师和技术领导者。参与者将了解变压器、提示工程以及将这些模型部署到实际解决方案时的道德考虑。 在本次培训结束时，参与者将能够：
  • 了解生成式 AI 和大型语言模型的基本原理。
  • 为特定业务应用程式实施和微调 LLM。
  • 应用快速工程技术以实现最佳模型输出。
  • 识别 LLM 部署中的道德注意事项并管理风险。
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Ethical Deployment of LLMs

 7 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望了解和驾驭 LLM 道德景观的中级 AI 专业人员和伦理学家、数据科学家和工程师，以及政策制定者和利益相关者。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 确定与 LLM 相关的道德问题和挑战。
  • 将道德框架和原则应用于 LLM 部署。
  • 评估 LLM 的社会影响并降低潜在风险。
  • 制定负责任的人工智能开发和使用战略。
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Cross-Lingual LLMs

 14 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向中级 NLP 从业者和数据科学家、内容创建者和翻译人员，以及希望使用 LLM 进行语言翻译和创建多语言内容的全球企业。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解LLM跨语言学习和翻译的原则。
  • 实现 LLM 以在各种语言之间翻译内容。
  • 创建和管理用于训练 LLM 的多语言数据集。
  • 制定保持翻译一致性和质量的策略。
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LLMs for Financial Market Prediction

 14 小时
这种以讲师为主导的现场中关村（在线或现场）培训面向希望利用 LLM 进行金融市场分析和预测的中级金融分析师、数据科学家和投资专业人士。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解LLM在金融市场分析中的应用。
  • 使用 LLM 处理财经新闻、报告和数据以获得市场洞察。
  • 开发股票价格、市场趋势和经济指标的预测模型。
  • 将 LLM 见解整合到投资决策过程中。
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LLMs for Environmental Modeling

 14 小时
这种由讲师指导的 中关村（在线或现场）现场培训面向希望使用 LLM 进行环境建模和分析的中级环境科学家和研究人员、数据分析师以及政策制定者和环境倡导者。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解法学硕士在环境科学中的应用。
  • 利用 LLM 对环境数据进行分析和建模。
  • 解释用于环境影响评估的 LLM 输出。
  • 有效地传达调查结果，为政策和保护工作提供信息。
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LLMs for Virtual Reality (VR) and Augmented Reality (AR)

 14 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向中级 VR 和 AR 开发人员、游戏设计师和 AI 工程师，他们希望将 LLM 整合到 VR 和 AR 应用程序中，以创建更具吸引力和响应性的环境。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LLM 在创建沉浸式 VR 和 AR 体验中的作用。
  • 开发利用 LLM 进行交互式对话和内容创建的 VR 和 AR 应用程序。
  • 将 LLM 与 VR 和 AR 开发工具集成，以增强用户参与度。
  • 应用最佳实践，在虚拟空间中设计 AI 驱动的叙事和交互。
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LLMs in Multimodal Applications

 14 小时
这种以讲师为主导的 中关村（在线或现场）现场培训面向希望将 Large Language Models (LLMs) 应用于高级 AI 应用程序的多模态数据的中级数据科学家、机器学习工程师和软件开发人员。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解使用LLM进行多模态学习的原理。
  • 实现 LLM 以处理和分析文本、图像和音频数据。
  • 开发利用多模态数据集成优势的应用程序。
  • 评估多模式 LLM 系统的性能。
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LLMs for Cybersecurity

 14 小时
这种以讲师为主导的 中关村（在线或现场）现场培训面向希望利用 LLM 来增强网络安全措施和威胁情报的中级网络安全专业人员和数据科学家。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LLM 在网络安全中的作用。
  • 实现用于威胁检测和分析的 LLM。
  • 利用 LLM 实现安全自动化和响应。
  • 将 LLM 与现有安全基础架构集成。
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LLMs for Predictive Analytics

 14 小时
这种以讲师为主导的 中关村（在线或现场）现场培训面向希望利用大型语言模型 （LLM） 预测各个行业的趋势和行为的中级数据科学家和业务分析师。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LLM 的基础知识及其在预测分析中的作用。
  • 实施 LLM 来分析和预测各个行业的数据。
  • 使用 LLM 评估预测模型的有效性。
  • 将 LLM 与现有数据处理管道集成。
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Large Language Models (LLMs) and Reinforcement Learning (RL)

