Storspråkmodeller (LLM) Kurs i Stockholm

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) är riktad till seniorledningsprofessionella som vill förstå vad LLMs är, utforska deras potentiella inverkan på företagsdrift och utvärdera praktiska användningsområden för AI-verktyg som ChatGPT, Microsoft Copilot eller Grok för verkliga uppgifter som innehållsskapande, dataseddelning och beslutsstöd.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå vad LLMs är och hur verktyg som ChatGPT och Copilot fungerar.
• Använda prompttekniker för att få praktiska, pålitliga resultat från LLMs.
• Utvärdera verkliga användningsfall som e-postskrivning, sammanfattning av dokument och produktivitetsautomatisering.
• Identifiera investeringsmöjligheter och strategiska tillämpningar för AI-antagande.

Detta instruktörledda, levande utbildning i Stockholm (antingen online eller på plats) riktar sig till seniora ledningsteam som vill förstå de strategiska fördelarna med LLM:er och företagsspecifika AI-verktyg. Deltagarna kommer att utforska hur man integrerar dessa verktyg i högnivåarbetsflöden, skriver bättre prompts och utvärderar möjligheter till ökad produktivitet och ROI genom användning av AI.

När utbildningen är klar kommer deltagarna att kunna:

• Förstå hur LLM:er fungerar och hur verktyg som ChatGPT och Copilot tillämpar dem.
• Använda promptbaserad interaktion för att automatisera och accelerera uppgifter.
• Tillämpa AI-verktyg på reella scenarier, såsom att utforma e-postmeddelanden, sammanfatta rapporter och granska avtal.
• Utvärdera strategiska fördelar, begränsningar och licensieringsaspekter för införande av LLM:er.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på plats Stockholm (online eller på plats) riktar sig till AI-forskare, dataforskare och utvecklare på mellan- till avancerad nivå som vill förstå, finjustera och implementera Meta AI:s Large Language Models för olika NLP-applikationer.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå arkitekturen och funktionen hos Meta AI:s Large Language Models.
• Installera och finjustera Meta AI LLMs för specifika användningsfall.
• Implementera LLM-baserade applikationer som textsammanfattning, chatbots och känsloanalys.
• Optimerar och distribuerar stora språkmodeller effektivt.

Den här instruerade, direkta utbildningen i Stockholm (online eller på plats) vänder sig till AI-professionella med mellanliggande kunskaper, affärsanalytiker och tekniska ledare som önskar förstå principerna bakom generativ AI och tillämpningen av LLM i affärssammanhang. Deltagarna kommer att lära sig om transformatorer, prompt engineering och etiska överväganden vid implementering av dessa modeller för verkliga lösningar.

I slutet av utbildningen kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de underliggande principerna för generativ AI och stora språkmodeller.
• Implementera och finjustera LLM för specifika affärstillämpningar.
• Tillämpa tekniker för prompt engineering för optimala modellresultat.
• Identifiera etiska överväganden och hantera risker vid implementering av LLM.

Denna instruktörledda, levande utbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till AI-professionella med mellanliggande kunskapsnivå och etiker, datavetare och ingenjörer samt beslutsfattare och intressenter som vill förstå och navigera i LLM:ers etiska landskap.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Identifiera etiska frågor och utmaningar kopplade till LLM:er.
• Tillämpa etiska ramar och principer på LLM-implementering.
• Bedöma LLM:ers samhällspåverkan och mildra potentiella risker.
• Utveckla strategier för ansvarig AI-utveckling och användning.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till NLP-utövare och datavetare på mellannivå, innehållsskapare och översättare och globala företag som vill använda LLM:er för språköversättning och skapa flerspråkigt innehåll.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för tvärspråklig inlärning och översättning med LLM.
• Implementera LLM:er för att översätta innehåll mellan olika språk.
• Skapa och hantera flerspråkiga datauppsättningar för utbildning LLM.
• Utveckla strategier för att upprätthålla konsekvens och kvalitet i översättningen.

Denna instruktörsledda liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till finansiella analytiker, datavetare och investeringsprofessorer på mellannivå som vill utnyttja LLM för finansiell marknadsanalys och prediction.

