Szkolenia Fine-Tuning w lubelskie

This instructor-led, live training in lubelskie (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.

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

• Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
• Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
• Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
• Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.

Ten prowadzone przez instruktora szkolenie live (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów technologii prawniczych i programistów AI o poziomie średnim, którzy chcą dostosowywać modele językowe do zadań takich jak analiza umów, wyodrębnianie klauzul i automatyczne badania prawnicze w środowiskach świadczenia usług prawnych.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Przygotowywać i czyścić dokumenty prawnicze do dostosowywania modeli NLP.
• Zastosowywać strategie dostosowywania w celu poprawy dokładności modeli w zadaniach prawniczych.
• Wdrażać modele wspomagające przeglądanie umów, klasyfikację i badania.
• Zapewniać zgodność, możliwość audytu i śledzenie wyjść AI w kontekstach prawniczych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowane do specjalistów od sztucznej inteligencji w medycynie oraz naukowców danych na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą dostosowywać modele do diagnoz klinicznych, prognozowania chorób oraz przewidywania wyników dla pacjentów, wykorzystując strukturowane i niesstrukturowane dane medyczne.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Dostosowywać modele sztucznej inteligencji do zestawów danych medycznych, w tym EMR, obrazów oraz danych czasowych.
• Zastosować transfer learning, adaptację domeny oraz kompresję modeli w kontekście medycznym.
• Rozwiązywać problemy związane z prywatnością, uprzedzeniami oraz zgodnością z przepisami podczas rozwoju modeli.
• Wdrażać i monitorować dostosowane modele w rzeczywistych środowiskach opieki zdrowotnej.

Trening prowadzony przez instruktora w lubelskie (online lub na miejscu) jest skierowany do zaawansowanych naukowców danych i inżynierów AI w sektorze finansowym, którzy chcą dostosowywać modele do zastosowań takich jak ocena kredytowa, wykrywanie oszustw i modelowanie ryzyka za pomocą danych finansowych specjalistycznych.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Dostosowywać modele AI do zbiorów danych finansowych w celu poprawy przewidywań oszustw i ryzyka.
• Stosować techniki takie jak transfer learning, LoRA i regularizacja w celu poprawy wydajności modeli.
• Integrować rozważania dotyczące zgodności finansowej w procesie tworzenia modeli AI.
• Wdrażać dostosowane modele do użycia w produkcji w platformach usług finansowych.

This instructor-led, live training in lubelskie (online or onsite) is aimed at advanced-level AI maintenance engineers and MLOps professionals who wish to implement robust continual learning pipelines and effective update strategies for deployed, fine-tuned models.

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

• Design and implement continual learning workflows for deployed models.
• Mitigate catastrophic forgetting through proper training and memory management.
• Automate monitoring and update triggers based on model drift or data changes.
• Integrate model update strategies into existing CI/CD and MLOps pipelines.

Trening prowadzony przez instruktora w formie lubelskie (online lub stacjonarnie) jest skierowany do specjalistów w dziedzinie AI wbudowanej i obliczeń na krawędzi, którzy chcą dopracowywać i optymalizować lekkie modele AI do wdrażania na urządzeniach o ograniczonych zasobach.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wybrać i dostosować wstępnie wytrenowane modele nadające się do wdrażania na krawędzi.
• Zastosować techniki kwantyzacji, obcinania oraz inne metody kompresji w celu zmniejszenia rozmiaru modelu i opóźnień.
• Dopracowywać modele za pomocą transfer learning w celu uzyskania wydajności specyficznej dla zadania.
• Wdrażać optymalizowane modele na rzeczywistych platformach sprzętowych krawędzi.

This instructor-led, live training in lubelskie (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.

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

• Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
• Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
• Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
• Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.

This instructor-led, live training in lubelskie (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML engineers and AI compliance professionals who wish to identify, evaluate, and reduce safety risks and biases in fine-tuned language models.

