Курс за обучение по Специализирано фина настройка за финансовата сфера

Vertex AI предоставя усъвършенствани инструменти за фино настройване на големи модели и управление на промптове, което позволява на разработчиците и екипите по данни да оптимизират точността на моделите, да рационализират работните процеси за итерации и да осигурят стриктна оценка с вградени библиотеки и услуги.

Това обучение, водено от инструктор на живо (онлайн или на място), е насочено към практикуващи на средно до напреднало ниво, които желаят да подобрят производителността и надеждността на приложенията с генеративен AI, използвайки контролирано фино настройване, версиониране на промптове и услуги за оценка във Vertex AI.

До края на това обучение участниците ще могат:

• да прилагат техники за контролирано фино настройване към модели Gemini във Vertex AI;
• да внедряват работни процеси за управление на промптове, включително версиониране и тестване;
• да използват библиотеки за оценка, за да сравняват и оптимизират AI производителността;
• да внедряват и наблюдават подобрени модели в производствени среди.

Формат на курса

• Интерактивна лекция и дискусия.
• Практически лабораторни упражнения с инструменти за фино настройване и промптове на Vertex AI.
• Казуси за оптимизация на модели в предприятието.

Опции за персонализиране на курса

• За да заявите персонализирано обучение за този курс, моля, свържете се с нас, за да уредим.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към професионалисти в областта на машинното обучение на напреднало ниво, които желаят да овладеят авангардни техники за трансферно обучение и да ги прилагат към сложни проблеми от реалния свят.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират напреднали концепции и методологии в трансферното обучение.
• Прилагат техники за адаптация към специфични области за предварително обучени модели.
• Прилагат непрекъснато обучение за управление на развиващи се задачи и набори от данни.
• Овладеят фината настройка за множество задачи, за да подобрят производителността на модела в различни задачи.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по поддръжка на AI на напреднало ниво и MLOps професионалисти, които желаят да внедрят стабилни процеси за непрекъснато обучение и ефективни стратегии за актуализиране на внедрени, фино настроени модели.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Проектират и внедряват работни процеси за непрекъснато обучение на внедрени модели.
• Смекчават катастрофалното забравяне чрез правилно обучение и управление на паметта.
• Автоматизират наблюдението и тригерите за актуализация въз основа на отклонения в модела или промени в данните.
• Интегрират стратегии за актуализиране на модели в съществуващи CI/CD и MLOps процеси.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или присъствено) е предназначено за професионалисти на напреднало ниво, които желаят да внедряват финно настроени модели надеждно и ефективно.

До края на обучението участниците ще могат:

• Да разбират предизвикателствата при внедряване на финно настроени модели в продукционна среда.
• Да контейнеризират и внедряват модели, използвайки инструменти като Docker и Kubernetes.
• Да прилагат мониторинг и логване на внедрените модели.
• Да оптимизират моделите за латентност и мащабируемост в сценарии от реалния свят.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно до напреднало ниво, които желаят да персонализират предварително обучени модели за конкретни задачи и набори от данни.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите на фината настройка и нейните приложения.
• Подготвят набори от данни за фина настройка на предварително обучени модели.
• Извършват фина настройка на големи езикови модели (LLM) за задачи в областта на обработката на естествен език.
• Оптимизират производителността на модела и да се справят с често срещани предизвикателства.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към разработчици и специалисти по изкуствен интелект на средно ниво, които желаят да прилагат стратегии за фино настройване на големи модели без необходимост от обширни изчислителни ресурси.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите на адаптацията с нисък ранг (LoRA).
• Прилагат LoRA за ефективно фино настройване на големи модели.
• Оптимизират финото настройване за среди с ограничени ресурси.
• Оценяват и внедряват модели, настроени с LoRA, за практически приложения.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на напреднало ниво, които желаят да овладеят фината настройка на мултимодални модели за иновативни AI решения.

