Dostrajanie sztucznej inteligencji w systemach autonomicznych i monitoringu - Plan Szkolenia

Vertex AI oferuje zaawansowane narzędzia do dostrajania dużych modeli i zarządzania promptami, umożliwiając programistom i zespołom danych optymalizację dokładności modeli, usprawnienie procesów iteracyjnych oraz zapewnienie rygorystycznej oceny dzięki wbudowanym bibliotekom i usługom.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do praktyków na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą poprawić wydajność i niezawodność aplikacji generatywnej sztucznej inteligencji, korzystając z nadzorowanego dostrajania, wersjonowania promptów i usług oceny w Vertex AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Stosować techniki nadzorowanego dostrajania do modeli Gemini w Vertex AI.
• Implementować przepływy pracy związane z zarządzaniem promptami, w tym wersjonowanie i testowanie.
• Wykorzystywać biblioteki oceny do porównywania i optymalizacji wydajności AI.
• Wdrażać i monitorować ulepszone modele w środowiskach produkcyjnych.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Praktyczne laboratoria z narzędziami do dostrajania i zarządzania promptami w Vertex AI.
• Studia przypadków optymalizacji modeli przedsiębiorstw.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do zaawansowanych specjalistów od uczenia maszynowego, którzy chcą opanować najnowocześniejsze techniki uczenia transferowego i zastosować je do złożonych problemów rzeczywistych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć zaawansowane koncepcje i metodologie w uczeniu transferowym.
• Zaimplementować techniki adaptacji specyficzne dla domeny w wstępnie wytrenowanych modelach.
• Zastosować ciągłe uczenie do zarządzania ewoluującymi zadaniami i zestawami danych.
• Opanować dostrajanie wielozadaniowe, aby poprawić wydajność modelu w różnych zadaniach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów utrzymania AI i profesjonalistów MLOps, którzy chcą wdrożyć solidne potoki ciągłego uczenia się i skuteczne strategie aktualizacji dla wdrożonych, dostrojonych modeli.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i wdrażać przepływy pracy ciągłego uczenia się dla wdrożonych modeli.
• Zapobiegać katastrofalnemu zapominaniu poprzez odpowiednie szkolenie i zarządzanie pamięcią.
• Automatyzować monitorowanie i wyzwalacze aktualizacji na podstawie dryfu modelu lub zmian w danych.
• Integrować strategie aktualizacji modeli z istniejącymi potokami CI/CD i MLOps.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą wdrażać dostrojone modele w sposób niezawodny i efektywny.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć wyzwania związane z wdrażaniem dostrojonych modeli w produkcji.
• Konteneryzować i wdrażać modele za pomocą narzędzi takich jak Docker i Kubernetes.
• Wdrażać monitorowanie i logowanie dla wdrożonych modeli.
• Optymalizować modele pod kątem opóźnienia i skalowalności w rzeczywistych scenariuszach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na średnim poziomie zaawansowania, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności dostosowywania modeli AI do kluczowych zadań finansowych.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy dostrajania modeli do aplikacji finansowych.
• Wykorzystywać wstępnie wytrenowane modele do zadań specyficznych dla finansów.
• Stosować techniki wykrywania oszustw, oceny ryzyka i generowania porad finansowych.
• Zapewniać zgodność z regulacjami finansowymi, takimi jak GDPR i SOX.
• Wdrażać praktyki związane z bezpieczeństwem danych i etyką AI w aplikacjach finansowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą dostosować wstępnie wytrenowane modele do konkretnych zadań i zbiorów danych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do programistów i praktyków AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrożyć strategie dostrajania dużych modeli bez konieczności posiadania rozległych zasobów obliczeniowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady Adaptacji Niskiego Rzędu (LoRA).
• Zaimplementować LoRA do efektywnego dostrajania dużych modeli.
• Optymalizować dostrajanie w środowiskach o ograniczonych zasobach.
• Ocenić i wdrożyć modele dostrojone za pomocą LoRA do praktycznych zastosowań.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą opanować dostrajanie modeli wielomodalnych w celu tworzenia innowacyjnych rozwiązań AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę modeli wielomodalnych, takich jak CLIP i Flamingo.
• Skutecznie przygotowywać i przetwarzać zbiory danych wielomodalnych.
• Dostrajać modele wielomodalne do konkretnych zadań.
