Java se encuentra con IA - Cómo construir aplicaciones impulsadas por LLM con LangChain4j

Resumen

Únete a nosotros para una sesión perspicaz sobre la construcción de aplicaciones impulsadas por AI utilizando Java, Spring Boot y LangChain4j. Este evento te guiará a través del proceso de construcción de chatbots, manejo de datos no estructurados y automatización de varias tareas con la ayuda de Modelos de Lenguaje a Gran Escala (LLMs).

Te sumergirás en componentes importantes y adquirirás las mejores prácticas necesarias para crear soluciones de AI eficientes y personalizadas.

Ya seas un entusiasta de AI o un desarrollador experimentado, esta es una oportunidad para mejorar tus habilidades y comprensión de la tecnología AI de vanguardia. No te pierdas esta oportunidad de ampliar tu conocimiento y aplicarlo prácticamente para revolucionar tus aplicaciones.

Programa de estudio

• Introducción a LangChain4j y LLMs
Visión general de los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)
Introducción a LangChain4j y su uso con Java
Configuración del entorno de desarrollo: Java, Spring Boot y LangChain4j
• Construyendo aplicaciones impulsadas por IA con Java
Integración de LLMs en aplicaciones Java
Diseño de arquitectura escalable de IA con Spring Boot
Mejores prácticas para el desarrollo de aplicaciones de IA
• Desarrollo de chatbots con LangChain4j
Conceptos básicos de la IA conversacional y los chatbots
Construcción de un chatbot sencillo con LangChain4j
Mejora de las capacidades del chatbot con LLMs
• Procesamiento de datos no estructurados
Comprensión de datos no estructurados y sus desafíos
Técnicas para procesar texto, imágenes y otros datos no estructurados con LLMs
Implementación de soluciones de procesamiento de datos en el mundo real
• Automatización de tareas con IA
Identificación de tareas adecuadas para la automatización con LLM
Desarrollo de flujos de trabajo automatizados con LangChain4j
Estudios de caso y ejemplos reales
• Personalización de soluciones de IA
Introducción a la personalización en IA
Aprovechamiento de datos de usuarios para personalizar aplicaciones
Mejores prácticas en privacidad y personalización
• Componentes clave y mejores prácticas
Comprensión de los componentes básicos de LangChain4j
Optimización del rendimiento y la eficiencia
Pruebas y despliegue de aplicaciones LangChain4j
• Proyecto final
Diseño y construcción de una aplicación funcional impulsada por IA
Integración de los conceptos aprendidos
Presentación y crítica de los proyectos finales
• Tendencias futuras y consideraciones
Tendencias emergentes en el desarrollo de IA y LLM
Consideraciones éticas y desafíos futuros
Continuación del aprendizaje y recursos en el desarrollo de IA y Java

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Asignaturas

Charlas de conferencia