Cursuri de pregatire Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul învățării automate de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnici de învățare prin transfer de ultimă generație și să le aplice la probleme complexe din lumea reală.

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

• Înțeleagă conceptele și metodologiile avansate în învățarea prin transfer.
• Să implementeze tehnici de adaptare specifice domeniului pentru modelele pre-antrenate.
• Să aplice învățarea continuă pentru a gestiona sarcini și seturi de date în continuă evoluție.
• Să stăpânească reglarea fină multitask pentru a îmbunătăți performanța modelului în cadrul sarcinilor.

Acest training în direct de instruire (online sau presencial) la Moldova este destinat inginerilor avansați de menținere AI și profesionistilor MLOps care doresc să implementeze conducte robuste de învățare continuă și strategii eficiente de actualizare pentru modele fin turnate și_deploy-ate.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să proiecteze și implementeze fluxuri de lucru pentru învățarea continuă a modelelor deploy-ate.
• Să mitigateze uitaerea catastrofală prin antrenament adecvat și gestionarea memoriei.
• Să automateze monitorizarea și declanșarea actualizărilor pe baza derapării modelelor sau schimbărilor de date.
• Să integreze strategii de actualizare a modelului în pipeline-urile existente CI/CD și MLOps.

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 implementeze modele bine puse la punct în mod fiabil și eficient.

La sfârșitul acestui curs, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă provocările legate de implementarea în producție a modelelor bine reglate.
• Să containerizeze și să implementeze modele utilizând instrumente precum Docker și Kubernetes.
• Să implementeze monitorizarea și logarea pentru modelele implementate.
• Să optimizeze modelele 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 curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor de nivel mediu care doresc să își îmbunătățească proiectele NLP prin ajustarea eficientă a modelelor de limbaj preinstruite.

La finalul acestei formări, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă elementele de bază ale ajustării fine pentru sarcinile NLP.
• Ajustarea fină a modelelor pre-antrenate precum GPT, BERT și T5 pentru aplicații NLP specifice.
• Optimizarea hiperparametrilor pentru îmbunătățirea performanței modelului.
• Evaluați și implementați modele ajustate în scenarii din lumea reală.

This instructor-led, live training in Moldova (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.

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

• Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
• Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
• Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
• Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.

This instructor-led, live training in Moldova (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.

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

• Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
• Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
• Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
• Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor AI de nivel avansat, inginerilor de învățare automată și dezvoltatorilor care doresc să perfecționeze modelele DeepSeek LLM pentru a crea aplicații AI specializate, adaptate la industrii, domenii sau nevoi de afaceri specifice.

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

• Să înțeleagă arhitectura și capacitățile modelelor DeepSeek, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
• Să pregătească seturile de date și să preproceseze datele pentru reglarea fină.
• Ajustarea DeepSeek LLM pentru aplicații specifice domeniului.
• Optimizarea și implementarea eficientă a modelelor ajustate.

This instructor-led, live training in Moldova (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.

This instructor-led, live training in Moldova (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.

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

• Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
• Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
• Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
• Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.

Acest training în direct de către un instruire în Moldova (online sau presencial) este destinat inginerilor la nivel intermediar și avansat de învățare automată, dezvoltatorilor AI și științificilor ai datelor care doresc să învețe cum să folosească QLoRA pentru a personaliza eficient modele mari pentru anumite sarcini și customizări.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă teoria din spatele QLoRA și tehnicile de cuantificare pentru modelele LLM-uri (Large Language Models).
• Să implementeze QLoRA în personalizarea modelelor mari de limbaj pentru aplicații specifice unor domenii.
• Să optimizeze performanța personalizării pe resurse computaționale limitate folosind cuantificare.
• Să deployeze și să evalueze modelele personalizate în aplicații din lumea reală eficient.

Acest training în direct de instruire (online sau presencial) la nivel intermediar este destinat practicionerilor ML și dezvoltatorilor AI care doresc să afineze și să depună modele cu greutate deschisă precum LLaMA, Mistral și Qwen pentru aplicații specifice de afaceri sau interne.

În sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă ecosistemul și diferențele dintre modelele LLM open-source.
• Să pregătească seturile de date și configurațiile de afinație pentru modele precum LLaMA, Mistral și Qwen.
• Să execută pipe-urile de afinație folosind Hugging Face Transformers și PEFT.
• Să evalueze, să salveze și să depună modelele afinate în medii sigure.