Fine-Tuning Formare în Moldova

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor avansați de AI din domeniul apărării și dezvoltatorilor de tehnologie militară care doresc să optimizeze modele de învățare profundă pentru utilizarea în vehicule autonome, drone și sisteme de supraveghere, respectând standarde stricte de securitate și fiabilitate.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să optimizeze modele de viziune computerizată și fuziune de senzori pentru sarcini de supraveghere și țintire.
• Să adapteze sistemele autonome de AI la medii și profile de misiuni în schimbare.
• Să implementeze mecanisme robuste de validare și de siguranță în pipeline-urile modelelor.
• Să asigure conformitatea cu standardele specifice apărării, de securitate și siguranță.

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 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.

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 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 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.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului) este destinat inginerilor de viziune artificială și dezvoltatorilor de AI de nivel avansat care doresc să ajusteze modele VLM, cum ar fi CLIP și Flamingo, pentru a îmbunătăți performanța la sarcini vizual-text specifice industriei.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege arhitectura și metodele de preantrenare ale modelelor vizual-lingvistice.
• Ajusta modele VLM pentru clasificare, recuperare, generare de descrieri sau întrebări-răspuns multimodale.
• Pregăti seturi de date și aplica strategii PEFT pentru a reduce utilizarea resurselor.
• Evalua și implementa modele VLM personalizate în medii de producție.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de ML de nivel intermediar și profesioniștilor în conformitate AI care doresc să identifice, să evalueze și să reducă riscurile de siguranță și părtinirile în modelele de limbaj fine-tunate.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă contextul etic și de reglementare pentru sistemele AI sigure.
• Să identifice și să evalueze formele comune de părtinire în modelele fine-tunate.
• Să aplice tehnici de mitigare a părtinirii în timpul și după antrenament.
• Să proiecteze și să auditeze modele pentru siguranță, transparență și corectitudine.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau onsite), este destinat inginerilor NLP de nivel intermediar și echipelor de management al cunoștințelor care doresc să optimizeze conductele RAG pentru a îmbunătăți performanța în cazuri de utilizare precum răspunsul la întrebări, căutarea enterprise și rezumarea.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă arhitectura și fluxul de lucru al sistemelor RAG.
• Optimizeze componentele de recuperare și generare pentru date specifice domeniului.
• Evalueze performanța RAG și aplice îmbunătățiri prin tehnici PEFT.
• Implementeze sisteme RAG optimizate pentru uz intern sau de producție.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel intermediar în ML și dezvoltatorilor de AI care doresc să regleze fin și să implementeze modele cu greutăți deschise precum LLaMA, Mistral și Qwen pentru aplicații de afaceri sau interne specifice.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege ecosistemul și diferențele dintre modelele LLM open-source.
• Pregăti seturi de date și configurații de reglare fină pentru modele precum LLaMA, Mistral și Qwen.
• Executa pipeline-uri de reglare fină folosind Hugging Face Transformers și PEFT.
• Evalua, salva și implementa modele reglate fin în medii sigure.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor AI de nivel intermediar care doresc să realizeze fine-tuning-ul modelelor lingvistice de mari dimensiuni într-un mod mai accesibil și mai eficient, folosind metode precum LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă teoria din spatele abordărilor de fine-tuning eficient din punct de vedere al parametrilor.
• Implementeze LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning folosind Hugging Face PEFT.
• Compare performanța și compromisurile de cost ale metodelor PEFT față de fine-tuning-ul complet.
• Implementeze și scaleze modele LLM cu fine-tuning realizat, având cerințe reduse de calcul și stocare.

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, în format live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de învățare automată și cercetătorilor AI de nivel avansat care doresc să aplice RLHF pentru a ajusta modele AI mari pentru performanță superioară, siguranță și aliniere.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă fundamentele teoretice ale RLHF și de ce este esențială în dezvoltarea modernă a AI.
• Implementeze modele de recompensă bazate pe feedback uman pentru a ghida procesele de învățare prin reforțare.
• Ajusteze modele de limbaj mari folosind tehnici RLHF pentru a alinia rezultatele cu preferințele umane.
• Aplice cele mai bune practici pentru scalarea fluxurilor de lucru RLHF pentru sisteme AI de nivel producție.

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 avansat care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în diagnosticarea și rezolvarea provocărilor de fine-tuning pentru modelele de învățare automată.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Diagnostica probleme precum supraadaptarea, subadaptarea și dezechilibrele de date.
• Să implementeze strategii pentru a îmbunătăți convergența modelului.
• Să optimizeze fluxurile de fine-tuning pentru o performanță mai bună.
• Să depaneze procesele de antrenament folosind instrumente și tehnici practice.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnici de optimizare a modelelor mari pentru o finisare rentabilă în scenarii din lumea reală.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege provocările legate de finisarea modelelor mari.
• Aplica tehnici de antrenament distribuit pentru modele mari.
• Folosi cuantizarea și tăierea modelului pentru eficiență.
• Optimiza utilizarea hardware-ului pentru sarcini de finisare.
• Implementa modele finisate eficient în medii de producție.

Acest training condus de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să exploateze puterea ingineriei prompt și a învățării few-shot pentru a optimiza performanța LLM pentru aplicații din lumea reală.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă principiile ingineriei prompt și ale învățării few-shot.
• Să proiecteze prompturi eficiente pentru diverse sarcini NLP.
• Să utilizeze tehnici few-shot pentru a adapta LLM-uri cu un minim de date.
• Să optimizeze performanța LLM 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.

Această formare condusă de un instructor, live în Moldova (online sau la fața locului), este destinată cercetătorilor AI avansați, inginerilor de machine learning și dezvoltatorilor care doresc să adapteze modelele DeepSeek LLM pentru a crea aplicații AI specializate, adaptate unor industrii, domenii sau nevoi de afaceri specifice.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și capacitățile modelelor DeepSeek, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
• Să pregătească seturi de date și să prelucreze date pentru adaptare.
• Să adapteze DeepSeek LLM pentru aplicații specifice domeniilor.
• Să optimizeze și să implementeze modele adaptate în mod eficient.

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 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.

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.

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 IA.

La sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele de bază și beneficiile transferului de învățare.
• Exploreze modele preantrenate populare și aplicațiile lor.
• Efectueze fine-tuning al modelelor preantrenate pentru sarcini personalizate.
• Aplice transferul de învățare pentru a rezolva probleme din lumea reală în NLP și vizualizarea computerizată.

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.

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 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.