Cơ bản về lái xe thông minh Training Course

Buổi 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。

Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation là một khóa học sâu sắc tập trung vào việc chẩn đoán, kiểm tra và đo lường hành vi của mô hình khi chạy các triển khai Ollama địa phương hoặc riêng tư.

Đây là khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn dắt (trực tuyến hoặc tại chỗ), được thiết kế cho các kỹ sư AI cấp cao, chuyên gia ML Ops và chuyên viên QA muốn đảm bảo tính đáng tin cậy, sự trung thực và sẵn sàng hoạt động của các mô hình Ollama trong sản xuất.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các tham gia sẽ có thể:

• Thực hiện việc gỡ lỗi hệ thống các mô hình được Ollama host và tái tạo các chế độ thất bại một cách đáng tin cậy.
• Thiết kế và thực hiện các ống dẫn đánh giá bền vững với các chỉ số định lượng và định tính.
• Triển khai khả năng quan sát (logs, traces, metrics) để theo dõi sức khỏe và độ lệch của mô hình.
• Tự động hóa các kiểm tra, xác thực và kiểm tra hồi quy tích hợp vào các ống dẫn CI/CD.

Định dạng của Khóa Học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Các phòng thí nghiệm và bài tập gỡ lỗi thực tế sử dụng các triển khai Ollama.
• Các nghiên cứu trường hợp, các phiên giải quyết vấn đề nhóm và các workshop tự động hóa.

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.

khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho chuyên gia cấp cao muốn triển khai các quy trình làm việc AI an toàn và hiệu quả sử dụng Ollama.

Cuối khóa học, người tham dự sẽ có khả năng:

• Triển khai và cấu hình Ollama cho xử lý AI riêng tư.
• Tích hợp các mô hình AI vào quy trình làm việc doanh nghiệp an toàn.
• Tối ưu hóa hiệu suất AI đồng thời duy trì sự riêng tư của dữ liệu.
• Tự động hóa quy trình kinh doanh bằng khả năng AI trên-premise.
• Đảm bảo tuân thủ các chính sách an ninh và quản trị doanh nghiệp.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia trình độ trung cấp muốn triển khai, tối ưu hóa và tích hợp LLM bằng cách sử dụng Ollama.

Vào cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Thiết lập và triển khai LLM bằng cách sử dụng Ollama.
• Tối ưu hóa các mô hình AI để tăng hiệu suất và hiệu quả.
• Tận dụng khả năng tăng tốc GPU để cải thiện tốc độ suy luận.
• Tích hợp Ollama vào quy trình làm việc và ứng dụng.
• Theo dõi và duy trì hiệu suất của mô hình AI theo thời gian.

Khóa 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.

Khóa học trực tiếp do giảng viên hướng dẫn tại Việt Nam (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia cấp cao muốn tối ưu hóa và tùy chỉnh mô hình AI trên Ollama để cải thiện hiệu suất và ứng dụng cụ thể trong lĩnh vực.

Kết thúc khóa học, người tham gia sẽ có khả năng:

• Thiết lập môi trường hiệu quả để tối ưu hóa mô hình AI trên Ollama.
• Chuẩn bị dữ liệu cho quá trình huấn luyện tinh vi và học tăng cường.
• Tối ưu hóa mô hình AI về mặt hiệu suất, chính xác và hiệu quả.
• Triển khai mô hình tùy chỉnh trong môi trường sản xuất.
• Đánh giá cải thiện của mô hình và đảm bảo độ tin cậy.

LangGraph 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.

LangGraph là một framework để xây dựng ứng dụng LLM có cấu trúc đồ thị hỗ trợ quy hoạch, nhánh, sử dụng công cụ, bộ nhớ và thực thi có kiểm soát.

Buổi đào tạo trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ), do giảng viên hướng dẫn, dành cho các nhà phát triển trình độ đầu tiên, kỹ sư lời nhắc và chuyên gia dữ liệu muốn thiết kế và xây dựng các quy trình làm việc LLM đa bước đáng tin cậy sử dụng LangGraph.

