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 Bonn oder in den NobleProg-Schulungszentren in Bonn durchgeführt werden. NobleProg -- Ihr lokaler Schulungsanbieter
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Mozartstraße 4-1...
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Mozartstraße 4-10 in Bonn. Unsere großzügigen Schulungsräume südwestlich des Stadtzentrums und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.
Anfahrt
Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nahe des Hauptbahnhofs. Im Westen erreicht man die Bundesautobahn A565.
Parkplätze
Rund um unsere Schulungsräume finden Sie zahlreiche Parkplätze.
Lokale Infrastruktur
In der Bonner Innenstadt finden Sie zahlreiche Hotels und Restaurants.
Diese Live-Schulung in Bonn (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 Bonn (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.
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