Fine-Tuning Training in Moldova

Acest training live, condus de un instruire în Moldova (online sau presencial) se adresează inginerilor avansați AI pentru apărare și dezvoltatorilor tehnologiei militare care doresc să îmbunătățească modelele de învățare profundă pentru utilizarea în vehicule autonome, drone-uri și sisteme de supraveghere, îndeplinind standarde stricte de securitate și fiabilitate.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Optimiza modelele de viziune computerizată și de fusionează senzori pentru sarcini de supraveghere și vizare.
• Adapta sistemele AI autonome la medii în schimbare și profile de misiuni.
• Implementa mecanisme robuste de validare și protecție împotriva eșecului în pipele modelelor.
• Asigura alinierea cu standarde specifice apărării privind conformitatea, siguranța și securitatea.

Această formare în direct (online sau pe locație) este destinată inginerilor de tehnologie juridică și dezvoltatorilor AI de nivel intermediar care doresc să îmbunătățească modelele lingvistice pentru sarcini precum analiza contractelor, extracția clauzelor și cercetarea automatizată în medii de servicii juridice.

La sfârșitul acestei forme, participanții vor putea:

• Prepara și curăța documentele juridice pentru ajustarea modelelor NLP.
• Aplica strategii de ajustare pentru a îmbunătăți acuratețea modelelor în sarcini juridice.
• Deploy models to assist with contract review, classification, and research. (Această linie nu este tradusă deoarece conține termeni tehnic săi care rămân neschimbate.)
• Asigura conformitatea, auditabilitatea și urmărirea iesirilor AI în contexte juridice.

Acest training în directie live (în mod online sau pe locație) este destinat dezvoltatorilor avansati și intermediari de IA medicală și cercetătorilor științifici ai datelor care doresc să îmbunătățească modelele pentru diagnosticul clinic, previziunea boalilor și pronosticarea rezultatelor pacientului folosind date medicale structurate și nestructurate.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Îmbunătăți modelele de IA pe seturi de date de sănătate care includ registre medicale electronice (EMRs), imaginări și date de serie temporală.
• Aplica învățarea transferului, adaptarea domenială și comprimarea modelelor în contexte medicale.
• Aborda confidențialitatea, prejudecata și conformitatea regulamentară în dezvoltarea modelelor.
• Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments. (Această linie nu se traduce deoarece conține termeni tehнические термины, которые лучше оставить без перевода.)

Acest training în direct de instrucțoare (online sau presenzial) se adresează cercetătorilor avansați în domeniul datelor și inginerilor AI din sectorul financiar care dorește să ajusteze modelele pentru aplicații precum scoringul credit, detectarea fraudei și modelizarea riscurilor folosind date financiare specifice.

La sfârșitul acestui training, participantii vor putea:

• Ajusta modelele AI pe seturi de date financiare pentru o mai bună predicție a fraudelor și riscurilor.
• Aplica tehnici precum învățarea transferată, LoRA și regularizarea pentru a îmbunătăți eficiența modelelor.
• Integra considerentele de conformitate financiară în fluxul de lucru al modelizării AI.
• Deploy-a modelele ajustate pentru utilizare în producție pe platformele de servicii financiare.

Acest instruire condusă de instrucțor, live (online sau în prezență) este destinată inginerilor avansați de întreținere AI și profesioniștilor MLOps care doresc să implementeze pipeline-uri robuste de învățare continuă și strategii eficiente de actualizare pentru modelele implementate, fine-tunite.

La finalul acestei instruire, participanții vor putea:

• Proiecta și implementa fluxuri de lucru ale învățării continue pentru modele implementate.
• Mitiga uitasrea catastrofală prin gestionarea adecvată a antrenamentului și a memoriei.
• Automatiza monitorizarea și declanșatorii de actualizare bazându-se pe deriva modelului sau modificările datelor.
• Integra strategiile de actualizare ale modelelor în pipeline-urile existente CI/CD și MLOps.

Acest training în direcția instructorului (online sau presenzial) este destinat dezvoltatorilor intermediați de AI încorporată și specialistilor în calcul la marginea rețelei care doresc să afineze și să optimizeze modelele lăteții ale inteligenței artificiale pentru a le deploya pe dispozitive cu resurse limitate.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să selecteze și adapteze modelele preantrenate potrivite pentru deployarea la marginea rețelei.
• Să aplice quantizare, tăiere și alte tehnici de comprimare pentru a reduce mărimea modelului și întârzierea.
• Să afineze modelele folosind învățarea transferabilă pentru performanță specifică sarcinii.
• Să deployeze modelele optimize pe platformele reale de hardware la marginea rețelei.

Acest instruire de tip „în prezență” condusă de instrucțiune (online sau la fața locului) este orientată spre ingineri avansați în computer vision și dezvoltatori AI care doresc să ajusteze VLM-uri precum CLIP și Flamingo pentru a îmbunătăți performanța pe sarcini vizuale-text specifice industriei.

