Szkolenia Fine-Tuning w Radom

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów AI w dziedzinie obronności oraz developerów technologii wojskowych, którzy chcą dostroić modele głębokiego uczenia do wykorzystania w pojazdach autonomicznych, dronach i systemach monitorowania, spełniając przy tym surowe standardy bezpieczeństwa i niezawodności.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Dostrajać modele wizji komputerowej i fuzji czujników do zadań monitorowania i namierzania.
• Adaptować autonomiczne systemy AI do zmieniających się środowisk i profili misji.
• Implementować mechanizmy walidacji i zabezpieczeń awaryjnych w potokach modeli.
• Zapewniać zgodność z normami bezpieczeństwa, ochrony i zgodności specyficznymi dla obronności.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (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 Radom (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 Radom (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów przetwarzania obrazu i deweloperów AI, którzy chcą dostroić modele VLMs, takie jak CLIP i Flamingo, aby poprawić ich wydajność w zadaniach wizualno-tekstowych specyficznych dla branży.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i metody wstępnego trenowania modeli wizyjno-językowych.
• Dostroić modele VLMs do klasyfikacji, wyszukiwania, opisywania obrazów lub wielomodalnych pytań i odpowiedzi.
• Przygotować zbiory danych i zastosować strategie PEFT w celu zmniejszenia zużycia zasobów.
• Ocenić i wdrożyć dostosowane modele VLMs w środowiskach produkcyjnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne w Radom (online lub na miejscu), jest skierowane do inżynierów uczenia maszynowego na poziomie średnio zaawansowanym oraz specjalistów ds. zgodności AI, którzy chcą identyfikować, oceniać i redukować ryzyka bezpieczeństwa oraz uprzedzenia w dostrajanych modelach językowych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć kontekst etyczny i regulacyjny dotyczący bezpiecznych systemów AI.
• Identyfikować i oceniać typowe formy uprzedzeń w dostrajanych modelach.
• Stosować techniki ograniczania uprzedzeń podczas i po treningu.
• Projektować i audytować modele pod kątem bezpieczeństwa, przejrzystości i uczciwości.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów NLP na poziomie średniozaawansowanym oraz zespołów zarządzania wiedzą, którzy chcą dostroić potoki RAG w celu poprawy wydajności w przypadkach użycia, takich jak odpowiadanie na pytania, wyszukiwanie w przedsiębiorstwach i podsumowywanie.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu), jest skierowane do praktyków ML i deweloperów AI na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą dostrajać i wdrażać modele o otwartych wagach, takie jak LLaMA, Mistral i Qwen, do konkretnych zastosowań biznesowych lub wewnętrznych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć ekosystem i różnice między otwartoźródłowymi LLM.
• Przygotować zestawy danych i konfiguracje dostrajania dla modeli takich jak LLaMA, Mistral i Qwen.
• Wykonywać potoki dostrajania przy użyciu Hugging Face Transformers i PEFT.
• Oceniać, zapisywać i wdrażać dostrojone modele w bezpiecznych środowiskach.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Radom (online lub na miejscu) jest skierowany do średniozaawansowanych naukowców zajmujących się danymi oraz inżynierów AI, którzy chcą dostrajać duże modele językowe w sposób bardziej ekonomiczny i efektywny, korzystając z metod takich jak LoRA, Adapter Tuning i Prefix Tuning.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teorię stojącą za technikami efektywnego dostrajania parametrów.
• Zaimplementować LoRA, Adapter Tuning i Prefix Tuning przy użyciu Hugging Face PEFT.
• Porównać kompromisy między wydajnością a kosztami metod PEFT w porównaniu z pełnym dostrajaniem.
• Wdrożyć i skalować dostrojone modele LLM z mniejszymi wymaganiami dotyczącymi mocy obliczeniowej i pamięci.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (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.

Te szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych inżynierów uczenia maszynowego i badaczy AI, którzy chcą zastosować RLHF do dostrajania dużych modeli AI w celu osiągnięcia lepszej wydajności, bezpieczeństwa i zgodności.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teoretyczne podstawy RLHF i dlaczego jest to istotne we współczesnym rozwoju AI.
• Wdrażać modele nagród oparte na opiniach ludzkich, aby kierować procesami uczenia przez wzmocnienie.
• Dostrajać duże modele językowe za pomocą technik RLHF, aby dostosować wyniki do preferencji ludzkich.
• Stosować najlepsze praktyki w zakresie skalowania procesów RLHF dla systemów AI na poziomie produkcyjnym.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu) skierowane jest do zaawansowanych specjalistów, którzy chcą doskonalić swoje umiejętności w diagnozowaniu i rozwiązywaniu problemów związanych z dostrajaniem modeli uczenia maszynowego.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą potrafili:

• Diagnozować problemy, takie jak przeuczenie, niedouczenie i nierównowaga danych.
• Wdrażać strategie poprawiające zbieżność modelu.
• Optymalizować procesy dostrajania w celu poprawy wydajności.
• Debugować procesy treningowe przy użyciu praktycznych narzędzi i technik.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na zaawansowanym poziomie, którzy chcą opanować techniki optymalizacji dużych modeli pod kąstem efektywnego kosztowo dostrajania w rzeczywistych scenariuszach.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć wyzwania związane z dostrajaniem dużych modeli.
• Stosować techniki szkolenia rozproszonego w dużych modelach.
• Wykorzystywać kwantyzację i przycinanie modeli w celu zwiększenia efektywności.
• Optymalizować wykorzystanie sprzętu do zadań dostrajania.
• Efektywnie wdrażać dostrojone modele w środowiskach produkcyjnych.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Radom (online lub na miejscu) jest skierowany do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wykorzystać moc inżynierii promptów i uczenia z niewielką ilością danych, aby zoptymalizować wydajność LLM w zastosowaniach praktycznych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć zasady inżynierii promptów i uczenia z niewielką ilością danych.
• Projektować skuteczne prompty dla różnych zadań NLP.
• Wykorzystywać techniki few-shot do adaptacji LLM z minimalną ilością danych.
• Optymalizować wydajność LLM dla zastosowań praktycznych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (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 Radom (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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (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.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Radom (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.

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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora na żywo w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów od uczenia maszynowego na poziomie podstawowym do średnio zaawansowanego, którzy chcą zrozumieć i stosować techniki uczenia transferowego, aby poprawić efektywność i wydajność w projektach AI.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć podstawowe koncepcje i korzyści uczenia transferowego.
• Poznać popularne wstępnie wytrenowane modele i ich zastosowania.
• Dokonywać strojenia wstępnie wytrenowanych modeli do niestandardowych zadań.
• Stosować uczenie transferowe do rozwiązywania rzeczywistych problemów w NLP i przetwarzaniu obrazów.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (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.

Szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (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 w stanie:

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

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo w Radom (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.