 21 小时
这种以讲师为主导的 中关村（在线或现场）现场培训面向希望获得 Large Language Models (LLMs) 和 Reinforcement Learning （RL） 全面理解和实践技能的中级数据科学家。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解变压器模型的组件和功能。
  • 针对特定任务和应用程序优化和微调 LLM。
  • 了解强化学习的核心原则和方法。
  • 了解强化学习技术如何提高 LLM 的性能。
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LLMs for Content Generation

 14 小时
这种以讲师为主导的现场培训中关村（在线或现场）面向希望利用 LLM 的力量在各个领域生成高质量、多样化和引人入胜的内容的中级内容创作者、营销人员和教育技术人员。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LLM 的功能及其在内容生成中的应用。
  • 设置和使用 LLM 来生成各种类型的内容。
  • 应用最佳实践来提示和微调 LLM 以产生所需的输出。
  • 评估 AI 生成内容的质量，并针对特定受众进行优化。
  • 探索使用 LLM 生成创意和多模态内容的高级技术。
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LLMs for Personalized Education

 14 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向具有不同经验和专业知识水平的教育工作者、教育技术专业人士和研究人员，他们希望利用 LLM 来创造个性化的教育体验。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LLM 的体系结构和功能。
  • 使用 LLM 确定教育内容个性化的机会。
  • 设计利用 LLM 进行内容个性化的自适应学习平台。
  • 实施 LLM 驱动的策略，以提高学生的参与度和学习成果。
  • 评估 LLM 在教育环境中的有效性，并做出数据驱动的决策
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LLMs for Speech Recognition and Synthesis

 14 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望在语音识别和合成系统中实施 LLM 的初级到中级软件开发人员和数据科学家。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LLM 在语音技术中的作用。
  • 实现 LLM 以实现准确的语音识别和自然的语音合成。
  • 将 LLM 与语音识别引擎和语音合成器集成。
  • 使用 LLM 评估和改进语音系统的性能。
  • 随时了解语音技术的当前趋势和未来方向。
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LLMs for Automated Customer Support

 14 小时
这种以讲师为主导的 中关村（在线或现场）实时培训面向希望实施 LLM 以创建响应迅速且智能的客户支持聊天机器人的初级到中级客户支持和 IT 专业人员。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 Large Language Models (LLMs) 的基础知识和架构。
  • 设计 LLM 并将其集成到客户支持系统中。
  • 增强聊天机器人的响应能力和用户体验。
  • 解决道德考虑并确保符合行业标准。
  • 为实际应用程序部署和维护基于 LLM 的聊天机器人。
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LLMs for Sentiment Analysis

 21 小时
这种以讲师为主导的 中关村（在线或现场）现场培训面向希望应用 LLM 来分析和解释来自各种文本来源（如社交媒体帖子、产品评论和客户反馈）的公众情绪的中级数据和营销专业人士。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解情绪分析的原理及其使用 LLM 的应用。
  • 预处理和准备用于情绪分析的数据集。
  • 训练和微调 LLM 以准确反映文本中的情绪。
  • 实时分析来自社交媒体和其他文本来源的情绪。
  • 将情绪分析结果整合到业务战略和决策流程中。
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LLMs for Code Generation and Documentation

 14 小时
这种以讲师为主导的 中关村（在线或现场）现场培训面向希望利用 LLM 来简化其编码工作流程并创建详细、全面的文档的中级软件开发人员和技术作家。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LLM 在自动化代码生成和软件文档方面的作用。
  • 利用 LLM 创建准确高效的代码片段和文档。
  • 将 LLM 集成到其软件开发生命周期中，以提高生产力。
  • 使用自动化工具维护高质量的文档标准。
  • 解决在软件开发中使用 AI 的道德考虑和最佳实践。
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LLMs for Business Intelligence

 14 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望利用 LLM 的力量来提取业务见解的中级业务专业人员和数据分析师。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LLM 在商业智能环境中的基础知识和应用。
  • 应用 LLM 来分析大型数据集并提取有意义的见解。
  • 将 LLM 驱动的分析集成到战略业务决策流程中。
  • 评估在业务中使用 LLM 的道德考虑和最佳实践。
  • 预测 AI 的未来趋势，并为不断发展的商业智能环境做好准备。
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LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