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

• Understand the ethical and regulatory context for safe AI systems.
• Identify and evaluate common forms of bias in fine-tuned models.
• Apply bias mitigation techniques during and after training.
• Design and audit models for safety, transparency, and fairness.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie lubelskie (online lub na miejscu) jest skierowane do średnio zaawansowanych inżynierów NLP oraz zespołów zarządzania wiedzą, którzy chcą dostroić pipeline RAG w celu poprawy wydajności w przypadkach zastosowań odpowiedzi na pytania, wyszukiwania przedsiębiorstwa i podsumowywania.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i przepływ pracy systemów RAG.
• Dostroić komponenty retrievera i generatora dla danych specyficznych dla domeny.
• Ocenić wydajność RAG i wdrożyć poprawki za pomocą technik PEFT.
• Wdrożyć zoptymalizowane systemy RAG do użytku wewnętrznego lub produkcyjnego.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w lubelskie, jest skierowane do praktyków ML i developerów AI na poziomie średnim, którzy chcą dostosowywać i wdrażać modele o otwartych wagach, takie jak LLaMA, Mistral i Qwen dla konkretnych zastosowań biznesowych lub wewnętrznych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć ekosystem i różnice między otwartymi źródłami modeli LLM.
• Przygotować zestawy danych i konfiguracje do dostosowywania dla modeli, takich jak LLaMA, Mistral i Qwen.
• Wykonujeć procesy dostosowywania za pomocą Hugging Face Transformers i PEFT.
• Ocenić, zapisać i wdrożyć dostosowane modele w bezpiecznych środowiskach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w formie lubelskie (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla data scientistów i inżynierów AI na poziomie średnim, którzy chcą doskonalić duże modele językowe w sposób bardziej ekonomiczny i efektywny, wykorzystując metody takie jak LoRA, Adapter Tuning i Prefix Tuning.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teorię za podejściami do efektywnego parametru fine-tuning.
• Wdrożyć LoRA, Adapter Tuning i Prefix Tuning za pomocą Hugging Face PEFT.
• Porównać wydajność i koszty związane z metodami PEFT w porównaniu do pełnego fine-tuning.
• Wdrożyć i skalować doskonalone modele językowe z mniejszymi wymaganiami obliczeniowymi i miejsca na dysku.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w lubelskie, jest skierowane do inżynierów uczenia maszynowego, deweloperów AI oraz naukowców danych na poziomie średnim do zaawansowanym, którzy chcą nauczyć się używania QLoRA do efektywnego dopasowywania dużych modeli do określonych zadań i dostosowań.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teorię stojącą za QLoRA i technikami kwantyzacji dla modeli językowych (LLMs).
• Wdrożyć QLoRA w procesie dopasowywania dużych modeli językowych do zastosowań specjalistycznych.
• Optymalizować wydajność dopasowywania przy ograniczonych zasobach obliczeniowych za pomocą kwantyzacji.
• Efektywnie wdrażać i oceniać dopasowane modele w rzeczywistych zastosowaniach.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie lubelskie (online lub stacjonarnym) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów uczenia maszynowego i badaczy sztucznej inteligencji, którzy chcą zastosować RLHF do doszlifowania dużych modeli AI w celu uzyskania lepszej wydajności, bezpieczeństwa i zgodności.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teoretyczne podstawy RLHF i dlaczego jest ono kluczowe w współczesnym rozwoju sztucznej inteligencji.
• Wdrożyć modele nagród opartych na opinii człowieka, aby kierować procesami uczenia wzmocnionego.
• Doszkolić duże modele językowe za pomocą technik RLHF, aby dostosować wyniki do preferencji człowieka.
• Zastosować najlepsze praktyki w zakresie skalowania procesów RLHF dla systemów sztucznej inteligencji przeznaczonych do produkcji.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubelskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności dostosowywania modeli AI do krytycznych zadań finansowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć podstawy dostrajania dla aplikacji finansowych.
• Wykorzystać wstępnie wytrenowane modele do zadań specyficznych dla domeny w finansach.
• Stosować techniki wykrywania oszustw, oceny ryzyka i generowania porad finansowych.
• Zapewnienie zgodności z przepisami finansowymi, takimi jak GDPR i SOX.
• Wdrożenie bezpieczeństwa danych i etycznych praktyk AI w aplikacjach finansowych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubelskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą udoskonalić swoje umiejętności w diagnozowaniu i rozwiązywaniu wyzwań związanych z dostrajaniem modeli uczenia maszynowego.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Diagnozować kwestie takie jak nadmierne dopasowanie, niedopasowanie i brak równowagi danych.
• Wdrożyć strategie w celu poprawy konwergencji modelu.
• Optymalizować potoki dostrajania w celu uzyskania lepszej wydajności.
• Debugować procesy szkoleniowe przy użyciu praktycznych narzędzi i technik.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubelskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą opanować techniki optymalizacji dużych modeli pod kątem opłacalnego dostrajania w rzeczywistych scenariuszach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć wyzwania związane z dostrajaniem dużych modeli.
• Zastosować rozproszone techniki szkoleniowe do dużych modeli.
• Wykorzystać kwantyzację modelu i przycinanie w celu zwiększenia wydajności.
• Optymalizować wykorzystanie sprzętu do zadań dostrajania.
• Skutecznie wdrażać dostrojone modele w środowiskach produkcyjnych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubelskie (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 lubelskie (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 lubelskie (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych badaczy sztucznej inteligencji, inżynierów uczenia maszynowego i programistów, którzy chcą dostroić DeepSeek modele LLM do tworzenia wyspecjalizowanych aplikacji AI dostosowanych do konkretnych branż, dziedzin lub potrzeb biznesowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć architekturę i możliwości modeli DeepSeek, w tym DeepSeek-R1 i DeepSeek-V3.
• Przygotować zestawy danych i wstępnie przetworzyć dane do dostrojenia.
• Dostrajanie DeepSeek LLM do zastosowań specyficznych dla danej domeny.
• Efektywna optymalizacja i wdrażanie dostrojonych modeli.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubelskie (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 lubelskie (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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubelskie (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 prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w lubelskie (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 lubelskie (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 lubelskie (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.