Курс за обучение по Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете съвременни концепции и методологии в трансферното обучение.
• Прилагане на специфични за домейн техники за адаптация за предварително обучени модели.
• Прилагайте непрекъснато обучение, за да управлявате развиващи се задачи и набори от данни.
• Овладейте многозадачната фина настройка, за да подобрите производителността на модела в различните задачи.

Този курс с инструктор, провеждан жив в България (онлайн или на място), е предназначен за специалисти на високо ниво по поддръжка на AI и MLOps професионалисти, които искат да реализират надеждни континуални обучаващи пиплайни и ефективни стратегии за обновяване на разпръснатите, подробно настройени модели.

До края на този курс участниците ще бъдат способни да:

• Проектират и реализират континуални обучаващи процес на разпръснатите модели.
• Спрят катастрофално забравяне чрез правилно обучение и управление на паметта.
• Автоматизират мониторинг и тригери за обновяване на базата на отклонения в модела или промени в данните.
• Интегрират стратегии за обновяване на модела в съществуващи CI/CD и MLOps пиплайни.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да разположат фино настроени модели надеждно и ефективно.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете предизвикателствата на внедряването на фино настроени модели в производството.
• Контейнеризирайте и разгръщайте модели с помощта на инструменти като Docker и Kubernetes.
• Внедрете наблюдение и регистриране за внедрени модели.
• Оптимизирайте модели за латентност и мащабируемост в сценарии от реалния свят.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които искат да придобият практически умения за персонализиране на AI модели за критични финансови задачи.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на фината настройка за финансови приложения.
• Използвайте предварително обучени модели за специфични за домейна задачи във финансите.
• Прилагайте техники за откриване на измами, оценка на риска и генериране на финансови съвети.
• Осигурете съответствие с финансовите разпоредби като GDPR и SOX.
• Внедряване на сигурност на данните и етични AI практики във финансови приложения.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти от 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:

• Разберете принципите на фината настройка и нейните приложения.
• Подгответе набори от данни за фина настройка на предварително обучени модели.
• Фина настройка на големи езикови модели (LLM) за NLP задачи.
• Оптимизирайте производителността на модела и адресирайте общи предизвикателства.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към разработчици на средно ниво и практикуващи AI, които желаят да приложат стратегии за фина настройка за големи модели без необходимост от обширни изчислителни ресурси.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите на адаптация от нисък ранг (LoRA).
• Внедрете LoRA за ефективна фина настройка на големи модели.
• Оптимизирайте фината настройка за среди с ограничени ресурси.
• Оценявайте и внедрявайте настроени според LoRA модели за практически приложения.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да овладеят фината настройка на мултимодален модел за иновативни AI решения.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете архитектурата на мултимодални модели като CLIP и Flamingo.
• Подгответе и предварителна обработка на мултимодални набори от данни ефективно.
• Настройте фино мултимодалните модели за конкретни задачи.
• Оптимизирайте модели за реални приложения и производителност.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да подобрят своите НЛП проекти чрез ефективна фина настройка на предварително обучени езикови модели.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основите на фината настройка за NLP задачи.
• Фина настройка на предварително обучени модели като GPT, BERT и T5 за специфични NLP приложения.
• Оптимизирайте хиперпараметрите за подобрена производителност на модела.
• Оценявайте и внедрявайте фино настроени модели в сценарии от реалния свят.

Този курс с инструктор, проведен на живо (онлайн или на място) е предназначен за напреднали данни учени и инженери на изкуствен интелигент в финансов сектор, които искат да настройват модели за приложения като оценяване на кредитна способност, откриване на измами и модел на рискове, използвайки специфични данни за финансов сектор.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Настройват модели на изкуствен интелигент на финансови набори данни за подобрено предвиждане на измами и рискове.
• Прилагат техники като трансфер на обучение, LoRA и регуларизация за подобряване на ефективността на моделите.
• Интегрират финансови изисквания за съответствие в процеса на моделиране на изкуствен интелигент.
• Разработват настройвани модели за използване в продукционни платформи в финансовите услуги.