 42 小时
这种以讲师为主导的现场培训（线上或现场）面向希望掌握 LlamaIndex 来开发由 LLM 驱动的创新应用程式的中级到高级开发人员和资料科学家。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 设置和配置 LlamaIndex 以用于 LLM。
  • 使用 LlamaIndex 索引和查询自订数据集以增强 LLM 功能。
  • 设计和开发利用 LlamaIndex 和 LLM 的复杂应用程式。
  • 了解并应用使用 LLM 和 LlamaIndex 的最佳实践。
  • 了解部署 LLM 支援的应用程式所涉及的道德注意事项。
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Ethical Considerations in AI Development with LangChain

 21 小时
这种由讲师指导的现场培训在 中关村（在线或现场）面向高级 AI 研究人员和政策制定者，他们希望探索 AI 开发的道德影响，并学习如何在构建 AI 解决方案时应用道德准则 LangChain。 在本次培训结束时，参与者将能够：
  • 用 LangChain 识别 AI 开发中的关键道德问题。
  • 了解 AI 对社会和决策过程的影响。
  • 制定构建公平透明的 AI 系统的策略。
  • 在基于 LangChain 的专案中实施合乎道德的 AI 准则。
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LlamaIndex: Enhancing Contextual AI

 14 小时
这种由讲师指导的现场培训中关村（在线或现场）面向希望使用 LlamaIndex 增强 AI 模型功能的中级 AI 研究人员、机器学习专业人员和数据科学家，使其在各种应用程序中更加准确和可靠。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LlamaIndex 的原理和组件。
  • 引入和构建用于 LLM 的数据。
  • 实施上下文增强以提高 AI 模型性能。
  • 将 LlamaIndex 集成到现有的 AI 系统和工作流程中。
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Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps

 14 小时
这种由讲师指导的 中关村 现场培训（在线或现场）面向希望利用 LangChain 创建直观且使用者友好的 Web 应用程式的中级 Web 开发人员和 UX 设计人员。 在本次培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LangChain 的基本概念及其在增强 Web 用户体验中的作用。
  • 在 Web 应用程式中实现 LangChain 以建立动态和回应式介面。
  • 将 API 整合到 Web 应用程式中，以提高交互性和用户参与度。
  • 使用 LangChain 的高级自定义功能优化用户体验。
  • 分析使用者行为数据以微调 Web 应用程式性能和体验。
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Google Gemini AI for Data Analysis

 21 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望使用 Google Gemini AI 在各个行业更直观地执行复杂数据分析任务的初级到中级数据分析师和业务专业人员。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 Google Gemini AI 的基础知识。
  • 将各种数据源连接到 Gemini AI。
  • 使用自然语言查询浏览数据。
  • 分析数据模式并得出见解。
  • 创建引人入胜的数据可视化。
  • 有效地传达数据驱动的见解。
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Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning

 14 小时
这种由讲师指导的 中关村 现场培训（在线或现场）面向希望利用快速工程和少量学习的力量来优化实际应用的 LLM 性能的中级专业人士。 在本次培训结束时，参与者将能够：
  • 了解快速工程和小样本学习的原则。
  • 为各种 NLP 任务设计有效的提示。
  • 利用小样本技术以最少的数据调整 LLM。
  • 针对实际应用优化 LLM 性能。
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Automating Workflows with LangChain and APIs

 14 小时
这种由 讲师指导的 中关村 现场现场培训（在线或现场）面向希望了解如何使用 LangChain 和 API 自动执行重复性任务和工作流的初级业务分析师和自动化工程师。 在本次培训结束时，参与者将能够：
  • 了解与 LangChain 集成的 API 的基础知识。
  • 使用 LangChain 和 Python 自动执行重复的工作流程。
  • 利用 LangChain 连接各种 API 以实现高效的业务流程。
  • 使用 API 和 LangChain 的自动化功能创建和自动化自定义工作流程。
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Google Gemini AI for Content Creation

 14 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望利用 Google Gemini AI 来提高其内容质量和效率的中级内容创作者。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 AI 在内容创作中的作用。
  • 设置和使用 Google Gemini AI 来生成和优化内容。
  • 应用文本到文本的转换来生成创意和原创内容。
  • 使用 AI 驱动的见解实施 SEO 策略。
  • 使用 Gemini AI 分析内容性能并调整策略。
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Google Gemini AI for Transformative Customer Service

