Los cursos de capacitación en vivo de LangChain, en línea o presenciales, dirigidos por instructores, demuestran a través de prácticas interactivas cómo crear aplicaciones impulsadas por IA utilizando el marco LangChain.
La formación de LangChain está disponible como "formación en directo online" o "formación in situ". La capacitación en vivo en línea (también conocida como "capacitación remota en vivo") se lleva a cabo a través de un escritorio remoto interactivo. La formación in situ en directo puede llevarse a cabo localmente en las instalaciones del cliente en Queretaro o en los centros de formación corporativa de NobleProg en Queretaro.
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Instálese en un espacio de oficina de última generación en el distintivo centro de negocios Avenida Constituyentes 120 y disfrute de excelentes conexiones de transporte a través de Querétaro. Impresione a los clientes con la ubicación central del edificio y entreténgalos con hoteles elegantes y atracciones culturales cercanas, incluido el Museo de Arte de Querétaro.
Santiago de Querétaro - Avenida Constituyentes 120.
Avenida Constituyentes 120, Santiago de Querétaro, mexico, 76030
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Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Queretaro (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel principiante a intermedio que deseen aprender los conceptos básicos y la arquitectura de LangChain y adquirir las habilidades prácticas para crear aplicaciones impulsadas por IA.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender los principios fundamentales de LangChain.
Instale y configure el entorno de LangChain.
Comprenda la arquitectura y cómo LangChain interactúa con grandes modelos de lenguaje (LLM).
Esta capacitación en vivo dirigida por un instructor en Queretaro (en línea o en el sitio) está dirigida a desarrolladores e ingenieros de software de nivel intermedio que deseen crear aplicaciones impulsadas por IA utilizando el marco LangChain.Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
Comprender los fundamentos de LangChain y sus componentes.
Integre LangChain con modelos de lenguaje grandes (LLM) como GPT-4.
Cree aplicaciones modulares de IA con LangChain.
Solucione problemas comunes en las aplicaciones de LangChain.
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