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 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.

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.

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 guițit de un instrucțurator în Moldova (online sau presencial) se adresează inginerilor avansați de învățare automată și cercetătorilor din domeniul IA care doresc să aplică RLHF pentru a finetuna modelele mari de AI pentru o performanță superioară, siguranță și aliniere.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă fundamentele teoretice ale RLHF și de ce este esențial în dezvoltarea modernă a IA.
• Să implementeze modele de recompensă bazate pe feedback uman pentru a guida procesele de învățare prin recompense.
• Să finetuneze modelele mari de limbaj folosind tehnici RLHF pentru a alinia iesirile cu preferințele umane.
• Să aplique cele mai bune practici pentru scalarea fluxurilor de lucru RLHF pentru sisteme AI 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.

Această instruire live, condusă de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul învățării automate de nivel începător până la intermediar care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de învățare prin transfer pentru a îmbunătăți eficiența și performanța în proiectele de inteligență artificială.

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

• Înțeleagă conceptele de bază și beneficiile învățării prin transfer.
• Să exploreze modele pre-antrenate populare și aplicațiile acestora.
• Să efectueze reglarea fină a modelelor pre-antrenate pentru sarcini personalizate.
• Să aplice învățarea prin transfer pentru a rezolva probleme din lumea reală 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.