Cursuri de pregatire LLMs for Personalized Education
Large Language Models (LLMs) sunt utilizate pentru procesarea și generarea de text de tip uman.
Acest curs de formare live (online sau la fața locului), condus de un instructor, se adresează educatorilor, profesioniștilor EdTech și cercetătorilor cu diferite niveluri de experiență și expertiză care doresc să valorifice LLM-urile pentru a crea experiențe educaționale personalizate.
La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă arhitectura și capacitățile LLM-urilor.
- Să identifice oportunitățile de personalizare a conținutului educațional cu ajutorul LLM-urilor.
- să proiecteze platforme de învățare adaptive care utilizează LLM-uri pentru personalizarea conținutului.
- Să implementeze strategii bazate pe LLM pentru a îmbunătăți implicarea studenților și rezultatele învățării.
- să evalueze eficacitatea LLM-urilor în mediile educaționale și să ia decizii bazate pe date pentru îmbunătățiri.
Formatul cursului
- Prelegere interactivă și discuții.
- Multe exerciții și practică.
- Implementare practică într-un mediu live-lab.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
Schița de curs
Introducere în Large Language Models (LLMs)
- Prezentare generală a LLM-urilor
- Evoluția LLM-urilor în domeniul tehnologiei educaționale
- Înțelegerea arhitecturii LLM-urilor
Personalizarea în educație
- Necesitatea unei învățări personalizate
- Abordări actuale ale personalizării
- Provocări și oportunități
LLM-urile și adaptarea conținutului
- LLM-urile în crearea și curatoria conținutului
- Adaptarea conținutului la stilurile și nivelurile de învățare
- Multitasking cu LLM-uri pentru adaptarea conținutului
LLM-urile în practică
- Studii de caz: Aplicații LLM de succes în educație
- Sesiune interactivă: LLM-urile la locul de muncă
Proiectarea platformelor de învățare adaptive
- Principii de proiectare a platformelor de învățare adaptivă
- Încorporarea LLM-urilor în arhitectura platformei
- Considerații privind experiența utilizatorului și interfața
Implementare și testare
- Dezvoltarea unui prototip de platformă de învățare adaptivă
- Testarea și iterația
- Colectarea și analiza feedback-ului utilizatorilor
Evaluarea eficacității LLM
- Parametrii pentru măsurarea impactului LLM asupra învățării
- Metode de cercetare pentru tehnologia educațională
- Analiza și discuția studiilor de caz
Considerații etice și direcții viitoare
- Implicațiile etice ale LLM-urilor în educație
- Asigurarea incluziunii și a echității
- Predicții pentru viitorul LLM-urilor în învățarea personalizată
Proiect și evaluare
- Conceperea și prezentarea unei propuneri pentru o platformă de învățare adaptivă bazată pe LLM-uri
- Evaluări de către colegi și discuții de grup
- Evaluare finală și feedback
Rezumat și etapele următoare
Cerințe
- Înțelegerea conceptelor de bază ale învățării automate
- Experiența cu programarea în Python este recomandată, dar nu este necesară
- Familiarizarea cu tehnologia educațională este benefică
Audiență
- Educatori
- Dezvoltatorii EdTech
- Cercetători în domeniul tehnologiei educaționale
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Cursuri de pregatire LLMs for Personalized Education - Booking
Cursuri de pregatire LLMs for Personalized Education - Enquiry
LLMs for Personalized Education - Cerere de consultanta
Cerere de consultanta
Upcoming Courses
Cursuri înrudite
AI Automation with n8n and LangChain
14 oreAcest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și profesioniștilor IT de toate nivelurile de calificare care doresc să automatizeze sarcini și procese folosind inteligența artificială fără a scrie coduri ample.
La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Să proiecteze și să implementeze fluxuri de lucru complexe utilizând interfața vizuală de programare n8n.
- Să integreze capabilitățile AI în fluxurile de lucru folosind LangChain.
- Să construiască chatbots și asistenți virtuali personalizați pentru diverse cazuri de utilizare.
- Efectuați analize și prelucrări avansate de date cu agenți AI.