 14 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望在客户服务运营中实施 Go ogle Gemini AI 的中级客户服务专业人员。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 AI 对客户服务的影响。
  • 设置 Google Gemini AI 以自动化和个性化客户交互。
  • 利用文本到文本和图像到文本的转换来提高服务效率。
  • 制定 AI 驱动的策略，用于实时客户反馈分析。
  • 探索高级功能，打造无缝的客户服务体验。
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LangChain for Data Analysis and Visualization

 14 小时
这种讲师指导的 中关村 现场培训（在线或现场）面向希望使用 LangChain 来增强其数据分析和可视化能力的中级数据专业人员。 在本次培训结束时，参与者将能够：
  • 使用 LangChain 自动检索和清理数据。
  • 使用 Python 和 LangChain 进行高级数据分析。
  • 使用 Matplotlib 和其他与 LangChain 集成的 Python 库创建可视化。
  • 利用 LangChain 从数据分析中生成自然语言洞察。
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Introduction to Google Gemini AI

 14 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）实时培训面向希望使用 Google Gemini AI 将 AI 功能集成到其应用程序中的初级到中级开发人员。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解大型语言模型的基础知识。
  • 设置和使用 Google Gemini AI 执行各种 AI 任务。
  • 实现文本到文本和图像到文本的转换。
  • 构建基本的 AI 驱动型应用程序。
  • 探索 Google Gemini AI 中的高级功能和自定义选项。
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Integrating LangChain with Cloud Services

 14 小时
这种由 讲师指导的 中关村 现场现场培训（在线或现场）面向高级数据工程师和 DevOps 专业人员，他们希望通过将 LangChain 的功能与各种云服务集成来利用 LangChain 的功能。 在本次培训结束时，参与者将能够：
  • 与 AWS、Azure 和 Google Cloud 等主要云平台集成 LangChain。
  • 利用基于云的 API 和服务来增强 LangChain 驱动的应用程式。
  • 扩展对话代理并将其部署到云中，以实现即时交互。
  • 在云环境中实施监控和安全最佳实践。
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Building Conversational Agents with LangChain

 14 小时
这种由 讲师指导的 中关村 现场培训（在线或现场）面向希望加深对对话代理的理解并将 LangChain 应用于实际用例的中级专业人员。 在本次培训结束时，参与者将能够：
  • 了解 LangChain 的基础知识及其在构建对话代理中的应用。
  • 使用 LangChain 开发和部署对话代理。
  • 将对话代理与 API 和外部服务整合。
  • 应用 Natural Language Processing (NLP) 技术来提高对话代理的性能。
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Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama

 14 小时
这是一个由讲师指导的现场培训课程，可在中关村（线上或现场）进行，旨在为高级专业人士提供微调和自订Ollama上的AI模型的能力，以提升性能和针对特定领域的应用。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 在Ollama上设置高效的AI模型微调环境。
  • 为监督式微调和强化学习准备数据集。
  • 优化AI模型以提升性能、准确性和效率。
  • 在生产环境中部署自订模型。
  • 评估模型改进并确保其稳健性。
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Generative AI with Large Language Models (LLMs)

 21 小时
这种以讲师为主导的中关村现场现场培训针对的是希望学习如何将生成式AI与LLM用于各种任务和领域的中级开发人员。 在培训结束时，参与者将能够：
    解释什么是生成式 AI 及其工作原理。 描述支持 LLM 的 transformer 架构。 使用经验缩放定律针对不同的任务和约束优化 LLM。 应用最先进的工具和方法来训练、微调和部署 LLM。 讨论生成式人工智能给社会和企业带来的机遇和风险。
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AI Automation with n8n and LangChain

 14 小时
这种以讲师为主导的><loc（在线或现场）实时培训面向希望在不编写大量代码的情况下使用 AI 自动化任务和流程的所有技能水平的开发人员和 IT 专业人员。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 使用 n8n 的可视化编程接口设计和实现复杂的工作流程。
  • 使用 LangChain 将 AI 功能集成到工作流中。
  • 为各种用例构建自定义聊天机器人和虚拟助手。
  • 使用 AI 代理执行高级数据分析和处理。
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Building Private AI Workflows with Ollama

 14 小时
这是由讲师指导的现场培训课程，适合在中关村（线上或现场）参加的高阶专业人士，旨在使用Ollama实现安全且高效的人工智慧驱动工作流程。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 部署并配置Ollama以进行私有AI处理。
  • 将AI模型整合到安全的企业工作流程中。
  • 在保持数据隐私的同时优化AI性能。
  • 利用本地AI功能自动化业务流程。
  • 确保符合企业安全与治理政策。
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Deploying and Optimizing LLMs with Ollama

