Corso di formazione Qwen Chat per la Produttività Aziendale: Assistenza AI per il Lavoro di Ufficio

Questo corso di formazione, con istruttore (online o in sede), è rivolto a sviluppatori AI di livello avanzato e architetti enterprise che desiderano personalizzare e distribuire Qwen per varie applicazioni enterprise.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Personalizzare Qwen per soddisfare esigenze enterprise specifiche.
• Distribuire Qwen in un ambiente cloud o on-premise.
• Integrare Qwen con i sistemi e le applicazioni enterprise esistenti.
• Monitorare e ottimizzare le prestazioni delle soluzioni basate su Qwen.

Qwen Chat è un assistente basato s'intelligenza artificiale progettato per aiutare le organizzazioni a creare, organizzare e mantenere contenuti interni di alta qualità e asset di conoscenza.

Questo training guidato da istruttore (online o in presenza) è rivolto a professionisti intermedi che desiderano ottimizzare gli sforzi di documentazione, migliorare l'accuratezza del contenuto e potenziare i processi di gestione della conoscenza utilizzando l'IA.

Dopo aver completato questo training, i partecipanti saranno pronti a:

• Pulire e strutturare la documentazione interna per maggiore chiarezza e coerenza.
• Generare e affinare politiche, procedure operative standard (SOP) e linee guida.
• Creare FAQ accurati e articoli di base della conoscenza per l'uso interno.
• Utilizzare l'IA per supportare gli aggiornamenti del contenuto, la gestione delle versioni e il governo della documentazione.

Formato del Corso

• Dimostrazioni guidate dall'istruttore con discussione interattiva.
• Esercizi pratici utilizzando scenari di documentazione reali.
• Attività pratiche focalizzate sulla gestione degli asset di conoscenza interna.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Versioni personalizzate di questo training possono essere organizzate per adattarsi ai flussidi lavoro e agli standard di documentazione della vostra organizzazione.

Qwen Chat è un assistente AI versatile progettato per migliorare la comunicazione, migliorare la qualità delle risposte e supportare operazioni di servizio clientela scalabili.

Questa formazione guidata dal docente (online o in presenza) è rivolta a professionisti di livello intermedio che desiderano utilizzare Qwen Chat per razionalizzare i compiti di supporto, migliorare le interazioni con i clienti e rafforzare la coerenza della comunicazione all'interno delle squadre.

Al termine di questa formazione, i partecipanti acquisiranno le competenze per:

• Creare risposte efficaci assistite da AI.
• Sviluppare modelli riutilizzabili per domande comuni.
• Applicare strategie di richiesta per output precisi e affidabili.
• Utilizzare Qwen Chat per migliorare i flussi di lavoro di seguito, escalation e documentazione.

Formato del Corso

• Dimostrazioni guidate con esempi pratici.
• Esercizi pratica basati su scenari di supporto reali.
• Sessioni di pratica interattive in un ambiente live-lab.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• È possibile concordare personalizzazioni per allinearsi ai flussi di lavoro di supporto e agli standard di comunicazione della vostra organizzazione.

Qwen Chat is an AI-driven communication and productivity tool that requires careful governance to ensure compliant, ethical, and responsible usage across the workplace.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level professionals who wish to develop, implement, or oversee responsible-use policies and governance frameworks for Qwen Chat within their organizations.

Upon completion of this training, participants will gain the ability to:

• Establish foundational governance practices for Qwen Chat adoption.
• Define responsible-use guidelines aligned with data privacy requirements.
• Design safe and compliant prompt usage frameworks.
• Implement monitoring, audit trails, and enforcement mechanisms.

Format of the Course

• Instructor-led discussions supported by real-world case examples.
• Policy-building exercises and collaborative workshops.
• Hands-on practice with governance scenarios in a live-lab setting.

Course Customization Options

• Training can be tailored to address your organization’s compliance, governance, and operational requirements.

Qwen Chat è uno strumento di analisi e redazione basato s'intelligenza artificiale progettato per aiutare le squadre a estrarre intuizioni, riassumere materiale complesso e accelerare i flussi di lavoro di intelligenza aziendale.

Questo training guidato da un istruttore (online o in presenza) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano migliorare la ricerca di mercato, l'analisi competitiva e la redazione strategica utilizzando Qwen Chat.

Al termine di questo training, i partecipanti saranno pronti a:

• Riassumere efficacemente rapporti industriali e documenti ampi.
• Generare confronti competitivi chiari e strutturati.
• Creare brevi di business, analisi SWOT e riassunti di intuizioni.
• Sviluppare flussi di lavoro con prompt che accelerano la raccolta di informazioni.

Formato del Corso

• Dimostrazioni pratiche supportate da spiegazioni guidate.
• Esercizi basati su scenari focalizzati sulle attività di analisi del mercato reale.
• Attività pratiche utilizzando un ambiente live-lab.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Il training può essere adattato per allinearsi ai flussi di lavoro di ricerca di mercato e intelligenza competitiva della vostra organizzazione.

Questo corso di formazione pratico, guidato da un istruttore (online o in sede), è rivolto a specialisti NLP di livello avanzato, data scientist e ricercatori di AI che desiderano integrare Qwen nei loro workflow NLP.

Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l'architettura e le funzionalità di Qwen.
• Utilizzare Qwen per attività NLP avanzate, tra cui generazione, analisi e trasformazione del testo.
• Integrare Qwen nelle applicazioni di AI per l'elaborazione di dati in linguaggio naturale.
• Ottimizzare i workflow NLP utilizzando le API e le librerie di Qwen.
• Valutare e ottimizzare i modelli di Qwen per compiti specifici.