Advanced Fine-Tuning & Prompt Management in Vertex AI - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych specjalistów od uczenia maszynowego, którzy chcą opanować najnowocześniejsze techniki uczenia transferowego i zastosować je do złożonych problemów w świecie rzeczywistym.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zaawansowane koncepcje i metodologie w uczeniu transferowym.
• Wdrożyć techniki adaptacji specyficzne dla domeny dla wstępnie wytrenowanych modeli.
• Zastosować ciągłe uczenie się do zarządzania ewoluującymi zadaniami i zestawami danych.
• Opanować wielozadaniowe dostrajanie w celu zwiększenia wydajności modelu w różnych zadaniach.

Ten prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów średnio zaawansowanych, naukowców danych i profesjonalistów z branży technologicznej, którzy chcą wykorzystać Google Vertex AI do tworzenia i wdrażania niestandardowych modeli AI.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć możliwości i funkcje Google Vertex AI.
• Skonfigurować i uruchomić środowisko Google Vertex AI.
• Tworzyć i szkolić niestandardowe modele AI za pomocą Vertex AI.
• Wdrażać i zarządzać modelami AI na platformie Google Cloud.
• Wykorzystywać narzędzia Vertex AI do monitorowania i optymalizowania wydajności modeli.
• Wdrażać najlepsze praktyki w zakresie rozwoju i wdrażania modeli AI.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą niezawodnie i wydajnie wdrażać precyzyjnie dostrojone modele.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć wyzwania związane z wdrażaniem precyzyjnie dostrojonych modeli do produkcji.
• Konteneryzować i wdrażać modele przy użyciu narzędzi takich jak Docker i Kubernetes.
• Wdrożyć monitorowanie i rejestrowanie wdrożonych modeli.
• Optymalizować modele pod kątem opóźnień i skalowalności w rzeczywistych scenariuszach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą dostosować wstępnie wytrenowane modele do określonych zadań i zestawów danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady dostrajania i jego zastosowania.
• Przygotować zestawy danych do dostrajania wstępnie wytrenowanych modeli.
• Dostroić duże modele językowe (LLM) do zadań NLP.
• Optymalizować wydajność modeli i radzić sobie z typowymi wyzwaniami.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów i praktyków AI, którzy chcą wdrożyć strategie dostrajania dużych modeli bez potrzeby korzystania z rozległych zasobów obliczeniowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady Low-Rank Adaptation (LoRA).
• Wdrożyć LoRA w celu wydajnego dostrajania dużych modeli.
• Zoptymalizować dostrajanie dla środowisk o ograniczonych zasobach.
• Ocenić i wdrożyć modele dostrojone LoRA do praktycznych zastosowań.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą opanować multimodalne dostrajanie modeli dla innowacyjnych rozwiązań AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć architekturę modeli multimodalnych, takich jak CLIP i Flamingo.
• Skutecznie przygotowywać i wstępnie przetwarzać multimodalne zestawy danych.
• Dostroić modele multimodalne do konkretnych zadań.
• Optymalizować modele pod kątem rzeczywistych zastosowań i wydajności.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą ulepszyć swoje projekty NLP poprzez skuteczne dostrojenie wstępnie wytrenowanych modeli językowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy dostrajania dla zadań NLP.
• Dostroić wstępnie wytrenowane modele, takie jak GPT, BERT i T5, do konkretnych zastosowań NLP.
• Optymalizacja hiperparametrów w celu poprawy wydajności modelu.
• Ocena i wdrażanie dostrojonych modeli w rzeczywistych scenariuszach.

Vertex AI provides a unified platform for generative media, offering models like Veo for video, Imagen for image creation, Chirp for speech, and Lyria for music. These capabilities enable production-ready workflows for creative, marketing, and enterprise use cases.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to harness generative AI for multimedia content creation and deployment using Vertex AI.