Utbildningen avslutad kan deltagarna:

• Förstå tillämpningen av LLM inom finansiell marknadsanalys.
• Använda LLM för att processa finansiella nyheter, rapporter och data för att utvinna marknadsinsikter.
• Utveckla prediktiva modeller för aktiekurser, marknadstrender och ekonomiska indikatorer.
• Integrera LLM-insikter i investeringsbeslutprocesser.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till miljövetare och forskare på mellannivå, dataanalytiker och beslutsfattare och miljöförespråkare som vill använda LLM:er för miljömodellering och analys.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå tillämpningen av LLM:er inom miljövetenskap.
• Använd LLM:er för att analysera och modellera miljödata.
• Tolka LLM-resultat för miljökonsekvensbeskrivningar.
• Kommunicera resultaten på ett effektivt sätt för att informera om policy och bevarandeinsatser.

Denna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) vänder sig till utvecklare av VR och AR på mellanavancerad nivå, speldesigners och AI-ingenjörer som vill integrera LLMs i VR och AR-applikationer för att skapa mer engagerande och responsiva miljöer.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå rollen för LLMs i att skapa immersiva VR- och AR-upplevelser.
• Utveckla VR- och AR-applikationer som använder LLMs för interaktiva dialoger och innehållsskapande.
• Integrera LLMs med VR- och AR-utvecklingsverktyg för förbättrad användarinvolvering.
• Tillämpa bästa praxis för att designa AI-drivna berättelser och interaktioner i virtuella rum.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till datavetare på mellannivå, maskininlärningsingenjörer och mjukvaruutvecklare som vill tillämpa Large Language Models (LLMs) på multimodala data för avancerade AI-applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för multimodalt lärande med LLM.
• Implementera LLM:er för att bearbeta och analysera text-, bild- och ljuddata.
• Utveckla applikationer som utnyttjar styrkorna i multimodal dataintegration.
• Utvärdera prestandan hos multimodala LLM-system.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till cybersäkerhetsproffs på mellannivå och datavetare som vill använda LLM:er för att förbättra cybersäkerhetsåtgärder och hotinformation.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå LLM:s roll i cybersäkerhet.
• Implementera LLM:er för hotdetektering och analys.
• Använd LLM:er för säkerhetsautomatisering och svar.
• Integrera LLM:er med befintlig säkerhetsinfrastruktur.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till datavetare och affärsanalytiker på mellannivå som vill använda stora språkmodeller (LLM) för att förutsäga trender och beteenden i olika branscher.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna för LLM:er och deras roll i prediktiv analys.
• Implementera LLM:er för att analysera och prognostisera data i olika branscher.
• Utvärdera effektiviteten av prediktiva modeller med hjälp av LLM.
• Integrera LLM:er med befintliga pipelines för databehandling.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till datavetare på mellannivå som vill få en omfattande förståelse och praktiska färdigheter i både Large Language Models (LLMs) och Reinforcement Learning (RL).

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå transformatormodellernas komponenter och funktioner.
• Optimera och finjustera LLM:er för specifika uppgifter och applikationer.
• Förstå de grundläggande principerna och metoderna för förstärkningsinlärning.
• Lär dig hur tekniker för förstärkningsinlärning kan förbättra LLM:s prestanda.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till innehållsskapare på mellannivå, marknadsförare och utbildningsteknologer som vill utnyttja kraften i LLM:er för att generera högkvalitativt, mångsidigt och engagerande innehåll inom olika domäner.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå LLM:s kapacitet och deras tillämpning i innehållsgenerering.
• Konfigurera och använd LLM:er för att generera olika typer av innehåll.
• Tillämpa metodtips för att fråga och finjustera LLM:er för att producera önskade utdata.
• Utvärdera kvaliteten på AI-genererat innehåll och förfina det för specifika målgrupper.
• Utforska avancerade tekniker för kreativ och multimodal innehållsgenerering med LLM:er.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till utbildare, EdTech-proffs och forskare med olika nivåer av erfarenhet och expertis som vill utnyttja LLM:er för att skapa personliga utbildningsupplevelser.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå arkitekturen och funktionerna hos LLM.
• Identifiera möjligheter till personalisering i utbildningsinnehåll med hjälp av LLM.
• Designa adaptiva inlärningsplattformar som använder LLM:er för innehållsanpassning.
• Implementera LLM-drivna strategier för att förbättra elevernas engagemang och inlärningsresultat.
• Utvärdera effektiviteten av LLM:er i utbildningsmiljöer och fatta datadrivna beslut för