 14 小时
这是一场由讲师指导的现场培训，地点在中关村（线上或现场），适合希望使用Ollama部署、优化和整合LLM的中级专业人士。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 使用Ollama设置和部署LLM。
  • 优化AI模型以提升性能和效率。
  • 利用GPU加速提升推理速度。
  • 将Ollama整合到工作流程和应用程式中。
  • 监控和维护AI模型的长期性能。
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Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)

 14 小时
这种由讲师指导的 中关村 现场培训（在线或现场）面向希望为特定任务和数据集自定义预训练模型的中高级专业人员。 在本次培训结束时，参与者将能够：
  • 了解微调的原理及其应用。
  • 准备数据集以微调预训练模型。
  • 为 NLP 任务微调大型语言模型 （LLM）。
  • 优化模型性能并解决常见挑战。
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LangChain Fundamentals

 14 小时
这种以讲师为主导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望学习LangChain核心概念和架构并获得构建AI驱动应用程序的实用技能的初级到中级开发人员和软件工程师。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 掌握LangChain的基本原理。
  • 设置和配置LangChain环境。
  • 了解架构以及 LangChain 如何与大型语言模型 （LLM） 交互。
  • 使用LangChain开发简单的应用程序。
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Advanced LLMs for NLP Tasks

 21 小时
这种由讲师指导的现场培训中关村（在线或远程）面向希望使用 LLM 执行各种 NLP 任务并为不同目的创建新颖多样内容的中级数据科学家、AI 开发人员和 AI 爱好者。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 使用 LLM 和基本工具建立开发环境。
  • 使用 LLM 熟练地执行 NLU 和 NLI 任务。
  • 有效地提取、推断和利用知识图谱。
  • 使用 LLM 为对话应用程序生成和管理对话。
  • 评估 LLM 和生成式 AI 生成的内容质量和多样性。
  • 应用道德原则，确保公平和负责任地使用法学硕士。
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LangChain: Building AI-Powered Applications

 14 小时
这种由讲师指导的中关村（在线或现场）现场培训面向希望使用LangChain框架构建AI驱动的应用程序的中级开发人员和软件工程师。 在培训结束时，参与者将能够：
  • 了解LangChain及其组件的基础知识。
  • 将 LangChain 与 GPT-4 等大型语言模型 （LLM） 集成。
  • 使用 LangChain 构建模块化 AI 应用程序。
  • 排查LangChain应用程序中的常见问题。
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Introduction to Large Language Models (LLMs)

 14 小时
这种由讲师指导的 中关村 现场培训（在线或现场）面向希望使用大型语言模型完成各种自然语言任务的初级到中级开发人员。 在本次培训结束时，参与者将能够：
  • 设置包含常用 LLM 的开发环境。
  • 创建基本 LLM 并在自订数据集上对其进行微调。
  • 将 LLM 用于不同的自然语言任务，例如文本摘要、问答、文字生成等。
  • 使用 TensorBoard、PyTorch Lightning 和 Hugging Face Datasets 等工具调试和评估 LLM。
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Getting Started with Ollama: Running Local AI Models

 7 小时
这是一个由讲师指导的现场培训课程，可在中关村（线上或现场）进行，适合初级专业人士学习如何在本地机器上安装、配置和使用 Ollama 来运行 AI 模型。 在本课程结束时，学员将能够：
  • 了解 Ollama 的基本概念及其功能。
  • 设置 Ollama 以运行本地 AI 模型。
  • 使用 Ollama 部署并与 LLM 进行互动。
  • 优化 AI 工作负载的性能和资源使用。
  • 探索本地 AI 部署在各行业中的应用案例。
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课程 - Generative AI with Large Language Models (LLMs)

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即将举行的公开课程

Advanced LLMs for NLP Tasks

2025-05-26 09:30
21 小时
北京 - 数码大厦

Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)

2025-06-09 09:30
14 小时
北京 - 数码大厦

LlamaIndex: Developing LLM Powered Applications

2025-06-30 09:30
42 小时
北京 - 数码大厦

LLMs for Environmental Modeling

2025-07-07 09:30
14 小时
北京 - 数码大厦

Introduction to Large Language Models (LLMs)

2025-07-21 09:30
14 小时
北京 - 数码大厦

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