Curs de pregatire Optimizarea AI pentru Apărare în Sisteme Autonome și Supraveghere

Vertex AI oferă instrumente avansate pentru fine-tuningul modelelor mari și gestionarea prompturilor, permițând dezvoltatorilor și echipelor de date să optimizeze acuratețea modelelor, să simplifice fluxurile de lucru de iterație și să asigure rigoarea evaluării prin biblioteci și servicii integrate.

Această instruire condusă de un instructor, live (online sau la fața locului), este destinată practicienilor de nivel intermediar și avansat care doresc să îmbunătățească performanța și fiabilitatea aplicațiilor de AI generativă folosind fine-tuning supervizat, versionarea prompturilor și serviciile de evaluare în Vertex AI.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Aplica tehnici de fine-tuning supervizat pentru modelele Gemini în Vertex AI.
• Implementa fluxuri de lucru pentru gestionarea prompturilor, inclusiv versionarea și testarea.
• Folosi biblioteci de evaluare pentru a evalua și optimiza performanța AI.
• Deploya și monitoriza modele îmbunătățite în medii de producție.

Formatul Cursului

• Prelegere interactivă și discuții.
• Lucrări practice cu instrumente de fine-tuning și prompturi în Vertex AI.
• Studii de caz pentru optimizarea modelelor în întreprinderi.

Opțiuni de Personalizare a Cursului

• Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor avansați în învățarea automată care doresc să stăpânească tehnici de învățare prin transfer de ultimă oră și să le aplice în rezolvarea problemelor complexe din lumea reală.

La sfârșitul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege concepte și metodologii avansate în învățarea prin transfer.
• Implementa tehnici de adaptare specifică domeniului pentru modele preantrenate.
• Aplica învățarea continuă pentru a gestiona sarcini și seturi de date în evoluție.
• Stăpâni finisarea multi-sarcină pentru a îmbunătăți performanța modelului pe mai multe sarcini.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de întreținere AI de nivel avansat și profesioniștilor MLOps care doresc să implementeze fluxuri robuste de învățare continuă și strategii eficiente de actualizare pentru modele fine-tuned deja implementate.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Proiecteze și implementeze fluxuri de lucru de învățare continuă pentru modele implementate.
• Mitigeze uitarea catastrofală prin antrenament și gestionarea adecvată a memoriei.
• Automatizeze monitorizarea și declanșarea actualizărilor pe baza derivării modelului sau a schimbărilor datelor.
• Integreze strategii de actualizare a modelelor în fluxurile CI/CD și MLOps existente.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să implementeze modele fine-tuned în mod fiabil și eficient.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă provocările implementării modelelor fine-tuned în producție.
• Să containerizeze și să implementeze modele folosind instrumente precum Docker și Kubernetes.
• Să implementeze monitorizare și logging pentru modelele implementate.
• Să optimizeze modelele pentru latență și scalabilitate în scenarii reale.

