Курс за обучение по Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning

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.

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.

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 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.

Това обучение с инструктор, провеждано на живо в България (онлайн или на място), е предназначено за машинни учени инженери и изследователи на изкуствен интелект на напреднал нив, които искат да приложат RLHF за настройване на големи модели на изкуствен интелект за по-добър резултат, сигурност и съответствие.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират теоретичните основи на RLHF и защо то е необходимо в съвременното развитие на изкуствен интелект.
• Реализират модели на награди на базата на човешка обратна връзка, за да насочат процесите на подкрепящо обучение.
• Настройват големи модели на естествен език с помощта на техники на RLHF, за да съобразят изходите с човешки предпочитания.
• Прилагат най-добрите практики за масштабиране на RLHF процеси за AI системи на производствен стандарт.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на средно ниво, които желаят да се възползват от силата на бързото инженерство и краткото обучение, за да оптимизират работата на LLM за приложения в реалния свят.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете принципите на бързото инженерство и обучението с няколко изстрела.
• Проектирайте ефективни подкани за различни NLP задачи.
• Използвайте техники за няколко изстрела, за да адаптирате LLM с минимални данни.
• Оптимизирайте производителността на LLM за практически приложения.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти в областта на машинното обучение от начинаещи до средно ниво, които желаят да разберат и прилагат техники за трансфер на обучение, за да подобрят ефективността и производителността в AI проекти.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете основните концепции и предимствата на трансферното обучение.
• Разгледайте популярните предварително обучени модели и техните приложения.
• Извършете фина настройка на предварително обучени модели за персонализирани задачи.
• Приложете трансферно обучение за решаване на проблеми от реалния свят в НЛП и компютърното зрение.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да усъвършенстват уменията си при диагностициране и решаване на предизвикателства за фина настройка на модели за машинно обучение.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Диагностицирайте проблеми като прекомерно оборудване, недостатъчно оборудване и дисбаланс на данните.
• Прилагане на стратегии за подобряване на конвергенцията на модела.
• Оптимизирайте тръбопроводите за фина настройка за по-добра производителност.
• Отстраняване на грешки в процесите на обучение с помощта на практически инструменти и техники.