След завършване на обучението участниците ще могат:

• Да разбират архитектурата на мултимодални модели като CLIP и Flamingo.
• Да подготвят и предобработват ефективно мултимодални набори от данни.
• Да извършват фина настройка на мултимодални модели за специфични задачи.
• Да оптимизират модели за реални приложения и висока производителност.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на средно ниво, които желаят да подобрят своите NLP проекти чрез ефективна фина настройка на предварително обучени езикови модели.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на фината настройка за NLP задачи.
• Извършват фина настройка на предварително обучени модели като GPT, BERT и T5 за конкретни NLP приложения.
• Оптимизират хиперпараметри за подобряване на производителността на моделите.
• Оценяват и внедряват фино настроени модели в реални сценарии.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и ИИ инженери от финансовия сектор на напреднало ниво, които желаят да настроят фино модели за приложения като кредитно оценяване, откриване на измами и моделиране на риска, използвайки специфични за домейна финансови данни.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват фино ИИ модели върху финансови набори от данни за подобрено прогнозиране на измами и риск.
• Прилагат техники като трансферно обучение, LoRA и регуларизация за повишаване на ефективността на модела.
• Интегрират съображения за финансово съответствие в работния процес по ИИ моделиране.
• Внедряват фино настроени модели за продукционна употреба в платформи за финансови услуги.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на медицински ИИ и data scientists от средно до напреднало ниво, които желаят да фино настроят модели за клинична диагноза, предсказване на заболявания и прогнозиране на изхода за пациенти, използвайки структурирани и неструктурирани медицински данни.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да фино настройват ИИ модели върху набори от здравни данни, включително електронни медицински записи, образна диагностика и времеви редове.
• Да прилагат трансферно обучение, адаптиране на домейни и компресия на модели в медицински контекст.
• Да адресират поверителността, пристрастията и регулаторното съответствие при разработката на модели.
• Да внедряват и наблюдават фино настроени модели в реални здравни среди.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към напреднали AI изследователи, инженери по машинно обучение и разработчици, които желаят да настроят фино моделите DeepSeek LLM, за да създадат специализирани AI приложения, пригодени за специфични индустрии, области или бизнес нужди.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата и възможностите на моделите DeepSeek, включително DeepSeek-R1 и DeepSeek-V3.
• Подготвят набори от данни и да извършват предварителна обработка на данни за фина настройка.
• Извършват фина настройка на DeepSeek LLM за приложения в конкретни области.
• Оптимизират и внедряват ефективно фино настроени модели.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към напреднали инженери по ИИ в отбраната и разработчици на военни технологии, които желаят да настроят фино модели за дълбоко обучение за използване в автономни превозни средства, дронове и системи за наблюдение, като същевременно отговарят на строги стандарти за сигурност и надеждност.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Настройват фино модели за компютърно зрение и сензорно сливане за задачи по наблюдение и целеуказване.
• Адаптират автономни ИИ системи към променящи се среди и мисионни профили.
• Внедряват стабилна валидация и механизми за защита от отказ в моделните конвейери.
• Осигуряват съответствие със специфичните за отбраната стандарти за регулация, безопасност и сигурност.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за правни технологични инженери и AI разработчици на средно ниво, които искат да настройват фино езикови модели за задачи като анализ на договори, извличане на клаузи и автоматизирани правни проучвания в среди за правни услуги.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Подготвят и почистват правни документи за фина настройка на NLP модели.
• Прилагат стратегии за фина настройка, за да подобрят точността на моделите при правни задачи.
• Внедряват модели в помощ на прегледа на договори, класификацията и проучванията.
• Осигуряват съответствие, проверимост и проследимост на AI резултатите в правен контекст.

Това обучение, водено от инструктор, на живо в България (онлайн или на място) е насочено към инженери по машинно обучение, AI разработчици и специалисти по данни на средно до напреднало ниво, които желаят да научат как да използват QLoRA за ефективна фина настройка на големи модели за специфични задачи и персонализации.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират теорията зад QLoRA и техниките за квантуване за LLM.
• Прилагат QLoRA във фина настройка на големи езикови модели за специфични за домейн приложения.
• Оптимизират производителността на фината настройка върху ограничени изчислителни ресурси, използвайки квантуване.
• Внедряват и оценяват ефективно фино настроени модели в реални приложения.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на вграден изкуствен интелект и специалисти по edge изчисления на средно ниво, които желаят да настроят фино и оптимизират олекотени AI модели за внедряване върху устройства с ограничени ресурси.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Избират и адаптират предварително обучени модели, подходящи за внедряване в edge среда.
• Прилагат квантуване, прунинг и други техники за компресиране, за да намалят размера на модела и латентността.
• Настройват фино модели чрез трансферно обучение за специфична за задачата производителност.
• Внедряват оптимизирани модели върху реални хардуерни edge платформи.