Artificial Intelligence (AI) cho Quy hoạch Thành phố Khóa Học Đào Tạo
Thành phố trong tương lai sẽ có vẻ nào? Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng như thế nào để cải thiện quy hoạch thành phố? AI có thể được sử dụng để làm cho thành phố trở nên hiệu quả, thân thiện, an toàn hơn và hữu ích cho môi trường không?
Trong khóa học trực tiếp do giáo viên dẫn dắt (tại chỗ hoặc từ xa), chúng ta sẽ khảo sát các công nghệ khác nhau tạo nên AI cũng như các kỹ năng và khung tư duy cần thiết để ứng dụng chúng cho quy hoạch thành phố. Chúng ta cũng sẽ học về các công cụ và phương pháp thu thập và tổ chức dữ liệu liên quan để sử dụng trong AI, bao gồm khai thác dữ liệu.
Đối tượng
- Các chuyên gia quy hoạch thành phố
- Các kiến trúc sư
- Các nhà phát triển
- Các quan chức giao thông
Định dạng của Khóa học
- Phần giảng dạy, phần thảo luận và một loạt các bài tập tương tác.
Ghi chú
- Để yêu cầu một khóa học tuỳ chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Đề cương khóa học
Giới thiệu
- AI cho quy hoạch thành phố
Các ứng dụng và cơ hội cho nhà cung cấp dịch vụ thành phố
- Kiến trúc, giao thông, an ninh công cộng, sử dụng đất, môi trường, v.v.
Các ứng dụng của AI
- Tính toán hình ảnh máy tính, Xử lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP), Nhận dạng giọng nói, v.v.
Dữ liệu sau lưng AI
- Dữ liệu là yếu tố thúc đẩy AI
- Truy cập vào dữ liệu
Tính toán sau lưng AI
- Xác suất và Thống kê là lõi
- Cách thuật toán thúc đẩy trí tuệ
Lôgic sau lưng AI
- Ngôn ngữ lập trình được sử dụng trong AI
- Kỹ năng cần thiết
Giáo dục máy tính cách học
- Hiểu về học máy
- Áp dụng thư viện học máy để phát triển hệ thống thông minh
Cách tiếp cận nâng cao cho học máy
- Học sâu
Bài nghiên cứu trường hợp
- Dự đoán đè rủa giao thông bằng học máy
Công cụ sau lưng AI
- Dữ liệu cho các mục đích khác nhau
- Cơ chế xử lý dữ liệu
- Xây dựng cơ sở hạ tầng tại nơi hoặc trên đám mây
Phân tích dữ liệu
- Xử lý các khối lượng dữ liệu lớn
- Tổng hợp dữ liệu giữa các cơ quan
- Chuẩn bị dữ liệu, đặt dữ liệu, phân tích và báo cáo
- Các phương pháp khai thác dữ liệu
Bài nghiên cứu trường hợp
- Sưu tập, lọc và phân tích dữ liệu dân số theo khu phố
Tương tác của AI và IoT
- Camera, cảm biến, bộ điều khiển, v.v.
- Đánh giá cơ sở hạ tầng mạng của thành phố
Quyết định và thực thi tự động
- Sử dụng bộ quy tắc và hệ thống chuyên gia để đưa ra quyết định
- Chương trình máy tính thực hiện các hành động của riêng mình
Bài nghiên cứu trường hợp
- Phản hồi với các sự cố dựa trên dữ liệu thời gian thực
Tự động hóa các quá trình của con người
- Tương tác giữa con người và máy
- Tối ưu hóa các quá trình trong các bộ phận thành phố
Nối tất cả vào một thể thống nhất
- Cơ hội rụng tay cho người quy hoạch thành phố
- Xây dựng một nền tảng kỹ thuật số toàn thành phố
Kế hoạch và truyền đạt chiến lược AI
- Đánh giá nhu cầu và lợi nhuận trên đầu tư
- Gathering city leaders, agencies, businesses and universities
Tóm tắt và kết luận
Yêu cầu
- Hiểu biết về quy hoạch đô thị
- Hiểu biết cơ bản về các khái niệm lập trình
Khóa học đào tạo mở cần có ít nhất 5 người tham gia.
