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

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących do średnio zaawansowanych naukowców danych i programistów, którzy chcą wdrożyć i wykorzystać Małe Modele Językowe w różnych aplikacjach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i funkcjonalność Małych Modeli Językowych.
• Wdrożyć SLM do zadań takich jak generowanie tekstu i analiza sentymentu.
• Optymalizować i dostrajać SLM do konkretnych przypadków użycia.
• Wdrożyć SLM w środowiskach o ograniczonych zasobach.
• Ocenić i zinterpretować wydajność SLM w rzeczywistych scenariuszach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych technologów edukacyjnych, projektantów instrukcji i programistów AI w edukacji, którzy chcą zintegrować Small Language Models (SLMs) z platformami edukacyjnymi w celu usprawnienia procesów nauczania i uczenia się.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć rolę SLM w technologii edukacyjnej.
• Projektować doświadczenia edukacyjne oparte na sztucznej inteligencji przy użyciu SLM.
• Wdrażać SLM w różnych środowiskach edukacyjnych.
• Ocenić skuteczność SLM w efektach uczenia się.

Szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do planistów miejskich, administratorów miast oraz rozwiązań dla inteligentnych miast na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrożyć Małe Modele Językowe (SLMs) w projektach inteligentnych miast w celu poprawy życia miejskiego.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zastosowanie SLMs w inteligentnych miastach.
• Integrować SLMs z zestawami danych miejskich w celu poprawy podejmowania decyzji.
• Rozwijać strategie wdrażania SLMs w systemach zarządzania miastem.
• Ocenić wpływ SLMs na planowanie miejskie i rozwiązania dla inteligentnych miast.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne Polsce (online lub na miejscu) skierowane jest do zaawansowanych inżynierów maszynowego uczenia się oraz badaczy sztucznej inteligencji, którzy chcą rozwijać energooszczędne rozwiązania AI przy użyciu małych modeli językowych, które są zarówno mocne, jak i przyjazne dla środowiska.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć wpływ AI na zużycie energii i środowisko.
• Zastosować techniki kompresji i optymalizacji modeli w celu zmniejszenia rozmiaru i zużycia energii przez modele AI.
• Wykorzystywać energooszczędne sprzęt i oprogramowanie do wdrażania AI.
• Wdrażać najlepsze praktyki w zakresie zrównoważonego rozwoju AI.
• Działać na rzecz i przyczyniać się do zrównoważonych praktyk w branży AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do pośrednio zaawansowanych naukowców ds. danych, naukowców z zakresu uczenia maszynowego i AI, którzy chcą tworzyć angażujące i wydajne doświadczenia konwersacyjne zasilane AI przy użyciu małych modeli językowych.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawy sztucznej inteligencji konwersacyjnej oraz rolę małych modeli językowych (SLMs).
• Projektować i wdrażać interakcje AI zorientowane na użytkownika.
• Tworzyć i trenować małe modele językowe dla aplikacji interaktywnych.
• Oceniać i poprawiać skuteczność komunikacji człowiek-AI za pomocą odpowiednich metryk.
• Wdrażać skalowalne i etyczne interfejsy konwersacyjne napędzane AI w realnych scenariuszach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów IT na poziomie średnim, którzy chcą wdrażać małe modele językowe bezpośrednio na urządzenia o ograniczonych możliwościach obliczeniowych, otwierając możliwości dla innowacyjnych aplikacji w różnych sektorach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć wyzwania i rozwiązania związane z wdrażaniem sztucznej inteligencji na kompaktowym sprzęcie.
• Optymalizować i kompresować modele AI dla wydajnego wdrażania na urządzeniu.
• Wykorzystywać nowoczesne ramy i narzędzia AI do wdrażania modeli na urządzeniu.
• Projektować i rozwijać aplikacje AI w czasie rzeczywistym dla urządzeń mobilnych i IoT.
• Ocenić i zapewnić bezpieczeństwo i prywatność systemów AI na urządzeniu.