Курс за обучение по SLM за интелигентни градове: Градско планиране и управление с ИИ

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или присъствено), е насочено към специалисти по данни и разработчици на начинаещо до средно ниво, които желаят да внедрят и използват Малки езикови модели в различни приложения.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата и функционалността на Малките езикови модели.
• Внедряват SLMs за задачи като генериране на текст и анализ на настроения.
• Оптимизират и настройват фино SLMs за специфични случаи на употреба.
• Въвеждат в експлоатация SLMs в среди с ограничени ресурси.
• Оценяват и интерпретират производителността на SLMs в реални сценарии.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към образователни технолози, дизайнери на обучение и ИИ разработчици в сферата на образованието на средно ниво, които желаят да интегрират малки езикови модели (SLM) в образователни платформи, за да подобрят процесите на преподаване и учене.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Да разбират ролята на SLM в образователните технологии.
• Да проектират учебни преживявания, управлявани от ИИ, използвайки SLM.
• Да внедряват SLM в различни образователни среди.
• Да оценяват ефективността на SLM върху резултатите от обучението.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към специалисти по данни и инженери по машинно обучение на средно ниво, които желаят да създават и прилагат малки езикови модели, пригодени за специфични области като правната, медицинската и техническата сфера.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират важността и приложението на специфичните за домейн езикови модели.
• Подбират и предварително обработват специализирани набори от данни за обучение на модели.
• Обучават и донастройват езикови модели за специфични за домейн приложения.
• Оценяват и сравняват модели, използвайки метрики, релевантни за домейна.
• Внедряват специфични за домейн езикови модели в реални сценарии.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към напреднали инженери по машинно обучение и изследователи в областта на изкуствения интелект, които желаят да разработят енергийно ефективни AI решения с помощта на малки езикови модели, които са едновременно мощни и екологични.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Разбират въздействието на изкуствения интелект върху потреблението на енергия и околната среда.
• Прилагат техники за компресиране и оптимизация на модели, за да намалят размера и енергийната консумация на AI моделите.
• Използват енергийно ефективен хардуер и софтуерни рамки за внедряване на AI.
• Прилагат най-добри практики за устойчиво развитие на AI.
• Да се застъпват и допринасят за устойчиви практики в индустрията на изкуствения интелект.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни, инженери по машинно обучение и изследователи в областта на изкуствения интелект на средно ниво, които желаят да създават ангажиращи и ефективни разговорни изживявания, задвижвани от изкуствен интелект, с помощта на малки езикови модели.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на разговорния изкуствен интелект и ролята на SLMs.
• Проектират и внедряват ориентирани към потребителя взаимодействия с изкуствен интелект.
• Разработват и обучават SLMs за интерактивни приложения.
• Оценяват и подобряват ефективността на комуникацията човек-изкуствен интелект, използвайки подходящи метрики.
• Внедряват мащабируеми и етични разговорни интерфейси, задвижвани от изкуствен интелект, в реални сценарии.

Това обучение, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към ИТ специалисти на средно ниво, които желаят да внедрят малки езикови модели директно върху устройства с ограничени изчислителни възможности, отваряйки път за иновативни приложения в различни сектори.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират предизвикателствата и решенията за внедряване на ИИ върху компактен хардуер.
• Оптимизират и компресират ИИ модели за ефективно внедряване на устройства.
• Използват съвременни ИИ рамки и инструменти за внедряване на модели на устройства.
• Проектират и разработват ИИ приложения в реално време за мобилни и IoT устройства.
• Оценяват и гарантират сигурността и поверителността на ИИ системите, работещи на устройства.