Artificial Intelligence (AI) cho Quy hoạch Thành phố Khóa Học Đào Tạo - Đặt chỗ
Artificial Intelligence (AI) cho Quy hoạch Thành phố Khóa Học Đào Tạo - Yêu cầu thông tin
Artificial Intelligence (AI) cho Quy hoạch Thành phố - Yêu cầu tư vấn
Yêu cầu tư vấn
Các khóa học sắp tới
Các khóa học liên quan
Nâng cao LangGraph: Tối ưu hóa, Gỡ lỗi và Giám sát Các đồ thị Phức tạp
35 Giờ họcBuổi đào tạo trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) do giảng viên hướng dẫn này dành cho các kỹ sư nền tảng AI cấp cao, DevOps cho AI và kiến trúc sư ML muốn tối ưu hóa, gỡ lỗi, giám sát và vận hành hệ thống LangGraph sản xuất.
Tại cuối buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Lập kế hoạch và tối ưu hóa các mô hình phức tạp của LangGraph về tốc độ, chi phí và khả năng mở rộng.
- Lập trình độ tin cậy bằng cách sử dụng thử lại, thời gian chờ, idempotency và phục hồi dựa trên điểm kiểm tra.
- Gỡ lỗi và theo dõi việc thực thi đồ thị, xem xét trạng thái và lặp lại hệ thống sản xuất một cách có hệ thống.
- Cấp phép cho các đồ thị bằng nhật ký,指标和跟踪,部署到生产环境,并监控SLA和成本。
课程格式
- 互动讲座和讨论。
- 大量的练习和实践。
- 在实时实验室环境中进行动手实现。
课程定制选项
- 如需为本课程请求定制培训,请联系我们安排。
Xây dựng Các Đại Lý Lập Trình với Devstral: Từ Thiết Kế Đại Lý đến Công Cụ
14 Giờ họcDevstral là một khung công việc nguồn mở được thiết kế để xây dựng và chạy các đại lý lập trình có thể tương tác với mã nguồn, công cụ phát triển phần mềm và API để tăng cường năng suất kỹ thuật.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhắm vào các kỹ sư ML trung cấp đến cao cấp, đội ngũ công cụ phát triển phần mềm, và SREs mong muốn thiết kế, thực hiện, và tối ưu hóa các đại lý lập trình bằng Devstral.
Sau khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Cài đặt và cấu hình Devstral cho việc phát triển đại lý lập trình.
- Thiết kế các quy trình hoạt động cho việc khám phá và sửa đổi mã nguồn.
- Tích hợp các đại lý lập trình với công cụ phát triển phần mềm và API.
- Thực hiện các thực hành tốt nhất để triển khai an toàn và hiệu quả các đại lý.
Định dạng của Khóa Học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Thực hiện hands-on trong môi trường lab trực tiếp.
Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa Học
- Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Open-Source Model Ops: Self-Hosting, Fine-Tuning and Governance with Devstral & Mistral Models
14 Giờ họcDevstral và Mistral là các công nghệ AI nguồn mở được thiết kế để triển khai linh hoạt, tinh chỉnh và tích hợp được mở rộng.
Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được hướng đến các kỹ sư ML từ trung cấp đến cao cấp, các nhóm nền tảng và các kỹ sư nghiên cứu muốn tự lưu trữ, tinh chỉnh và quản lý các mô hình Mistral và Devstral trong các môi trường sản xuất.
Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia viên sẽ có thể:
- Cài đặt và cấu hình môi trường tự lưu trữ cho các mô hình Mistral và Devstral.
- Áp dụng các kỹ thuật tinh chỉnh cho hiệu suất chuyên ngành.
- Triển khai phiên bản, giám sát và quản lý vòng đời.