Този тренинг с инструктор, проведен на живо (България онлайн или на място), е насочен към разработчици на медицински AI с среден до напреднал уровень и данъчни научници, които искат да финонастроят модели за клинична диагностика, прогнозиране на заболявания и прогнозиране на резултатите от лечението на пациенти, използвайки структурирани и неструктурирани медицински данни.

До края на този тренинг участниците ще могат да:

• Финонастрояват AI модели върху здравни данни, включително ЕМР, изображения и временни редици данни.
• Прилагат трансферно обучение, адаптация на домейн и компресия на модели в медицински контексти.
• Отговорят за конфиденциалност, предвземане и съответствие на регулациите при разработката на модели.
• Разработват и следят финонастроени модели в реални здравни среди.

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

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете архитектурата и възможностите на моделите DeepSeek, включително DeepSeek-R1 и DeepSeek-V3.
• Подгответе набори от данни и предварителна обработка на данни за фина настройка.
• Фина настройка DeepSeek LLM за приложения, специфични за домейн.
• Оптимизирайте и внедрявайте ефективно фино настроени модели.

Това обучение под ръководство на инструктор, провеждано на живо (онлайн или на място), е предназначено за легални технологични инженери и разработчици на AI на средно ниво, които искат да подреждат модели на езици за задачи като анализ на договори, извличане на клаузи и автоматизиран правен изследователски труд в легални среди.

Към края на това обучение участниците ще могат да:

• Подготвят и почистят легални документи за подреждане на модели на обработка на естествен език.
• Прилагат стратегии за подреждане за подобряване на точността на моделите за легални задачи.
• Разработват модели, за да помагат с преглеждане, класификация и изследване на договори.
• Осигуряват съответствие на изискванията, прозрачност и следимост на изходите на AI в легални контексти.

Това обучение с инструктор, което се провежда на живо България (онлайн или на място), е предназначено за инженерi на машинен обучение, разработчици на ИИ и ученi данни с междуен и напреднал ниво, които искат да научат как да използват QLoRA за ефективното микронастройване на големи модели за специфични задачи и персонализирани приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат теорията зад QLoRA и техниките за квантовация за големи модели на езика.
• Имплементират QLoRA в микронастройването на големи модели на езика за приложения, специфични за домейна.
• Оптимизират микронастройването на производителността на ограничени компютърни ресурси с квантовация.
• Разработват и оценяват микронастройвани модели в реални приложения ефективно.

Този курс с инструктор, провеждан в живо (онлайн или на място), е направен за разработчици на вграден AI на среден ниво и специалисти по edge изчисления, които искат да подреждат и оптимизират леки модели на AI за развертане на устройства с ограничени ресурси.

Към края на този курс участниците ще могат да:

• Избирайки и адаптиране на предобученни модели, подходящи за развертане на периферните устройства.
• Прилагане на квантизация, подрязване и други техники за компресия за намаляване на размера и закъснението на модела.
• Подреждане на модели с помощта на трансферно обучение за специфични задачи.
• Развертане на оптимизирани модели на реални периферни хардуерни платформи.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо в България (онлайн или на място), е предназначено за практикуващи на средно ниво в областта на машинното обучение и разработчици на изкуствен интелигент, които искат да настройват и разпространяват модели с отворени тежести като LLaMA, Mistral и Qwen за специфични бизнес или вътрешни приложения.

До края на това обучение участниците ще бъдат в състояние да:

• Разбират екосистемата и различията между отворен код LLMs.
• Подготовят данни и настройки за настройване на модели като LLaMA, Mistral и Qwen.
• Изпълняват процеси за настройване, използвайки Hugging Face Transformers и PEFT.
• Оценяват, запазват и разпространяват настройвани модели в сигурни среди.