Les cours de formation LangChain en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par une pratique interactive comment construire des applications basées sur l'IA en utilisant le framework LangChain. La formation LangChain est disponible en tant que "formation en ligne" ou "formation sur site". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est réalisée par le biais d'un bureau interactif à distance. La formation en direct sur site peut être réalisée localement dans les locaux du client en Montréal ou dans les centres de formation de NobleProg en Montréal. NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
Montreal - René Lévesque
1250 Boulevard René Lévesque Ouest, Montréal, Canada, H3B 4W8
Situé au centre-ville de Montréal, l'immeuble possède des stations de métro et des autoroutes à proximité, vous offrant...
Situé au centre-ville de Montréal, l'immeuble possède des stations de métro et des autoroutes à proximité, vous offrant un transport rapide et facile à travers la ville et au-delà.
Cette formation en direct avec instructeur en Montréal (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent apprendre les concepts et l'architecture de base de LangChain et acquérir les compétences pratiques pour créer des applications alimentées par l'IA.A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de LangChain.
Mettre en place et configurer l'environnement LangChain.
Comprendre l'architecture et comment LangChain interagit avec les grands modèles de langage (LLM).
Développer des applications simples en utilisant LangChain.
Cette formation en Montréal (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs et ingénieurs logiciels de niveau intermédiaire qui souhaitent créer des applications basées sur l'intelligence artificielle en utilisant le framework LangChain.A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de LangChain et de ses composants.
Intégrer LangChain avec de grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4.
Construire des applications modulaires d'IA en utilisant LangChain.
Résoudre les problèmes courants dans les applications LangChain.
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