Oбучения по Fine-Tuning в България

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 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 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 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 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.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или присъствено) е насочено към напреднали инженери по компютърно зрение и AI разработчици, които желаят да настроят фино VLM модели като CLIP и Flamingo, за да подобрят производителността при специфични за индустрията визуално-текстови задачи.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата и методите за предварително обучение на моделите за зрение и език.
• Настройват фино VLM модели за класификация, извличане, генериране на описания или мултимодални въпроси и отговори.
• Подготвят набори от данни и прилагат PEFT стратегии за намаляване на използването на ресурси.
• Оценяват и внедряват персонализирани VLM модели в производствени среди.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към ML инженери на средно ниво и професионалисти в областта на ИИ съответствието, които желаят да идентифицират, оценяват и намаляват рисковете за безопасността и отклоненията във фино настроените езикови модели.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Разбират етичния и регулаторния контекст за безопасни ИИ системи.
• Идентифицират и оценяват често срещаните форми на отклонения във фино настроените модели.
• Прилагат техники за намаляване на отклоненията по време на и след обучението.
• Проектират и одитират модели за безопасност, прозрачност и справедливост.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към NLP инженери на средно ниво и екипи за управление на знания, които желаят да настроят фино RAG конвейри, за да подобрят производителността при отговаряне на въпроси, корпоративно търсене и обобщаване.

До края на обучението участниците ще могат да:

• Разбират архитектурата и работния процес на RAG системите.
• Настройват фино компонентите за извличане и генериране за данни от конкретна област.
• Оценяват производителността на RAG и прилагат подобрения чрез PEFT техники.
• Внедряват оптимизирани RAG системи за вътрешна или производствена употреба.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към ML специалисти и AI разработчици от средно ниво, които желаят да фино настроят и внедрят модели с отворени тегла като LLaMA, Mistral и Qwen за конкретни бизнес или вътрешни приложения.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Разбират екосистемата и разликите между open-source LLM.
• Подготвят набори от данни и конфигурации за фино настройване на модели като LLaMA, Mistral и Qwen.
• Изпълняват процеси за фино настройване, използвайки Hugging Face Transformers и PEFT.
• Оценяват, запазват и внедряват фино настроени модели в сигурни среди.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към специалисти по данни и AI инженери на средно ниво, които желаят да фино настройват големи езикови модели по-достъпно и ефикасно, използвайки методи като LoRA, Adapter Tuning и Prefix Tuning.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират теорията зад подходите за параметрично ефективно фино настройване.
• Внедряват LoRA, Adapter Tuning и Prefix Tuning с помощта на Hugging Face PEFT.
• Сравняват компромисите между производителност и разходи на PEFT методите спрямо пълното фино настройване.
• Внедряват и мащабират фино настроени LLM с намалени изисквания за изчислителни ресурси и съхранение.

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, водено от инструктор на живо в България (онлайн или на място), е насочено към инженери по машинно обучение и AI изследователи на напреднало ниво, които желаят да приложат RLHF за фина настройка на големи AI модели с цел постигане на превъзходна производителност, безопасност и съответствие.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират теоретичните основи на RLHF и защо този метод е от съществено значение в съвременното разработване на AI.
• Внедряват модели на възнаграждение, базирани на човешка обратна връзка, за да ръководят процесите на обучение с подсилване.
• Извършват фина настройка на големи езикови модели, използвайки RLHF техники, за да приведат резултатите в съответствие с човешките предпочитания.
• Прилагат най-добри практики за мащабиране на RLHF работни потоци за AI системи от производствен клас.

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

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основите на фината настройка за финансови приложения.
• Използват предварително обучени модели за специализирани задачи във финансите.
• Прилагат техники за откриване на измами, оценка на риска и генериране на финансови съвети.
• Осигуряват съответствие с финансови регулации като GDPR и SOX.
• Прилагат практики за сигурност на данните и етичен AI във финансови приложения.

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

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Диагностицират проблеми като пренастройване, недостатъчно настройване и дисбаланс в данните.
• Прилагат стратегии за подобряване на конвергенцията на модела.
• Оптимизират процесите за фина настройка за по-добра производителност.
• Дебъгват тренировъчни процеси с помощта на практически инструменти и техники.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на напреднало ниво, които желаят да усвоят техники за оптимизиране на големи модели за рентабилно фино настройване в реални сценарии.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират предизвикателствата при финото настройване на големи модели.
• Прилагат техники за разпределено обучение към големи модели.
• Използват квантуване и прунинг на модели за ефективност.
• Оптимизират използването на хардуер за задачи по фино настройване.
• Внедряват ефективно фино настроени модели в производствени среди.

Това обучение с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е предназначено за професионалисти на средно ниво, които искат да използват силата на промпт инженеринга и ученето с малко примери, за да оптимизират производителността на големи езикови модели за реални приложения.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират принципите на промпт инженеринга и ученето с малко примери.
• Създават ефективни промптове за различни задачи от областта на обработката на естествен език (NLP).
• Използват техники с малко примери за адаптиране на големи езикови модели с минимално количество данни.
• Оптимизират производителността на големи езикови модели 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, 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 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, 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.

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 с инструктор на живо в България (онлайн или на място) е насочено към начинаещи и средно напреднали професионалисти в областта на машинното обучение, които желаят да разберат и прилагат техники за трансферно обучение, за да подобрят ефективността и производителността в проекти с изкуствен интелект.

След завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Разбират основните концепции и предимствата на трансферното обучение.
• Изследват популярни предварително обучени модели и техните приложения.
• Извършват фина настройка на предварително обучени модели за персонализирани задачи.
• Прилагат трансферно обучение за решаване на реални проблеми в обработката на естествен език и компютърното зрение.

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 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 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.