Os cursos de formação LangChain em direto, conduzidos por instrutores, demonstram, através da prática interactiva, como construir aplicações baseadas em IA utilizando a estrutura LangChain. A formação LangChain está disponível como "formação em direto online" ou "formação em direto no local". A formação em linha ao vivo (também conhecida como "formação remota ao vivo") é realizada através de um ambiente de trabalho remoto interativo. O treinamento ao vivo no local pode ser realizado nas instalações do cliente em Curitiba ou nos centros de treinamento locais NobleProg em Curitiba. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Curitiba - Corporate Evolution
Rua Comendador Araujo, 499 - 10º andar,, Curitiba, Brasil
O espaço de escritórios em Curitiba Corporate Evolution ocupa o 10º andar . A torre Curitiba Corporate Evolution está no ...
O espaço de escritórios em Curitiba Corporate Evolution ocupa o 10º andar . A torre Curitiba Corporate Evolution está no afluente distrito de centro no coração da cidade cercada por centros comerciais e instalações.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível iniciante a intermediário e engenheiros de software que desejam aprender os principais conceitos e arquitetura do LangChain e obter as habilidades práticas para criar aplicativos alimentados por IA.No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios fundamentais do LangChain.
Configurar e configurar o ambiente LangChain.
Entenda a arquitetura e como o LangChain interage com grandes modelos de linguagem (LLMs).
Desenvolver aplicações simples utilizando o LangChain.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e engenheiros de software que desejam criar aplicativos alimentados por IA usando a estrutura LangChain .Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entenda os fundamentos do LangChain e seus componentes.
Integrar o LangChain com grandes modelos de linguagem (LLMs) como o GPT-4.
Crie aplicativos modulares de IA usando o LangChain.
Solucionar problemas comuns em aplicações LangChain.
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