Tới cuối khóa học này, người tham dự sẽ có thể:

• Giải thích các khái niệm核对一下，您希望我继续完成翻译还是只需要到目前为止的部分？如果您需要完整的翻译，请告知，我很乐意继续。在此部分之后的内容似乎是课程大纲的其他部分，它没有被标记为需要翻译。如果您确实需要完整翻译，请提供进一步指示。 （这里的内容是课程大纲的另一部分，并未被标记为需要翻译。如需全部翻译请给出进一步指示。）

LangGraph 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 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.

LangGraph 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 là một khung orchestration dựa trên đồ thị cho phép các luồng công việc LLM và công cụ đa bước với điều kiện, hoàn hảo để tự động hóa và cá nhân hóa các đường ống nội dung.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn, dành cho các nhà tiếp thị cấp trung, chiến lược gia nội dung và nhà phát triển tự động hóa muốn thực hiện các chiến dịch email có nhánh động và cácpipeline sinh nội dung sử dụng LangGraph.

Kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Lập kế hoạch luồng công việc nội dung và email dựa trên đồ thị với logic điều kiện.
• Integrate LLMs, APIs, và nguồn dữ liệu để cá nhân hóa tự động.
• Quản lý trạng thái, bộ nhớ và ngữ cảnh trong các chiến dịch đa bước.
• Đánh giá, theo dõi và tối ưu hóa hiệu suất và kết quả giao của luồng công việc.

Thể loại khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận nhóm.
• Laboratory thực hành triển khai các pipeline email và nội dung.
• Bài tập dựa trên tình huống về cá nhân hóa, phân đoạn, và logic nhánh.

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.

Ollama là một nền tảng cho phép chạy và tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ và đa mô-đun lớn ở cục bộ.

Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc trực tiếp (online hoặc onsite) này được hướng tới các kỹ sư ML cấp cao, các nhà nghiên cứu AI, và các nhà phát triển sản phẩm muốn xây dựng và triển khai các ứng dụng đa mô-đun với Ollama.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Cài đặt và chạy các mô hình đa mô-đun với Ollama.
• Tích hợp các đầu vào văn bản, hình ảnh và âm thanh cho các ứng dụng thực tế.
• Xây dựng các hệ thống hiểu văn bản và tra hỏi hình ảnh.
• Phát triển các tác nhân đa mô-đun có khả năng suy luận giữa các mô-đun.

Định dạng của khóa học

• Bài giảng tương tác và thảo luận.
• Thực hành trực tiếp với các tập dữ liệu đa mô-đun thực tế.
• Thực hiện trực tiếp trong phòng thí nghiệm của các ống dẫn đa mô-đun sử dụng Ollama.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học đào tạo tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa học trực tuyến hoặc tại chỗ này do giảng viên hướng dẫn ở Việt Nam dành cho các chuyên gia trình độ cơ bản muốn cài đặt, cấu hình và sử dụng Ollama để chạy mô hình AI trên máy tính cục bộ của họ.

Cuối khóa học, người tham dự sẽ có thể:

• Hiểu rõ về các nguyên lý cơ bản của Ollama và khả năng của nó.
• Cài đặt Ollama để chạy mô hình AI cục bộ.
• Triển khai và tương tác với các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) sử dụng Ollama.
• Tối ưu hóa hiệu suất và việc sử dụng tài nguyên cho công việc AI.
• Khám phá các trường hợp sử dụng của việc triển khai AI cục bộ trong nhiều ngành khác nhau.

Ollama là một nền tảng cho việc chạy các mô hình ngôn ngữ và đa mô điệu lớn tại địa phương và theo quy mô.

Khóa học trực tiếp do giảng viên dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này được thiết kế cho các kỹ sư từ trung cấp đến cao cấp muốn mở rộng triển khai Ollama cho các môi trường đa người dùng, có khả năng xử lý cao và hiệu quả về chi phí.

Đến cuối khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Cấu hình Ollama cho các tác vụ phân tán và đa người dùng.
• Tối ưu phân bổ tài nguyên GPU và CPU.
• Thực hiện các chiến lược tự động mở rộng, xử lý lô và giảm độ trễ.
• Giữ an và tối ưu hóa cơ sở hạ tầng cho hiệu suất và hiệu quả chi phí.

Định dạng khóa học

• Bài giảng và thảo luận tương tác.
• Bài thực hành triển khai và mở rộng theo cách tay trong.
• Bài tập tối ưu hóa thực tế trong các môi trường 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.