Această instruire condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să dobândească abilități practice în personalizarea modelelor de IA pentru sarcini financiare critice.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale ajustării pentru aplicații financiare.
• Să utilizeze modele pre-antrenate pentru sarcini specifice domeniului financiar.
• Să aplice tehnici pentru detectarea fraudelor, evaluarea riscurilor și generarea de sfaturi financiare.
• Să asigure conformitatea cu reglementările financiare precum GDPR și SOX.
• Să implementeze practici de securitate a datelor și etică în aplicațiile financiare.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să personalizeze modele preantrenate pentru sarcini și seturi de date specifice.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege principiile fine-tuning-ului și aplicațiile acestuia.
• Pregăti seturi de date pentru fine-tuning modelelor preantrenate.
• Efectua fine-tuning modelelor lingvistice de mare amploare (LLMs) pentru sarcini de NLP.
• Optimiza performanța modelelor și aborda provocări comune.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor de nivel intermediar și practicienilor AI care doresc să implementeze strategii de fine-tuning pentru modele mari fără a fi nevoie de resurse de calcul extinse.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile Adaptării de Rang Scăzut (LoRA).
• Să implementeze LoRA pentru fine-tuning eficient al modelelor mari.
• Să optimizeze fine-tuning-ul pentru medii cu resurse limitate.
• Să evalueze și să implementeze modele ajustate cu LoRA pentru aplicații practice.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească fine-tuningul modelelor multimodale pentru soluții AI inovatoare.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura modelelor multimodale precum CLIP și Flamingo.
• Pregăti și preprocesa seturi de date multimodale în mod eficient.
• Aplica fine-tuning modelelor multimodale pentru sarcini specifice.
• Optimiza modelele pentru aplicații din lumea reală și performanță.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să-și îmbunătățească proiectele NLP prin fine-tuning-ul eficient al modelelor de limbaj preantrenate.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale fine-tuning-ului pentru sarcini de NLP.
• Să aplice fine-tuning modelelor preantrenate precum GPT, BERT și T5 pentru aplicații NLP specifice.
• Să optimizeze hiperparametrii pentru îmbunătățirea performanței modelului.
• Să evalueze și să implementeze modele fine-tuned în scenarii reale.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinată specialiștilor în știința datelor și inginerilor de IA de nivel avansat din sectorul financiar care doresc să perfecționeze modele pentru aplicații precum scorarea creditelor, detectarea fraudelor și modelarea riscurilor folosind date financiare specifice domeniului.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să perfecționeze modele de IA pe seturi de date financiare pentru o predicție îmbunătățită a fraudelor și riscurilor.
• Să aplice tehnici precum învățarea prin transfer, LoRA și regularizare pentru a îmbunătăți eficiența modelului.
• Să integreze considerente de conformitate financiară în fluxul de lucru al modelării IA.
• Să implementeze modele perfecționate pentru utilizare în producție pe platforme de servicii financiare.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date din domeniul medical AI de nivel intermediar până la avansat, care doresc să ajusteze modele pentru diagnostic clinic, predicție de boli și prognoză a rezultatelor pacienților folosind date medicale structurate și nestructurate.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să ajusteze modele AI pe seturi de date din domeniul sănătății, inclusiv EMR-uri, imagini și date de serie temporală.
• Să aplice transferul de învățare, adaptarea la domeniu și comprimarea modelelor în contexte medicale.
• Să abordeze aspecte legate de confidențialitate, prejudecăți și conformitate legislativă în dezvoltarea modelelor.
• Să implementeze și să monitorizeze modele ajustate în medii reale de sănătate.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat cercetătorilor avansați în AI, inginerilor de machine learning și dezvoltatorilor care doresc să regleze fin modelele DeepSeek LLM pentru a crea aplicații AI specializate, adaptate unor industrii, domenii sau nevoi de afaceri specifice.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și capacitățile modelelor DeepSeek, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
• Să pregătească seturi de date și să preproceseze datele pentru reglarea fină.
• Să regleze fin DeepSeek LLM pentru aplicații specifice domeniilor.
• Să optimizeze și să implementeze modelele reglate fin în mod eficient.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor din domeniul legal tech și dezvoltatorilor de IA de nivel intermediar care doresc să perfecționeze modelele de limbaj pentru sarcini precum analiza contractelor, extragerea clauzelor și cercetarea juridică automatizată în medii de servicii juridice.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Pregăti și curăța documente juridice pentru perfecționarea modelelor NLP.
• Aplica strategii de perfecționare pentru a îmbunătăți acuratețea modelului la sarcinile juridice.
• Implementa modele pentru a asista în revizuirea, clasificarea și cercetarea contractelor.
• Asigura conformitatea, auditabilitatea și trasabilitatea rezultatelor IA în contexte juridice.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat inginerilor de învățare automată de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de IA și oamenilor de știință de date care doresc să învețe cum să utilizeze QLoRA pentru a ajusta eficient modele mari pentru sarcini și personalizări specifice.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă teoria din spatele QLoRA și a tehnicilor de cuantizare pentru LLMs.
• Să implementeze QLoRA în fine-tuning-ul modelelor de limbaj mari pentru aplicații specifice domeniului.
• Să optimizeze performanța fine-tuning-ului pe resurse computaționale limitate folosind cuantizarea.
• Să implementeze și să evalueze modele ajustate în aplicații din lumea reală în mod eficient.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de AI încorporați de nivel intermediar și specialiștilor în calculul la margine care doresc să regleze și să optimizeze modele ușoare de AI pentru implementare pe dispozitive cu resurse limitate.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Selecta și adapta modele pre-antrenate potrivite pentru implementare la margine.
• Aplica tehnici de cuantizare, tăiere și alte tehnici de compresie pentru a reduce dimensiunea și latența modelului.
• Regla modele folosind învățarea prin transfer pentru performanță specifică sarcinii.
• Implementa modele optimizate pe platforme hardware reale de margine.