Denna instruktionsledda, live-utbildning i Stockholm (online eller på plats) är riktad till erfarna ML-praktiker och AI-utvecklare som vill finkunera och distribuera öppna modeller, såsom LLaMA, Mistral och Qwen, för specifika affärs- eller interna ändamål.

Efter avslutad utbildning deltagarna kommer att kunna:

• Förstå ekosystemet och skillnaderna mellan öppna LLM:er.
• Förbereda datamängder och finkuneringskonfigurationer för modeller som LLaMA, Mistral och Qwen.
• Exekvera finkuneringsflöden med hjälp av Hugging Face Transformers och PEFT.
• Utvärdera, spara och distribuera finkunerade modeller i säkra miljöer.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till mjukvaruutvecklare och datavetare på nybörjarnivå till mellannivå som vill implementera LLM:er i taligenkännings- och syntessystem.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå LLM:s roll i talteknologier.
• Implementera LLM:er för korrekt taligenkänning och naturligt klingande talsyntes.
• Integrera LLM:er med taligenkänningsmotorer och talsynteser.
• Utvärdera och förbättra prestandan hos talsystem med hjälp av LLM.
• Håll dig informerad om aktuella trender och framtida riktningar inom talteknik.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till kundsupport på nybörjarnivå till mellannivå och IT-proffs som vill implementera LLM:er för att skapa lyhörda och intelligenta chatbots för kundsupport.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna och arkitekturen i Large Language Models (LLMs).
• Designa och integrera LLM:er i kundsupportsystem.
• Förbättra svarstiden och användarupplevelsen för chatbots.
• Ta itu med etiska överväganden och säkerställ efterlevnad av branschstandarder.
• Distribuera och underhåll en LLM-baserad chattrobot för verkliga program.

Den här instruktörsledda, direkta utbildningen i Stockholm (antingen online eller på plats) är avsedd för datavetare och AI-ingenjörer på mellannivå som vill justera stora språkmodeller på ett mer kostnadseffektigt och effektivt sätt med metoder som LoRA, Adapter Tuning och Prefix Tuning.

När utbildningen är avslutad kan deltagarna:

• Förstå teorin bakom metoder för parameter-effektiv finjustering.
• Implementera LoRA, Adapter Tuning och Prefix Tuning med Hugging Face PEFT.
• Jämföra prestanda och kostnadsfördelar och nackdelar för PEFT-metoder jämfört med fullständig finjustering.
• Införa och skala upp finjusterade LLM:er med minskade kraven på beräkningskraft och lagringsutrymme.

Denna handledningsskickad, live-träningskurs i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till mellan- och avancerade nivåns maskininlärningsingenjörer, AI-utvecklare och datawissenschaftler som vill lära sig hur man använder QLoRA för att effektivt finjustera stora modeller för specifika uppgifter och anpassningar.

Till slut av denna träningskurs kommer deltagarna kunna:

• Förstå teorin bakom QLoRA och kvantiseringstekniker för LLMs.
• Implementera QLoRA i finjustering av stora språkmodeller för domänsspecifika tillämpningar.
• Optimera finjusteringsprestanda på begränsade beräkningsresurser med hjälp av kvantisering.
• Distribuera och utvärdera finjusterade modeller effektivt i praktiska tillämpningar.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till data- och marknadsföringsproffs på mellannivå som vill använda LLM:er för att analysera och tolka allmänhetens känslor från olika textkällor som inlägg på sociala medier, produktrecensioner och kundfeedback.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för sentimentanalys och dess tillämpning med hjälp av LLM.
• Förbearbeta och förbered datauppsättningar för attitydanalys.
• Träna och finjustera LLM:er för att korrekt återspegla sentiment i text.
• Analysera sentiment i realtid från sociala medier och andra textkällor.
• Integrera sentimentanalysresultat i affärsstrategier och beslutsprocesser.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till mjukvaruutvecklare och tekniska skribenter på mellannivå som vill utnyttja LLM:er för att effektivisera sitt kodningsarbetsflöde och skapa detaljerad, omfattande dokumentation.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå LLM:s roll för att automatisera kodgenerering och programvarudokumentation.
• Använd LLM:er för att skapa korrekta och effektiva kodavsnitt och dokumentation.
• Integrera LLM:er i deras livscykel för mjukvaruutveckling för ökad produktivitet.
• Upprätthåll dokumentationsstandarder av hög kvalitet med hjälp av automatiserade verktyg.
• Ta itu med etiska överväganden och bästa praxis för att använda AI i programvaruutveckling.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till affärsmän på mellannivå och dataanalytiker som vill utnyttja kraften i LLM:er för att extrahera affärsinsikter.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå grunderna och tillämpningarna av LLM:er i samband med business intelligence.
• Använd LLM:er för att analysera stora datamängder och extrahera meningsfulla insikter.
• Integrera LLM-driven analys i strategiska affärsbeslutsprocesser.
• Utvärdera etiska överväganden och bästa praxis för att använda LLM:er i näringslivet.
• Förutse framtida trender inom AI och förbered dig för det föränderliga landskapet för Business Intelligence.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till utvecklare och datavetare på medelnivå till avancerad nivå som vill behärska LlamaIndex för att utveckla innovativa LLM-drivna applikationer.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Ställ in och konfigurera LlamaIndex för användning med LLM.
• Indexera och fråga anpassade datauppsättningar med hjälp av LlamaIndex för att förbättra LLM-funktionaliteten.
• Designa och utveckla sofistikerade applikationer som använder LlamaIndex och LLM.
• Förstå och tillämpa bästa praxis för att arbeta med LLM och LlamaIndex.
• Navigera i de etiska överväganden som är involverade i distribution av LLM-drivna applikationer.

Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till forskare inom AI på mellan-nivå, maskininlärningsprofessionella och datavetenskapsmän som vill använda LlamaIndex för att förbättra kapaciteten hos AI-modeller och göra dem mer precisa och tillförlitliga för olika applikationer.

Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna och komponenterna i LlamaIndex.
• Inga data för användning med LLMs.
• Implementera kontextförstärkning för att förbättra AI-modellprestanda.
• Integrera LlamaIndex i befintliga AI-system och arbetsflöden.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) är riktad till mellersta nivåns professionella som vill utnyttja kraften i prompt engineering och few-shot learning för att optimera LLM-prestanda för praktiska tillämpningar.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för prompt engineering och few-shot learning.
• Designa effektiva prompts för olika NLP-uppgifter.
• Utnyttja few-shot-tekniker för att anpassa LLMs med minimal data.
• Optimera LLM-prestanda för praktiska tillämpningar.

Den här instruktörsgenomförda, livegenomförda utbildningen (online eller på plats) riktar sig till erfarna ingenjörer, AI-specialister och lokaliseringschefer som vill implementera system för stora språkmodeller (LLM) för automatiserad översättning, kvalitetsbedömning och företagsintern styrning.

När utbildningen är avslutad kommer deltagarna att kunna:

• Bygga LLM-lokaliseringar i företaglig skala med integration av öppna och egna modeller.
• Implementera automatiska QA-flöden och kvalitetsmått för översättningskonsistens.
• Etablera styrning och godkännandeprocesser för produktion av flerspråkig innehåll.
• Implementera skalbara, revisionssäkra LLM-baserade lokaliseringsystem i säkra miljöer.

Den här instruktörledda, live-utbildningen i Stockholm ger dataingenjörer färdigheter för att integrera LLM i SQL-miljöer. Deltagarna bygger pipeline för naturlig språk, implementerar AI-driven optimering och designar säkra företagsflöden för automatiserad dataanalys.

