Szkolenia Fine-Tuning w Radom

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów AI obronnych i twórców technologii wojskowych, którzy chcą dostosować modele uczenia głębokiego do zastosowań w pojazdach autonomicznych, dronach i systemach obserwacji, jednocześnie spełniając surowe standardy bezpieczeństwa i niezawodności.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Dostosować modele wizji komputerowej i fuzji czujników do zadań obserwacji i celowania.
• Dopasować autonomiczne systemy AI do zmieniających się środowisk i profili misji.
• Wdrożyć sprawdzone mechanizmy walidacji i awaryjne w potokach modelowych.
• Zapewnić zgodność z wymaganiami obronnymi dotyczącymi zgodności, bezpieczeństwa i bezpieczeństwa.

Ta szkolenia prowadzona przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest skierowana do pośrednio zaawansowanych inżynierów technologii prawnie i deweloperów AI, którzy chcą dostosować modele językowe do zadań takich jak analiza umów, wyodrębnianie klauzul i automatyczne badania prawnie w środowiskach usług prawnych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Przygotować i oczyścić dokumenty prawne do dostosowania modeli NLP.
• Zastosować strategie dostosowywania, aby poprawić dokładność modelu w zadaniach prawnie.
• Wdrożyć modele do pomocy w przeglądzie umów, klasyfikacji i badaniach.
• Zapewnić zgodność, kontrolowalność i przypisalność wyników AI w kontekście prawnym.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening w Radom (online lub stacjonarny) jest skierowany do poziomu średniozaawansowanego do zaawansowanego programistów medycznych AI i naukowców danych, którzy chcą dostosować modele dla diagnostyki klinicznej, przewidywania chorób i prognozowania wyników leczenia przy użyciu strukturyzowanych i niestrukturyzowanych danych medycznych.

Po zakończeniu tego treningu uczestnicy będą w stanie:

• Dostosować modele AI na zestawach danych opieki zdrowotnej, w tym EMRs, obrazowania i danych serii czasowych.
• Stosować transfer learning, adaptację domenową i kompresję modeli w kontekście medycznym.
• Rozwiązywać kwestie prywatności, uprzedzeń i zgodności regulacyjnej w procesie tworzenia modeli.
• Wdrażać i monitorować dostosowane modele w rzeczywistych środowiskach opieki zdrowotnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych data scientistów i inżynierów AI w sektorze finansowym, którzy chcą dostosować modele do zastosowań takich jak ocena kredytowa, wykrywanie oszustw i modelowanie ryzyka przy użyciu domenowych danych finansowych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Dostosować modele AI do zestawów danych finansowych dla lepszego wykrywania oszustw i prognozowania ryzyka.
• Zastosować techniki takie jak transfer learning, LoRA i regularyzacja w celu zwiększenia efektywności modeli.
• Integracja rozważań dotyczących zgodności finansowej do procesu tworzenia modeli AI.
• Wdrożyć dostosowane modele do użytku produkcyjnego w platformach usług finansowych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów utrzymania AI i profesjonalistów MLOps, którzy chcą wdrożyć solidne pipeline'y uczenia ciągłego oraz skuteczne strategie aktualizacji dla wdrożonych, dopracowanych modeli.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Projektować i wdrażać przepływy pracy uczenia ciągłego dla wdrożonych modeli.
• Zmniejszać zapominanie katastrofalne dzięki właściwemu szkoleniu i zarządzaniu pamięcią.
• Automatyzować monitorowanie i uruchamianie aktualizacji na podstawie drifu modelu lub zmian danych.
• Integrować strategie aktualizacji modeli z istniejącymi pipeline'ami CI/CD i MLOps.

Trening prowadzony przez instruktora w formie Radom (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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów wizji komputerowej i developerów AI, którzy chcą dopracowywać VLMs, takie jak CLIP i Flamingo, w celu poprawy wydajności w zadaniach wizualno-tekstowych specyficznych dla branży.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i metody pretrainingu modeli wizja-język.
• Dopracowywać VLMs do klasyfikacji, wyszukiwania, opisu obrazu lub multimodalnego QA.
• Przygotowywać zestawy danych i zastosować strategie PEFT w celu zmniejszenia zużycia zasobów.
• Ocenić i wdrożyć dopracowane VLMs w środowiskach produkcyjnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Radom (online lub na miejscu) jest skierowane do inżynierów ML na poziomie średnim oraz specjalistów ds. zgodności z AI, którzy chcą identyfikować, oceniać i redukować ryzyka związane z bezpieczeństwem oraz uprzedzenia w dopasowanych modelach językowych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć etyczny i regulacyjny kontekst bezpiecznych systemów AI.
• Identyfikować i oceniać powszechne formy uprzedzeń w dopasowanych modelach.
• Stosować techniki redukcji uprzedzeń podczas i po treningu.
• Projektować i audytować modele pod kątem bezpieczeństwa, przejrzystości i sprawiedliwości.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie Radom (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 Radom, 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 Radom (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 Radom, 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 Radom (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 Radom (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 Radom (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 Radom (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 Radom (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 Radom (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 szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu, jest skierowane do zaawansowanych badaczy sztucznej inteligencji, inżynierów uczenia maszynowego i programistów, którzy chcą dostosowywać modele DeepSeek LLM w celu tworzenia specjalistycznych aplikacji AI dostosowanych do konkretnych branż, dziedzin lub potrzeb biznesowych.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i możliwości modeli DeepSeek, w tym DeepSeek-R1 i DeepSeek-V3.
• Przygotowywać zestawy danych i przetwarzać dane do dostosowywania.
• Dostosowywać DeepSeek LLM do zastosowań w specyficznych dziedzinach.
• Optymalizować i wdrażać dostosowane modele w sposób efektywny.

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

Vertex AI dostarcza zaawansowane narzędzia do dopracowywania dużych modeli oraz zarządzania promptami, umożliwiając programistom i zespołom danych optymalizację precyzji modeli, uproszczenie procesów iteracyjnych oraz zapewnienie rygoru oceny za pomocą wbudowanych bibliotek i usług.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do praktyków średnio zaawansowanych do zaawansowanych, którzy chcą poprawić wydajność i niezawodność aplikacji generatywnych sztucznej inteligencji za pomocą nadzorowanego dopracowywania, wersjonowania promptów oraz usług oceny w Vertex AI.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zastosować techniki nadzorowanego dopracowywania do modeli Gemini w Vertex AI.
• Wdrożyć procesy zarządzania promptami, w tym wersjonowanie i testowanie.
• Wykorzystać biblioteki oceny do benchmarkowania i optymalizacji wydajności sztucznej inteligencji.
• Wdrożyć i monitorować ulepszone modele w środowiskach produkcyjnych.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Praktyczne laboratoria z narzędziami dopracowywania i promptów Vertex AI.
• Studia przypadków optymalizacji modeli przedsiębiorstw.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zapytać o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia.

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