• Optymalizować modele pod kątem zastosowań w świecie rzeczywistym i wydajności.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą poprawić swoje projekty NLP poprzez efektywne dostrajanie wstępnie wytrenowanych modeli językowych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy dostrajania modeli do zadań NLP.
• Dostroić wstępnie wytrenowane modele, takie jak GPT, BERT i T5, do konkretnych zastosowań NLP.
• Optymalizować hiperparametry w celu poprawy wydajności modelu.
• Ocenić i wdrożyć dostrojone modele w rzeczywistych scenariuszach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów AI w sektorze finansowym, którzy chcą dostroić modele do zastosowań takich jak scoring kredytowy, wykrywanie oszustw i modelowanie ryzyka przy użyciu danych finansowych specyficznych dla danej dziedziny.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Dostrajać modele AI na zbiorach danych finansowych w celu poprawy prognozowania oszustw i ryzyka.
• Stosować techniki takie jak uczenie transferowe, LoRA i regularyzację w celu zwiększenia wydajności modelu.
• Integrować aspekty zgodności finansowej w procesie modelowania AI.
• Wdrażać dostrojone modele do użytku produkcyjnego na platformach usług finansowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych i zaawansowanych programistów AI w medycynie oraz naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą dostroić modele do diagnozowania klinicznego, przewidywania chorób i prognozowania wyników pacjentów przy użyciu ustrukturyzowanych i nieustrukturyzowanych danych medycznych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Dostrajać modele AI na zbiorach danych z zakresu opieki zdrowotnej, w tym EMR, obrazowania i danych szeregów czasowych.
• Stosować transfer uczenia, adaptację dziedzinową i kompresję modeli w kontekstach medycznych.
• Zajmować się kwestiami prywatności, uprzedzeń i zgodności z przepisami w rozwoju modeli.
• Wdrażać i monitorować dostrojone modele w rzeczywistych środowiskach opieki zdrowotnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych badaczy AI, inżynierów uczenia maszynowego oraz programistów, którzy chcą dostroić modele DeepSeek LLM, aby tworzyć wyspecjalizowane aplikacje AI dostosowane do konkretnych branż, dziedzin lub potrzeb biznesowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i możliwości modeli DeepSeek, w tym DeepSeek-R1 i DeepSeek-V3.
• Przygotować zbiory danych i przetworzyć dane do dostrajania.
• Dostroić DeepSeek LLM do aplikacji specyficznych dla danej dziedziny.
• Zoptymalizować i wdrożyć dostrojone modele w efektywny sposób.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów technologii prawniczych i programistów AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą dostroić modele językowe do zadań takich jak analiza umów, ekstrakcja klauzul i zautomatyzowane badania prawne w środowiskach usług prawnych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Przygotować i oczyścić dokumenty prawne do dostrajania modeli NLP.
• Stosować strategie dostrajania w celu poprawy dokładności modeli w zadaniach prawnych.
• Wdrażać modele do wspomagania przeglądu, klasyfikacji i badań umów.
• Zapewnić zgodność, możliwość audytu i śledzenia wyników AI w kontekstach prawnych.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do inżynierów uczenia maszynowego, programistów AI i naukowców zajmujących się danymi na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, którzy chcą nauczyć się, jak używać QLoRA do efektywnego dostrajania dużych modeli pod kątem konkretnych zadań i dostosowań.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teorię stojącą za QLoRA i technikami kwantyzacji dla LLM.
• Zaimplementować QLoRA w dostrajaniu dużych modeli językowych dla aplikacji specyficznych dla domeny.
• Optymalizować wydajność dostrajania przy ograniczonych zasobach obliczeniowych przy użyciu kwantyzacji.
• Efektywnie wdrażać i oceniać dostrojone modele w rzeczywistych aplikacjach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych programistów AI pracujących w systemach wbudowanych oraz specjalistów od przetwarzania brzegowego, którzy chcą dostrajać i optymalizować lekkie modele AI pod kątem wdrożenia na urządzeniach o ograniczonych zasobach.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wybierać i adaptować wstępnie wytrenowane modele odpowiednie do wdrożenia na urządzeniach brzegowych.
• Stosować kwantyzację, przycinanie i inne techniki kompresji w celu zmniejszenia rozmiaru modelu i opóźnienia.
• Dostrajać modele za pomocą uczenia transferowego w celu uzyskania wydajności dostosowanej do konkretnych zadań.
• Wdrażać zoptymalizowane modele na rzeczywistych platformach sprzętowych brzegowych.