Den här instruktörledda, liveutbildningen (online eller på plats) är avsedd för AI-utvecklare på medelnivå och lokaliseringsingenjörer som vill designa skalbara, automatiserade översättningspipelines med hjälp av både proprietära och open-source-LLM:er.

När utbildningen är slutförd kommer deltagarna att kunna:

• Designa och implementera översättningsarbetsflöden med moderna LLM-ramverk och API:er.
• Integrera open-source- och kommersiella modeller i skalbara översättningssystem.
• Optimera översättningskvalitet genom finjustering, promptdesign och automatisering.
• Implementera kostnadseffektiv och efterlevnadssäker översättningsinfrastruktur för företagsmiljöer.

Detta instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktas till utvecklare med mellannivåerfarenhet som vill lära sig hur man använder generativ AI med LLMs för olika uppgifter och områden.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förklara vad generativ AI är och hur den fungerar.
• Beskriva transformerarkitekturen som driver LLMs.
• Använd empiriska skalningslagar för att optimera LLMs för olika uppgifter och begränsningar.
• Tillämpa state-of-the-art-verktyg och metoder för att träna, finjustera och distribuera LLMs.
• Diskutera möjligheterna och riskerna med generativ AI för samhälle och affärer.

Master AI-integration i Postgres genom detta instruktörsledade direkta utbildningsprogram i Stockholm. Lär dig att konfigurera utökningar, implementera pgvector-embedding och koppla ihop LLM:er för realtidsinsikter. Optimera frågor och bygga intelligenta system i en hands-on live-lab-miljö.

Denna instruktörledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till AI-utvecklare, arkitekter och produktchefer på mellan- till avancerad nivå som vill identifiera och mildra riskerna kopplade till LLM-drivna applikationer, inklusive promptinjektion, dataläckage och ofiltrerat utdata, samtidigt som säkerhetskontroller som input-validering, mänsklig övervakning (human-in-the-loop) och output-guardrails införs.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå de grundläggande sårbarheterna i LLM-baserade system.
• Tillämpa principer för säker design på arkitekturen för LLM-applikationer.
• Använda verktyg som Guardrails AI och LangChain för validering, filtrering och säkerhet.
• Integrera metoder som sandlådning (sandboxing), red teaming och mänsklig granskning (human-in-the-loop) i produktionsklara pipelines.

Denna instruktionsledda, live-utbildning i Stockholm (online eller på plats) vänder sig till professionella på mellannivå till avancerad nivå som önskar att anpassa förtränade modeller för specifika uppgifter och dataset.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna bakom fintuning och dess tillämpningar.
• Förbereda dataset för fintuning av förtränade modeller.
• Fintuna stora språkmodeller (LLM) för NLP-uppgifter.
• Optimera modellprestanda och hantera vanliga utmaningar.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till datavetare på mellannivå, AI-utvecklare och AI-entusiaster som vill använda LLM:er för att utföra olika NLP-uppgifter och skapa nytt och mångsidigt innehåll för olika ändamål.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Etablera en utvecklingsmiljö med LLM:er och viktiga verktyg.
• Utför NLU- och NLI-uppgifter sakkunnigt med LLM:er.
• Extrahera, härleda och använd kunskapsgrafer effektivt.
• Generera och hantera dialoger med hjälp av LLM:er för konversationsapplikationer.
• Utvärdera innehållskvalitet och mångfald som genereras av LLM:er och generativ AI.
• Tillämpa etiska principer och säkerställa rättvisa och ansvarsfull användning av LLM.

Denna instruktörsledda, liveträning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på nybörjarnivå till mellannivå som vill använda stora språkmodeller för olika naturliga språkuppgifter.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Konfigurera en utvecklingsmiljö som innehåller en populär LLM.
• Skapa en grundläggande LLM och finjustera den på en anpassad datauppsättning.
• Använd LLM:er för olika uppgifter på naturligt språk som textsammanfattning, frågesvar, textgenerering och mer.
• Felsök och utvärdera LLM:er med hjälp av verktyg som TensorBoard, PyTorch Lightning och Hugging Face Datasets.