Automating Workflows with LangChain and APIs
14 oreAceastă instruire live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează analiștilor de afaceri și inginerilor de automatizare de nivel începător care doresc să înțeleagă cum să utilizeze LangChain și API-urile pentru automatizarea sarcinilor repetitive și a fluxurilor de lucru.
La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă elementele de bază ale integrării API cu LangChain.
- Să automatizeze fluxurile de lucru repetitive utilizând LangChain și Python.
- Să utilizeze LangChain pentru a conecta diverse API-uri pentru procese de afaceri eficiente.
- Să creeze și să automatizeze fluxuri de lucru personalizate utilizând API-urile și capacitățile de automatizare ale LangChain.
Building Conversational Agents with LangChain
14 oreAceastă formare live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să își aprofundeze cunoștințele despre agenții conversaționali și să aplice LangChain la cazuri reale de utilizare.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă elementele fundamentale ale LangChain și aplicarea sa în construirea agenților conversaționali.
- Să dezvolte și să implementeze agenți conversaționali utilizând LangChain.
- Să integreze agenții conversaționali cu API-uri și servicii externe.
- Să aplice tehnici Natural Language Processing (NLP) pentru a îmbunătăți performanța agenților conversaționali.
Building Private AI Workflows with Ollama
14 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să implementeze fluxuri de lucru sigure și eficiente bazate pe inteligența artificială utilizând Ollama.
La finalul acestei instruiri, participanții vor fi capabili să:
- Să implementeze și să configureze Ollama pentru procesarea AI privată.
- Să integreze modelele AI în fluxurile de lucru securizate ale întreprinderii.
- Să optimizeze performanța AI menținând în același timp confidențialitatea datelor.
- Să automatizeze procesele de afaceri cu ajutorul capacităților AI la fața locului.
- Să asigure conformitatea cu politicile de securitate și guvernanță ale întreprinderii.
Cross-Lingual LLMs
14 oreAcest curs de formare live condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează practicienilor NLP de nivel intermediar și oamenilor de știință de date, creatorilor de conținut și traducătorilor, precum și întreprinderilor globale care doresc să utilizeze LLM pentru traducerea de limbi străine și crearea de conținut multilingv.
La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă principiile învățării și traducerii multilingve cu ajutorul LLM-urilor.
- Să implementeze LLM-uri pentru a traduce conținut între diferite limbi.
- să creeze și să gestioneze seturi de date multilingve pentru instruirea LLM-urilor.
- Să dezvolte strategii pentru menținerea consecvenței și calității în traducere.
Deploying and Optimizing LLMs with Ollama
14 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să implementeze, să optimizeze și să integreze LLM-uri utilizând Ollama.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să configureze și să implementeze LLM-uri utilizând Ollama.
- Să optimizeze modelele AI pentru performanță și eficiență.
- Să utilizeze accelerarea GPU pentru îmbunătățirea vitezelor de inferență.
- Să integreze Ollama în fluxuri de lucru și aplicații.
- Monitorizarea și menținerea performanței modelelor AI în timp.
Ethical Considerations in AI Development with LangChain
21 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și factorilor de decizie din domeniul IA de nivel avansat care doresc să exploreze implicațiile etice ale dezvoltării IA și să învețe cum să aplice orientări etice atunci când creează soluții IA cu LangChain.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Identifice problemele etice cheie în dezvoltarea IA cu LangChain.
- Să înțeleagă impactul IA asupra societății și a proceselor decizionale.
- Să dezvolte strategii pentru crearea unor sisteme de inteligență artificială corecte și transparente.
- Să implementeze orientări etice privind IA în proiectele bazate pe LangChain.
Ethical Deployment of LLMs
7 oreAceastă formare live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor și eticienilor în domeniul inteligenței artificiale de nivel intermediar, oamenilor de știință și inginerilor de date, precum și factorilor de decizie politică și părților interesate care doresc să înțeleagă și să navigheze în peisajul etic al LLM-urilor.
La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Identificați problemele și provocările etice asociate cu LLM-urile.
- Să aplice cadrele și principiile etice la implementarea LLM-urilor.
- Să evalueze impactul social al LLM-urilor și să atenueze riscurile potențiale.
- să elaboreze strategii pentru dezvoltarea și utilizarea responsabilă a IA.