- Đảm bảo bảo mật, tuân thủ và sử dụng trách nhiệm các mô hình nguồn mở.
Định dạng của Khóa Học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Bài tập thực hành trong tự lưu trữ và tinh chỉnh.
- Triển khai phòng thí nghiệm trực tiếp của các hệ thống quản lý và giám sát.
Tùy Chỉnh Khóa Học
- Để yêu cầu khóa học tuỳ chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Fiji: Xử lý ảnh cho Bio công nghệ và độc chất học
14 Giờ họcKhóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn ở Việt Nam nhằm mục đích giúp các nhà nghiên cứu và chuyên gia phòng thí nghiệm cấp độ đầu tiên đến trung cấp xử lý và phân tích hình ảnh liên quan đến mô học, tế bào máu, tảo, và các mẫu sinh học khác.
Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:
- Điều hướng giao diện Fiji và sử dụng các chức năng cốt lõi của ImageJ.
- Tiền xử lý và cải thiện hình ảnh khoa học để phân tích tốt hơn.
- Phân tích hình ảnh định lượng, bao gồm đếm tế bào và đo diện tích.
- Tự động hóa các tác vụ lặp lại bằng cách sử dụng các vựng lệnh và bổ sung (plugins).
- Tùy chỉnh quy trình làm việc cho nhu cầu phân tích hình ảnh cụ thể trong nghiên cứu sinh học.
Ứng dụng LangGraph trong Ngân hàng và Tài chính
35 Giờ họcLangGraph là một khung để xây dựng các ứng dụng LLM có trạng thái, đa nhân vật dưới dạng các đồ thị có thể kết hợp với trạng thái bền vững và kiểm soát thực thi.
Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào những chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp muốn thiết kế, triển khai và vận hành các giải pháp tài chính dựa trên LangGraph với quản lý, khả năng quan sát và tuân thủ quy định thích hợp.
Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:
- Thiết kế các luồng làm việc LangGraph đặc biệt cho tài chính phù hợp với các yêu cầu quản lý và kiểm toán.
- Tích hợp các tiêu chuẩn và ontologies dữ liệu tài chính vào trạng thái đồ thị và công cụ.
- Triển khai các điều khiển an toàn, tin cậy và con người trong vòng lặp cho các quá trình quan trọng.
- Triển khai, giám sát và tối ưu hóa các hệ thống LangGraph cho hiệu suất, chi phí và SLAs.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Triển khai thực tiễn trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.
Tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Cơ sở của LangGraph: Lắng nghe và Liên kết Dựa trên Graph cho Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM)
14 Giờ họcLangGraph là một khung làm việc để xây dựng các ứng dụng LLM có cấu trúc đồ thị, hỗ trợ lập kế hoạch, nhánh, sử dụng công cụ, bộ nhớ và thực thi có thể kiểm soát.
Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho các nhà phát triển cấp độ sơ cấp, kỹ sư prompt và người làm việc với dữ liệu muốn thiết kế và xây dựng các quy trình LLM nhiều bước đáng tin cậy bằng LangGraph.
Bằng cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:
- Giải thích các khái niệm cơ bản của LangGraph (nút, cạnh, trạng thái) và thời điểm sử dụng chúng.
- Xây dựng chuỗi prompt có nhánh, gọi công cụ và duy trì bộ nhớ.
- Tích hợp truy xuất và API bên ngoài vào quy trình đồ thị.
- Thử nghiệm, gỡ lỗi và đánh giá các ứng dụng LangGraph về độ tin cậy và an toàn.
Định dạng Khóa Học
- Bài giảng tương tác và thảo luận được hỗ trợ.
- Phòng thí nghiệm hướng dẫn và đi qua mã trong môi trường cát.
- Bài tập dựa trên kịch bản về thiết kế, thử nghiệm và đánh giá.