Denna handleda, levande utbildning i Stockholm (online eller på plats) vänder sig till ingenjörer inom observabilitet och SRE som vill integrera LLMs och AI i sina arbetsflöden för övervakning, aviseringar och analys av incidenter.

Denna instruktörsledda, direkta utbildning inom Stockholm (online eller på plats) vänder sig till IT-stödprofessionella som vill använda AI-verktyg och automatiseringsplattformar för att effektivisera supportprocesser, standardisera svar och minska manuell dokumentationsinsats.

Denna handledna, levande utbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till ingenjörer och arkitekter på mellannivå som vill använda Tencent Hunyuan för att driftsätta stora MoE-modeller med lägre latens, starkare genomströmning och bättre kostnadskontroll.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: förklara driftsmönster för Hunyuan i produktion, optimera inferensprestanda, implementera strategier för batchning och kvantisering samt planera skalbar leveransverksamhet.

Denna instruktionsledda utbildning i Stockholm (online eller på plats) vänder sig till utvecklare på mellannivå, tekniska produktteam och AI-praktiker som vill använda Hunyuan-modeller för att skapa multimodala applikationer för generation av bild, 3D och video samt leverans.

Am slutet av denna utbildning ska deltagarna kunna: bygga prompt-baserade arbetsflöden, generera och granska multimodala resurser, leverera resultat via appar eller API:er och koppla Hunyuans funktioner till företagets produktstacks.

Kursmål omforma mjukvaru- och AI-engineers till juridiska ingenjörer — de som faktiskt kan bygga AI-lösningar för juridiska arbetsuppgifter (eDiscovery, granskning, utredningar).

Under två dagar bygger deltagarna hela kärnstacken: mata in och extrahera rörigt, verkligt juridiskt material, söka och hämta det, lägga till retrieval-augmented generation (RAG) med källhänvisningar, hålla det privat med en lokal modell och bevisa detta, genomföra en försvarbar AI-granskning med rättsredo metriker, och paketera resultatet för implementering.

Denna instruktörrunna utbildning i Stockholm (online eller på plats) vänder sig till AI-proffs på nybörjar- / intermediär- / avanceradnivå som vill använda MCP för att koppla AI-assistenter med externa verktyg, data och företagsresurser.

Ameln av denna utbildning kommer deltagarna kunna: förklara MCP-begreperna, identifiera viktiga arkitekturella komponenter, konfigurera en enkel integration och tillämpa säkerhetsgod praxis.

Denna instruktörsledda utbildning i Stockholm (online eller på plats) riktar sig till medelstora enterprise-arkitekter som vill använda Modellkontextprotokollet för att designa säkra, skalbara och styrbara agentintegrationsplattformar för enterprise-miljöer.

Am kursens slut kommer deltagarna att kunna: förklara MCP-arkitektur och företagsmönster, designa säkra integrationsplattformar, tillämpa styrning och åtkomstkontroller samt värdera deployment- och skalningsalternativ.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Stockholm (online eller platsbaserad) är riktad till mellannivåutvecklare, arkitekter och plattformsingenjörer som vill använda MCP för att bygga pålitliga servrar och klienter för företagsdistribution och drift.

Till slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: förklara MCP-arkitektur i praktiken, bygga produktionssäkra integrationer, distribuera och övervaka MCP-tjänster samt tillämpa versionering, återhämtningsförmåga och supportmönster.

Denna instruktionsledda, live-utbildning i Stockholm (online eller på plats) vänder sig till IT-ledare, compliance-professionella, säkerhetsteam och företagsarkitekter på mellan nivå som vill använda principer och styrningspraktiker för suverän AI för att designa AI-miljöer som skyddar känslig data, stödjer lokaliseringskrav och minskar beroendet av leverantörer.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna: förklara koncept inom suverän AI, utvärdera alternativ för hosting och styrning, definiera kontroller för prompts och loggar samt skapa en praktisk antagningsplan.