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 Natal ou nos centros de treinamento locais NobleProg em Natal. NobleProg -- Seu provedor de treinamento local
Natal - Hub Plural
Rio Grande do Norte Natal, Natal, brazil, 59016-000
Solte sua criatividade no coração do Alecrim com o trabalho flexível no Hub Plural Natal. Neste vibrante bairro a sudoeste...
Solte sua criatividade no coração do Alecrim com o trabalho flexível no Hub Plural Natal. Neste vibrante bairro a sudoeste do centro de Natal, você está cercado por uma grande variedade de negócios criativos. É um ótimo lugar para construir sua rede.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Natal (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 Natal (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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