Tùy chỉnh Khóa Học
- Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
LangGraph trong Y tế: Tổ chức Luồng Công việc trong Môi trường Được Quản lý
35 Giờ họcLangGraph cho phép các quy trình có trạng thái, đa diễn viên, được hỗ trợ bởi các LLM với kiểm soát chính xác về các đường đi thực thi và sự bền vững của trạng thái. Trong y tế, các khả năng này là cực kỳ quan trọng cho tuân thủ, tương tác và xây dựng hệ thống hỗ trợ quyết định phù hợp với các quy trình y tế.
Khóa học này, được dẫn dắt bởi giảng viên trực tuyến hoặc trực tiếp tại chỗ, được hướng đến các chuyên gia có trình độ từ trung cấp đến cao cấp muốn thiết kế, triển khai và quản lý các giải pháp y tế dựa trên LangGraph trong khi giải quyết các thách thức về quy định, đạo đức và hoạt động.
Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:
- Thiết kế các quy trình LangGraph dành cho y tế với sự tuân thủ và khả năng kiểm tra.
- Tích hợp các ứng dụng LangGraph với các định danh và tiêu chuẩn y tế (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Áp dụng các tốt nhất cho tin cậy, khả năng theo dõi và khả năng giải thích trong môi trường nhạy cảm.
- Triển khai, giám sát và xác minh các ứng dụng LangGraph trong các môi trường sản xuất y tế.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Bài tập thực hành với các trường hợp thực tế.
- Thực hành triển khai trong môi trường lab trực tiếp.
Tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
LangGraph cho Ứng dụng Pháp lý
35 Giờ họcLangGraph là một khung làm việc để xây dựng các ứng dụng LLM có trạng thái, đa diễn viên dưới dạng các đồ thị có thể lồng ghép với trạng thái bền vững và kiểm soát chính xác quá trình thực thi.
Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ được hướng dẫn bởi giảng viên này được thiết kế cho các chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp muốn thiết kế, triển khai và vận hành các giải pháp pháp lý dựa trên LangGraph với các biện pháp tuân thủ, theo dõi và quản trị cần thiết.
Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:
- Thiết kế các luồng công việc LangGraph cho pháp lý giữ được tính kiểm toán và tuân thủ.
- Tích hợp các kiến trúc pháp lý và tiêu chuẩn tài liệu vào trạng thái và xử lý đồ thị.
- Cài đặt các rào cản, phê duyệt người dùng và các đường lối quyết định có thể theo dõi.
- Triển khai, giám sát và bảo trì các dịch vụ LangGraph trong sản xuất với khả năng theo dõi và kiểm soát chi phí.
Định dạng khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập và luyện tập.
- Thực hành trực tiếp trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
TạoWorkflow Động với LangGraph và LLM Agents
14 Giờ họcLangGraph là một khung làm việc để xây dựng các quy trình có cấu trúc đồ thị LLM hỗ trợ phân nhánh, sử dụng công cụ, bộ nhớ và thực thi có thể điều khiển.
Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc tại chỗ này được hướng đến các kỹ sư trung cấp và các đội sản phẩm muốn kết hợp logic đồ thị của LangGraph với các vòng lặp của LLM agent để xây dựng các ứng dụng động, có ý thức ngữ cảnh như các agent hỗ trợ khách hàng, cây quyết định và các hệ thống thu thập thông tin.
Sau khi hoàn thành khóa học, các thí sinh sẽ có khả năng:
- Thiết kế các quy trình có cấu trúc đồ thị điều phối các LLM agent, công cụ và bộ nhớ.
- Cài đặt điều hướng điều kiện, thử lại và các biện pháp bảo vệ để thực thi vững chắc.
- Tích hợp thu thập, API và các đầu ra có cấu trúc vào các vòng lặp của agent.
- Đánh giá, giám sát và cứng hóa hành vi của agent để đảm bảo tính tin cậy và an toàn.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận do người dẫn dắt.
- Các phòng thí nghiệm được hướng dẫn và các bước đi qua mã trong môi trường cát.
