Małe Modele Językowe (SLMs) dla Aplikacji Specyficznych dla Dziedziny - Plan Szkolenia

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do początkujących i średnio zaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz programistów, którzy chcą wdrażać i wykorzystywać Małe Modele Językowe w różnych zastosowaniach.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i funkcjonalność Małych Modeli Językowych.
• Wdrażać SLMs do zadań takich jak generowanie tekstu i analiza sentymentu.
• Optymalizować i dostosowywać SLMs do konkretnych przypadków użycia.
• Wdrażać SLMs w środowiskach o ograniczonych zasobach.
• Oceniać i interpretować wydajność SLMs w rzeczywistych scenariuszach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do technologów edukacyjnych, projektantów instrukcji oraz programistów AI w edukacji na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zintegrować Małe Modele Językowe (SLMs) z platformami edukacyjnymi, aby usprawnić procesy nauczania i uczenia się.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć rolę SLMs w technologiach edukacyjnych.
• Projektować doświadczenia edukacyjne oparte na AI z wykorzystaniem SLMs.
• Wdrażać SLMs w różnych środowiskach edukacyjnych.
• Oceniać skuteczność SLMs w wynikach nauczania.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych planistów miejskich, administratorów miast oraz deweloperów rozwiązań dla inteligentnych miast, którzy chcą wdrożyć Małe Modele Językowe (SLMs) w projektach związanych z inteligentnymi miastami, aby poprawić jakość życia miejskiego.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zastosowanie SLMs w inteligentnych miastach.
• Integrować SLMs z zestawami danych miejskich w celu poprawy procesu decyzyjnego.
• Opracowywać strategie wdrażania SLMs w systemach zarządzania miastem.
• Oceniać wpływ SLMs na planowanie miejskie i rozwiązania dla inteligentnych miast.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu), skierowane jest do zaawansowanych inżynierów uczenia maszynowego i badaczy AI, którzy chcą rozwijać energooszczędne rozwiązania AI z wykorzystaniem małych modeli językowych, które są zarówno wydajne, jak i przyjazne dla środowiska.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć wpływ AI na zużycie energii i środowisko.
• Stosować techniki kompresji i optymalizacji modeli w celu zmniejszenia rozmiaru i zużycia energii przez modele AI.
• Wykorzystywać energooszczędne rozwiązania sprzętowe i programowe do wdrażania AI.
• Wdrażać najlepsze praktyki w zakresie zrównoważonego rozwoju AI.
• Promować i przyczyniać się do zrównoważonych praktyk w branży AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych naukowców zajmujących się danymi, badaczy uczenia maszynowego i AI, którzy chcą tworzyć angażujące i efektywne doświadczenia konwersacyjne wspierane przez małe modele językowe.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawy konwersacyjnej AI oraz rolę SLMs.
• Projektować i implementować interakcje AI skoncentrowane na użytkowniku.
• Tworzyć i trenować SLMs dla interaktywnych aplikacji.
• Oceniać i poprawiać skuteczność komunikacji człowiek-AI przy użyciu odpowiednich metryk.
• Wdrażać skalowalne i etyczne interfejsy konwersacyjne napędzane AI w rzeczywistych scenariuszach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów IT na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrażać małe modele językowe bezpośrednio na urządzeniach o ograniczonych możliwościach przetwarzania, otwierając możliwości innowacyjnych zastosowań w różnych sektorach.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć wyzwania i rozwiązania związane z wdrażaniem AI na kompaktowym sprzęcie.
• Optymalizować i kompresować modele AI w celu efektywnego wdrożenia na urządzeniach.
• Wykorzystywać nowoczesne frameworki i narzędzia AI do wdrażania modeli na urządzeniach.
• Projektować i rozwijać aplikacje AI działające w czasie rzeczywistym na urządzeniach mobilnych i IoT.
• Oceniać i zapewniać bezpieczeństwo oraz prywatność systemów AI na urządzeniach.