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 Leipzig oder in den NobleProg-Schulungszentren in Leipzig durchgeführt werden. NobleProg -- Ihr lokaler Schulungsanbieter
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Arthur-Hoffmann-S...
Überblick
Unsere Schulungsräumlichkeiten befinden sich in der Arthur-Hoffmann-Strasse in Leipzig. Unsere großzügigen Schulungsräume sind zentral gelegen, nahe der Universität, und bieten optimale Trainingsbedingungen für Ihre Bedürfnisse.
Anfahrt
Die NobleProg-Schulungsräumlichkeiten liegen verkehrsgünstig nahe der S-Bahnstation Bayerischer Bahnhof. Im Norden erreichtman die Autobahn A41, im Süden die A38.
Parkplätze
Rund um unsere Schulungsräume finden Sie zahlreiche Parkplätze.
Lokale Infrastruktur
In der Nähe der Schulungsräume finden Sie zahlreiche Hotels und Restaurants.
Diese Live-Schulung in Leipzig (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 Leipzig (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.