- Các bài tập thiết kế dựa trên kịch bản và đánh giá đồng nghiệp.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
LangGraph cho Tự động hóa Tiếp thị
14 Giờ họcLangGraph là một khung công tác dựa trên đồ thị cho phép tạo các quy trình làm việc LLM và công cụ điều kiện, đa bước, phù hợp để tự động hóa và cá nhân hóa các đường dẫn nội dung.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại địa điểm) này nhắm vào các nhà tiếp thị, chiến lược gia nội dung và nhà phát triển tự động hóa ở mức trung cấp, mong muốn thực hiện các chiến dịch email phân nhánh động và các đường dẫn tạo nội dung bằng LangGraph.
Sau khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Thiết kế nội dung và quy trình email dựa trên đồ thị với logic điều kiện.
- Tích hợp LLM, API và nguồn dữ liệu cho tự động hóa cá nhân hóa.
- Quản lý trạng thái, bộ nhớ và bối cảnh qua các chiến dịch đa bước.
- Đánh giá, giám sát và tối ưu hóa hiệu suất và kết quả giao hàng của quy trình làm việc.
Định dạng Khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận nhóm.
- Phòng thí nghiệm thực hành triển khai quy trình làm việc email và đường dẫn nội dung.
- Bài tập dựa trên tình huống về cá nhân hóa, phân đoạn và logic phân nhánh.
Tùy chọn Tùy chỉnh Khóa học
- Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Le Chat Enterprise: Private ChatOps, Integrations & Admin Controls
14 Giờ họcLe Chat Enterprise là một giải pháp ChatOps riêng tư cung cấp các khả năng AI đối thoại an toàn, tùy chỉnh và quản lý cho các tổ chức, với hỗ trợ cho RBAC, SSO, kết nối và tích hợp ứng dụng doanh nghiệp.
Khóa học hướng dẫn trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các quản lý sản phẩm trung cấp, các nhà lãnh đạo IT, các kỹ sư giải pháp và các nhóm bảo mật/tuân thủ muốn triển khai, cấu hình và quản lý Le Chat Enterprise trong các môi trường doanh nghiệp.
Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:
- Cài đặt và cấu hình Le Chat Enterprise để triển khai an toàn.
- Kích hoạt RBAC, SSO và các bộ điều khiển tuân thủ.
- Tích hợp Le Chat với các ứng dụng và kho dữ liệu doanh nghiệp.
- Thiết kế và triển khai các quy trình quản lý và quản trị cho ChatOps.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Triển khai thực tiễn trong môi trường thực nghiệm trực tiếp.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Cost-Effective LLM Architectures: Mistral at Scale (Performance / Cost Engineering)
14 Giờ họcMistral là một gia đình các mô hình ngôn ngữ lớn hiệu suất cao, được tối ưu hóa cho việc triển khai sản xuất ở quy mô lớn và hiệu quả về chi phí.
Khóa học dẫn dắt này (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các kỹ sư cơ sở hạ tầng cấp cao, kiến trúc sư cloud, và các trưởng nhóm MLOps muốn thiết kế, triển khai và tối ưu hóa các kiến trúc dựa trên Mistral để đạt được hiệu suất cao nhất và chi phí thấp nhất.
Sau khi hoàn thành khóa học, các thí sinh sẽ có thể:
- Thực hiện các mẫu triển khai Mistral Medium 3 có khả năng mở rộng.
- Áp dụng các chiến lược batching, quantization, và serving hiệu quả.
- Tối ưu hóa chi phí suy luận trong khi duy trì hiệu suất.
- Thiết kế các kiến trúc phục vụ sẵn sàng sản xuất cho các tải công việc doanh nghiệp.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Triển khai thực tế trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu một khóa học được tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Triển Khai Nhóm Doanh Nghiệp với Mistral Medium 3
14 Giờ họcMistral Medium 3 là một mô hình ngôn ngữ lớn đa phương tiện có hiệu suất cao, được thiết kế cho triển khai cấp doanh nghiệp trong các môi trường doanh nghiệp.