By the end of this training, participants will be able to:

• Generate images, videos, audio, and music using Vertex AI’s suite of models.
• Integrate generative media into marketing and product workflows.
• Optimize prompts and fine-tune outputs for quality and brand consistency.
• Deploy production-ready generative media solutions in enterprise settings.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises with Vertex AI generative media models.
• Real-world case studies and creative project labs.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Vertex AI provides powerful tools for building multimodal LLM workflows that integrate text, audio, and image data into a single pipeline. With long context window support and Gemini API parameters, it enables advanced applications in planning, reasoning, and cross-modal intelligence.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate to advanced-level practitioners who wish to design, build, and optimize multimodal AI workflows in Vertex AI.

By the end of this training, participants will be able to:

• Leverage Gemini models for multimodal inputs and outputs.
• Implement long-context workflows for complex reasoning.
• Design pipelines that integrate text, audio, and image analysis.
• Optimize Gemini API parameters for performance and cost efficiency.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with multimodal workflows.
• Project-based exercises for applied multimodal use cases.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wykorzystać moc szybkiej inżynierii i uczenia się kilku ujęć, aby zoptymalizować wydajność LLM w rzeczywistych zastosowaniach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady inżynierii podpowiedzi i uczenia się kilku strzałów.
• Projektować skuteczne podpowiedzi dla różnych zadań NLP.
• Wykorzystywać techniki "few-shot" do adaptacji LLM przy minimalnej ilości danych.
• Optymalizować wydajność LLM pod kątem praktycznych zastosowań.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących i średnio zaawansowanych specjalistów od uczenia maszynowego, którzy chcą zrozumieć i zastosować techniki uczenia transferowego w celu poprawy wydajności i wydajności w projektach AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawowe pojęcia i korzyści płynące z uczenia transferowego.
• Poznaj popularne wstępnie wytrenowane modele i ich zastosowania.
• Dostrajać wstępnie wytrenowane modele do niestandardowych zadań.
• Zastosować uczenie transferowe do rozwiązywania rzeczywistych problemów w NLP i wizji komputerowej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla początkujących do średnio zaawansowanych inżynierów oprogramowania lub osób, które chcą nauczyć się korzystania z Vertex AI do wykonywania i ukończenia zadań związanych z uczeniem maszynowym.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć, jak działa Vertex AI i używać go jako platformy uczenia maszynowego.
• Nauczyć się koncepcji uczenia maszynowego i NLP.
• Dowiedzieć się, jak trenować i wdrażać modele uczenia maszynowego przy użyciu Vertex AI.

Vertex AI Agent Builder is a no-code/low-code environment for creating grounded agents that combine generative models with retrieval-augmented generation (RAG), allowing teams to rapidly build agents that use enterprise data and search to provide accurate, context-aware responses.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level practitioners who wish to design, configure, and deploy smart agents using Vertex AI Agent Builder and RAG patterns.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design grounded agent workflows using Agent Builder.
• Implement RAG pipelines with search and vector stores.
• Integrate enterprise data sources securely for retrieval.
• Evaluate and iterate agent behavior using testing and metrics.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs using Vertex AI Agent Builder and RAG components.
• Project-based exercises to build and refine agents.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Vertex AI provides streamlined integration options for embedding Gemini models directly into mobile and web applications using Firebase and SDKs. This enables developers and product teams to deliver AI-powered features at the app level, such as intelligent assistants, multimodal input handling, and personalized user experiences.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level practitioners who wish to embed Vertex AI Gemini capabilities into applications using Firebase and related SDKs.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up Firebase and SDKs for Vertex AI integration.
• Embed Gemini-powered features into mobile and web apps.
• Handle multimodal inputs such as text, image, and audio in client apps.
• Deploy and monitor AI features in production applications.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with Firebase and Vertex AI SDKs.
• Project-based exercises for app-level AI features.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Vertex AI provides enterprise-ready tools for managing the full machine learning lifecycle, including observability, compliance, and operational excellence. With live monitoring, data residency controls, grounding, and integrated Gen AI evaluation, Vertex AI is designed to meet the demands of production-grade AI systems.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate to advanced-level professionals who wish to deploy, monitor, and govern Vertex AI models in enterprise environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up MLOps pipelines using Vertex AI.
• Monitor and observe models with real-time insights.
• Apply grounding techniques and evaluation tools for Gen AI models.
• Implement compliance and governance strategies, including data residency controls.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with enterprise-grade Vertex AI tools.
• Case studies and compliance-driven scenarios.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.