Cursuri de pregatire Optimizarea Modelelor de AI pentru Sisteme Autonome și Supraveghere

Această formare 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 ultimă oră în învățarea prin transfer și să le aplice la probleme complexe din lumea reală.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă concepte și metodologii avansate în învățarea prin transfer.
• Să implementeze tehnici de adaptare specifică domeniului pentru modele preantrenate.
• Să aplice învățarea continuă pentru a gestiona sarcini și seturi de date în evoluție.
• Să stăpânească ajustarea fină 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 profesioniștilor de nivel avansat care doresc să implementeze modele fine-tuned în mod fiabil și eficient.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege provocările legate de implementarea modelelor fine-tuned în producție.
• Containeriza și implementa modele folosind instrumente precum Docker și Kubernetes.
• Implementa monitorizare și logging pentru modelele implementate.
• Optimiza modele pentru latență și scalabilitate în scenarii din lumea reală.

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

Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă elementele de bază ale ajustării fine 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.
• Asigurarea conformității cu reglementările financiare, cum ar fi GDPR și SOX.
• Implementarea securității datelor și a practicilor etice de IA în aplicațiile financiare.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu până la avansat care doresc să personalizeze modelele pre-antrenate pentru sarcini și seturi de date specifice.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă principiile ajustării fine și aplicațiile acesteia.
• Să pregătească seturi de date pentru ajustarea fină a modelelor pre-antrenate.
• Ajustarea fină a modelelor lingvistice mari (LLM) pentru sarcini NLP.
• Optimizarea performanței modelelor și abordarea provocărilor comune.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de nivel mediu și practicienilor AI care doresc să implementeze strategii de reglare fină pentru modele mari fără a avea nevoie de resurse de calcul extinse.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă principiile adaptării cu rang scăzut (LoRA).
• Să implementeze LoRA pentru ajustarea fină eficientă a modelelor mari.
• Să optimizeze ajustarea fină pentru mediile cu resurse limitate.
• Să evalueze și să implementeze modele LoRA ajustate pentru aplicații practice.

Această formare live, cu instructor, în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească ajustarea modelului multimodal pentru soluții AI inovatoare.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă arhitectura modelelor multimodale precum CLIP și Flamingo.
• Să pregătească și să preproceseze eficient seturile de date multimodale.
• Să ajusteze modelele multimodale pentru sarcini specifice.
• Optimizarea modelelor pentru aplicații și performanțe din lumea reală.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să își îmbunătățească proiectele NLP prin reglarea fină eficientă a modelelor de limbaj preantrenate.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale reglării fine pentru sarcini de NLP.
• Să regleze fin modele preantrenate precum GPT, BERT și T5 pentru aplicații specifice de NLP.
• Să optimizeze hiperparametrii pentru îmbunătățirea performanței modelului.
• Să evalueze și să implementeze modele reglate fin în scenarii din lumea reală.

Acest training în timp real, condus de un instruire (online sau la sediu) se adresează cercetătorilor avansați în domeniul inteligenței artificiale, inginerilor de învățare automată și dezvoltatorilor care doresc să fine-tuneze modelele DeepSeek LLM pentru a crea aplicații AI personalizate adaptate industriei specifică, domeniului sau nevoilor business.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura și capacitățile modelelor DeepSeek, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
• Prepara seturile de date și preprocesează datele pentru fine-tuning.
• Fine-tuneaza modelele DeepSeek LLM pentru aplicații specifice domeniului.
• Optimiza și_deploya_modelul fine-tuned eficient.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) 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 folosească QLoRA pentru a regla eficient modele mari pentru sarcini și personalizări specifice.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă teoria din spatele QLoRA și a tehnicilor de cuantizare pentru LLM-uri.
• Să implementeze QLoRA în reglarea fină a modelelor de limbaj mari pentru aplicații specifice unui domeniu.
• Să optimizeze performanța reglării fine pe resurse computaționale limitate folosind cuantizarea.
• Să implementeze și să evalueze modele reglate fin în aplicații din lumea reală în mod eficient.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de învățare automată de nivel avansat și cercetătorilor în domeniul IA care doresc să aplice RLHF pentru a ajusta modele mari de IA pentru o performanță, siguranță și aliniere superioară.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele teoretice ale RLHF și de ce este esențială în dezvoltarea IA modernă.
• Implementa modele de recompensă bazate pe feedback uman pentru a ghida procesele de învățare prin întărire.
• Ajusta modele mari de limbaj folosind tehnici RLHF pentru a alinia rezultatele cu preferințele umane.
• Aplica cele mai bune practici pentru scalarea fluxurilor de lucru RLHF pentru sisteme de IA de nivel de producție.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnici de optimizare a modelelor de mari dimensiuni pentru reglarea fină rentabilă în scenarii reale.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă provocările ajustării fine a modelelor mari.
• Să aplice tehnici de formare distribuite pentru modele mari.
• Să valorifice cuantificarea și restrângerea modelului pentru eficiență.
• Să optimizeze utilizarea hardware-ului pentru sarcinile de reglare fină.
• Implementarea eficientă a modelelor ajustate fin în mediile de producție.

Această instruire live cu instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să valorifice puterea ingineriei prompte și a învățării cu puține fotografii pentru a optimiza performanța LLM pentru aplicații din lumea reală.

Până la sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă principiile ingineriei prompterului și ale învățării few-shot.
• Să conceapă promptere eficiente pentru diverse sarcini NLP.
• Să valorifice tehnicile few-shot pentru a adapta LLM-urile cu date minime.
• Să optimizeze performanța LLM pentru aplicații practice.

Acest training guițit de un instrucțurator în Moldova (online sau presenzial) se adresează specialistilor intermediari în domeniul datelor și inginerilor AI care dorește să îmbunătățească modelele lingvistice mari mai eficient și mai la buget folosind metode precum LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă teoria din spatele abordărilor de îmbunătățire a parametrilor eficient.
• Să implementeze LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning folosind Hugging Face PEFT.
• Să compare performanța și trade-off-urile costurilor ale metodelor PEFT față de îmbunătățirea completă.
• Să deployeze și să scală modelele lingvistice îmbunătățite cu cerințe reduse de calcul și stocare.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul învățării automate de la nivel începător până la intermediar, care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de transfer de învățare pentru a îmbunătăți eficiența și performanța în proiectele de AI.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă conceptele de bază și beneficiile transferului de învățare.
• Să exploreze modele preantrenate populare și aplicațiile lor.
• Să realizeze fine-tuning al modelelor preantrenate pentru sarcini personalizate.
• Să aplice transferul de învățare pentru a rezolva probleme reale în NLP și computer vision.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel avansat care doresc să își perfecționeze abilitățile de diagnosticare și rezolvare a problemelor de reglaj fin pentru modelele de învățare automată.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să diagnosticheze probleme precum supraadaptarea, subadaptarea și dezechilibrul datelor.
• Să implementeze strategii pentru a îmbunătăți convergența modelului.
• Să optimizeze conductele de reglaj fin pentru o performanță mai bună.
• Depanarea proceselor de formare utilizând instrumente și tehnici practice.