Khóa học này được dẫn dắt bởi giáo viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) và được hướng tới các kỹ sư AI/ML, kiến trúc sư nền tảng, và các nhóm MLOps có trình độ trung cấp đến cao cấp, muốn triển khai, tối ưu hóa, và bảo mật Mistral Medium 3 cho các trường hợp sử dụng doanh nghiệp.
Đến cuối khóa học này, các tham gia sẽ có thể:
- Triển khai Mistral Medium 3 bằng các tùy chọn API và tự chủ.
- Tối ưu hóa hiệu suất và chi phí của việc suy luận.
- Thực hiện các trường hợp sử dụng đa phương tiện với Mistral Medium 3.
- Áp dụng các phương pháp bảo mật và tuân thủ quy định tốt nhất cho các môi trường doanh nghiệp.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Nhiều bài tập và thực hành.
- Thực hành triển khai trong môi trường phòng thí nghiệm trực tiếp.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Mistral for AI Trách Nhiệm: Bảo Mật, Dữ Liệu Tự Chọn Địa Điểm & Điều Khiển Doanh Nghiệp
14 Giờ họcMistral AI là một nền tảng AI mở và sẵn sàng cho doanh nghiệp cung cấp các tính năng để triển khai AI an toàn, tuân thủ và có trách nhiệm.
Khóa học trực tiếp (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các nhà lãnh đạo tuân thủ trung cấp, kiến trúc sư bảo mật và các bên liên quan về pháp lý/hành chính muốn triển khai các thực hành AI có trách nhiệm với Mistral bằng cách tận dụng các cơ chế bảo vệ quyền riêng tư, cư trú dữ liệu và kiểm soát doanh nghiệp.
Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:
- Triển khai các kỹ thuật bảo vệ quyền riêng tư trong các triển khai Mistral.
- Áp dụng các chiến lược cư trú dữ liệu để đáp ứng các yêu cầu pháp lý.
- Thiết lập các kiểm soát cấp doanh nghiệp như RBAC, SSO và nhật ký kiểm tra.
- Đánh giá các tùy chọn nhà cung cấp và triển khai để đảm bảo tuân thủ.
Định dạng của khóa học
- Bài giảng và thảo luận tương tác.
- Các nghiên cứu và bài tập tập trung vào tuân thủ.
- Triển khai thực hành các kiểm soát AI cấp doanh nghiệp.
Tùy chọn tùy chỉnh khóa học
- Để yêu cầu khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.
Ứng Dụng Đa Chế Độ với Mô Hình Mistral (Nhìn Thấy, OCR & Hiểu Tài Liệu)
14 Giờ họcMistral models là các công nghệ AI nguồn mở hiện đã mở rộng sang các quy trình làm việc đa chế độ, hỗ trợ cả nhiệm vụ ngôn ngữ và hình ảnh cho ứng dụng doanh nghiệp và nghiên cứu.
Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này nhằm vào các nhà nghiên cứu ML trung cấp, kỹ sư áp dụng và nhóm sản phẩm mong muốn xây dựng ứng dụng đa chế độ với mô hình Mistral, bao gồm cả quy trình OCR và hiểu tài liệu.
Sau khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:
- Cấu hình và thiết lập các mô hình Mistral cho nhiệm vụ đa chế độ.
- Thực hiện quy trình OCR và tích hợp chúng với các pipeline NLP.
- Thiết kế ứng dụng hiểu tài liệu cho các trường hợp sử dụng doanh nghiệp.
- Phát triển chức năng tìm kiếm hình ảnh-văn bản và giao diện hỗ trợ.
Định Dạng Khóa Học
- Bài giảng tương tác và thảo luận.
- Luyện tập lập trình thực tế.
- Thực hiện live-lab các pipeline đa chế độ.
Tùy Chỉnh Khóa Học
- Để yêu cầu khóa đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.