Enhancing User Experience with LangChain in Web Apps
14 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor web de nivel mediu și designerilor UX care doresc să utilizeze LangChain pentru a crea aplicații web intuitive și ușor de utilizat.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă conceptele fundamentale ale LangChain și rolul său în îmbunătățirea experienței utilizatorilor web.
- Să implementeze LangChain în aplicațiile web pentru a crea interfețe dinamice și receptive.
- Să integreze API-uri în aplicațiile web pentru a îmbunătăți interactivitatea și implicarea utilizatorilor.
- Optimizarea experienței utilizatorului utilizând caracteristicile avansate de personalizare ale LangChain.
- Analizați datele privind comportamentul utilizatorului pentru a regla performanța și experiența aplicațiilor web.
Fine-Tuning and Customizing AI Models on Ollama
14 oreAceastă formare live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să ajusteze și să personalizeze modelele AI pe Ollama pentru o performanță sporită și aplicații specifice domeniului.
La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să configureze un mediu eficient pentru reglarea fină a modelelor AI pe Ollama.
- Să pregătească seturi de date pentru reglarea fină supervizată și învățarea prin consolidare.
- Să optimizeze modelele AI pentru performanță, acuratețe și eficiență.
- Implementați modele personalizate în medii de producție.
- Evaluați îmbunătățirile modelelor și asigurați robustețea.
LangChain: Building AI-Powered Applications
14 oreAcest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel mediu și inginerilor de software care doresc să construiască aplicații bazate pe inteligență artificială folosind cadrul LangChain.
La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă elementele de bază ale LangChain și ale componentelor sale.
- Să integreze LangChain cu modele lingvistice mari (LLM) precum GPT-4.
- Să construiască aplicații modulare de inteligență artificială folosind LangChain.
- Să rezolve problemele comune în aplicațiile LangChain.
Integrating LangChain with Cloud Services
14 oreAceastă instruire live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor de date de nivel avansat și profesioniștilor DevOps care doresc să valorifice capacitățile LangChain prin integrarea acestuia cu diverse servicii cloud.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să integreze LangChain cu principalele platforme cloud, cum ar fi AWS, Azure și Google Cloud.
- Să utilizeze API-uri și servicii bazate pe cloud pentru a îmbunătăți aplicațiile bazate pe LangChain.
- Scalați și implementați agenți conversaționali în cloud pentru interacțiune în timp real.
- Implementarea celor mai bune practici de monitorizare și securitate în mediile cloud.
LangChain for Data Analysis and Visualization
14 oreAcest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul datelor de nivel mediu care doresc să utilizeze LangChain pentru a-și îmbunătăți capacitățile de analiză și vizualizare a datelor.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să automatizeze extragerea și curățarea datelor utilizând LangChain.
- Să efectueze analize avansate de date utilizând Python și LangChain.
- Să creeze vizualizări cu Matplotlib și alte biblioteci Python integrate cu LangChain.
- Să utilizeze LangChain pentru a genera informații în limbaj natural din analiza datelor.
LangChain Fundamentals
14 oreAcest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor și inginerilor de software de nivel începător și intermediar care doresc să învețe conceptele de bază și arhitectura LangChain și să dobândească abilități practice pentru a crea aplicații cu inteligență artificială.
La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă principiile fundamentale ale LangChain.
- Să instaleze și să configureze mediul LangChain.
- Să înțeleagă arhitectura și modul în care LangChain interacționează cu modelele lingvistice mari (LLM).
- Să dezvolte aplicații simple utilizând LangChain.
Getting Started with Ollama: Running Local AI Models
7 oreAceastă instruire live, cu instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel începător care doresc să instaleze, să configureze și să utilizeze Ollama pentru a rula modele AI pe mașinile lor locale.
Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:
- Să înțeleagă elementele de bază ale Ollama și capacitățile sale.
- Să configureze Ollama pentru a rula modele AI locale.
- Să implementeze și să interacționeze cu LLM-uri utilizând Ollama.
- Să optimizeze performanța și utilizarea resurselor pentru sarcinile de lucru AI.
- Explorarea cazurilor de utilizare pentru implementarea AI locală în diverse industrii.