La finalul acestei instruirii, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegă arhitectura și metodele de preantrenare ale modelelor de vision-language.
• Ajusteze VLM-uri pentru clasificare, recuperare, descriere sau întrebări multimodale.
• Pregătească seturi de date și aplice strategii PEFT pentru a reduce utilizarea resurselor.
• Evalueze și implementeze VLM-uri personalizate în mediile de producție.

Acest training conducere instructor în Moldova (online sau on-site) este destinat inginerilor ML de nivel intermediar și profesioniștilor de conformitate AI care doresc să identifice, să evalueze și să reducă riscurile de siguranță și prejudecățile în modelele de limbaj fine-tunate.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege contextul etic și reglementar pentru sisteme AI sigure.
• Identificați și evaluați forme comune de prejudecăți în modele fine-tunate.
• Aplicați tehnici de reducere a prejudecăților în timpul și după instruire.
• Proiectați și auditati modele pentru siguranță, transparență și echitate.

Acest curs de instruire condus de un instructor, în direct (online sau local), este orientat spre ingineri NLP la nivel intermediar și echipe de management al cunoștințelor care doresc să optimizeze pipeline-urile RAG pentru a îmbunătăți performanța în cazuri de utilizare precum răspunsul la întrebări, căutarea în enterprise și rezumatul informațiilor.

La finalul acestui curs de instruire, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura și fluxul de lucru al sistemelor RAG.
• Optimiza componente de retriere și generare pentru date specifice domeniului.
• Evalueaza performanța RAG și aplica îmbunătățiri prin tehnici PEFT.
• Implementează sisteme RAG optimizate pentru utilizare internă sau în producție.

Acest training direcționat de instructor (online sau pe loc) este destinat practicienilor ML și dezvoltatorilor AI de nivel intermediar care doresc să ajusteze și să implementeze modele cu ponderi deschise, cum ar fi LLaMA, Mistral și Qwen, pentru aplicații specifice de afaceri sau interne.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă ecosistemul și diferențele dintre LLM-uri open-source.
• Să pregătească seturi de date și configurații pentru ajustare pentru modele precum LLaMA, Mistral și Qwen.
• Să execute canale de ajustare folosind Hugging Face Transformers și PEFT.
• Să evalueze, să salveze și să implementeze modele ajustate în medii sigure.

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 instruire condusă de instructor (online sau pe loc) este adresată inginerilor în învățare automată, dezvoltatorilor AI și cercetătorilor în analiza datelor la nivel intermediar până la avansat care doresc să învețe cum să folosească QLoRA pentru a îmbunătăți eficient modelele mari pentru sarcini specifice și personalizări.

La finalul acestei instruirile, participanții vor putea:

• Înțelege teoria din spatele QLoRA și tehnicile de cuantificare pentru modelele lingvistice mari (LLMs).
• Implementa QLoRA în îmbunătățirea modelelor lingvistice mari pentru aplicații specifice domeniului.
• Optimiza performanța îmbunătățirii pe resurse computaționale limitate folosind cuantificare.
• Implementa și evaluea modelele îmbunătățite în aplicații din lumea reală eficient.

Această instruire condusă de instructor, live (online sau pe fața locului), este destinată inginerilor avanțați în învățarea mașinii și cercetătorilor în AI care doresc să aplice RLHF pentru a ajusta modele AI mari pentru o performanță superioară, siguranță și aliniere.

La sfârșitul acestei instruire, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele teoretice ale RLHF și de ce este esențială în dezvoltarea modernă a AI.
• Implementa modeluri de recompensă bazate pe feedback uman pentru a guida procesele de învățare reinforcement.
• Ajusta modele lingvistice mari folosind tehnicii RLHF pentru a alinia ieșirile cu preferințele oamenilor.
• Aplica cele mai bune practici pentru scalarea fluxurilor de lucru RLHF pentru sisteme AI la nivel de producție.

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 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.

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.

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 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 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 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.

Vertex AI oferă instrumente avansate pentru optimizarea modelelor la scară largă și gestionarea prompt-urilor, permițând dezvoltatorilor și echipei de date să optimizeze acuratețea modelului, să simplifice fluxurile de lucru iterative și să asigure evaluarea riguroasă cu biblioteci și servicii integrate.

Această instruire live, condusă de instructor (online sau la sediu), este destinată practicanților intermediari până la avansați care doresc să îmbunătățească performanța și fiabilitatea aplicațiilor AI generative folosind optimizarea supravegheată, gestionarea versiunilor prompt-urilor și serviciile de evaluare din Vertex AI.

La sfârșitul acestei instruirii, participanții vor putea:

• Aplica tehnici de optimizare supravegheată la modelele Gemini în Vertex AI.
• Implementa fluxuri de lucru pentru gestionarea prompt-urilor, inclusiv versiunile și testele.
• Folosește bibliotecile de evaluare pentru a baza performanța și a optimiza AI-ul.
• Deploy și monitorizează modelele îmbunătățite în mediile de producție.

Formatul cursului

• Lecție interactivă și discuții.
• Laboratoare practice cu optimizarea Vertex AI și instrumentele prompt.
• Cazuri de studiu ale optimizării modelului 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 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 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.

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 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.