Онлайн обучение по Fine-Tuning в България

Този обучение под ръководство на инструктор в България (онлайн или на място) е предназначено за специалисти на висш ниво в областта на отбранителната AI и разработчици на военна технология, които искат да подправят дълбокоучещи модели за употреба в автономни превозни средства, дрони и системи за наблюдение, докато се съобразяват с строги стандарти за сигурност и надеждност.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Подправят модели на компютърно зрение и сензорно сливане за задачи на наблюдение и целеуказване.
• Приспособяват автономни AI системи към променящи се условия и мисии.
• Въвеждат надеждни механизми за проверка и резервни системи в моделите.
• Обеспечават съответствие с отбранителните специфични стандарти за съответствие, сигурност и надеждност.

Това училище, водено от инструктор, с живо участие в България (онлайн или на място), е насочено към средноуровневи техници по правна технология и разработчици на ИИ, които искат да подобрят езикови модели за задачи като анализ на договори, извличане на клаузи и автоматизирана правна търсачка в правни окружения.

По края на това училище участниците ще могат да:

• Подготвят и очистят правни документи за подобряване на модели за обработка на естествен език.
• Применяват стратегии за подобряване, за да улеснят прецизността на моделите при правни задачи.
• Разпространяват модели, които помагат с разглеждане, класификация и търсачка на договори.
• Гарантират спазването на правилата, аудитабилността и проследимостта на изходите от ИИ в правни контексти.

Това инструкторско, живо обучение в България (онлайн или на място) е предназначено за медицински разработчици на ИИ и данни учене със средно и високо ниво на квалификация, които искат да настроят модели за клинична диагностика, прогноза на болести и прогнозиране на пациентски резултати, използвайки структурирани и неструктурирани медицински данни.

По завършването на обучението участниците ще могат да:

• Настроят ИИ модели върху медицински набори от данни, включително ЕМР, снимки и времеви редове.
• Применят прехвърляне на ученето, адаптация към домейн и компресия на модели в медицински контекст.
• Решават проблемите с поверителността, предразсъдицата и съответствието на регулаторни норми при разработката на модели.
• Разгъват и мониторират настроени модели в реални здравносervo окръжения.

Това обучение, водено от инструктор (онлайн или на място), е насочено към висшия ниво от данните учени и инженери по ИИ в финансовия сектор, които желаят да настрояват модели за приложения като кредитна оценка, детекция на измама и моделация на рисковете, използвайки специфични за областта финансови данни.

По завършване на това обучение участниците ще могат да:

• Настраят ИИ модели върху финансови набори от данни за подобряване на прогнозите по измама и рисковете.
• Применяват техники като прехвърляне на обучението, LoRA и регулиране за подобряване на ефективността на моделите.
• Интегрират разглеждания за финансовата съвместимост в работния процес на ИИ моделирането.
• Разпространяват настроените модели за производствено използване в платформи за финансово обслуживание.

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 живо обучение в България (онлайн или на място) се насочва към средно ниво въвеждащи ръководители по вградената AI и специалисти по разпространено изчисление, които искат да оптимизират лековесни модели с AI за изпълнение на устройства с ограничени ресурси.

По края на това обучение, участниците ще могат да:

• Избират и адаптират предварително обучени модели, подходящи за изпълнение с разпространено AI.
• Применяват квантизиране, прюниране и други техники за компресия, за да намалят размера на моделите и задълбочаването.
• Оптимизират модели чрез преучаване за по-добра производителност при конкретни задачи.
• Изпълняват оптимизираните модели на реални платформи с разпространено AI.

Това обучение, водено от инструктор, в България (онлайн или на място) е насочено към напреднали компютърни визионисти и разработчици на изкуствен интелигент, които искат да оптимизират модели на вид-екзистенция, като CLIP и Flamingo, за да подобрят производителността на специфични за отрасля задачи с визуално-тестова задача.

До края на това обучение участниците ще бъдат способни да:

• Разберат архитектурата и методите на предобучение на модели на вид-екзистенция.
• Оптимизират модели на вид-екзистенция за класификация, извличане, описване или многомодален QA.
• Подготвят датасети и приложат стратегии за PEFT, за да намалят използването на ресурси.
• Оценяват и разпространяват оптимизирани модели на вид-екзистенция в производствени среди.

Този практически тренинг на живо с инструктор в България (онлайн или на място) е предназначен за ML инженери на средно ниво и специалисти по съвместимост с ИИ, които искат да идентифицират, оценят и намалят рисковете за безопасност и пристрастията в фино настроените езикови модели.

След завършване на обучението участниците ще могат да:

• Разбират етичния и регулаторен контекст за безопасни ИИ системи.
• Идентифицират и оценяват често срещаните форми на пристрастия в фино настроените модели.
• Прилагат техники за смекчаване на пристрастията по време и след обучението.
• Проектират и проверяват модели за безопасност, прозрачност и справедливост.

Този обучение с инструктор, провеждано на живо в България (онлайн или на място), е предназначено за инженерни специалисти по обработка на естествен език и екипи за управление на знания на среден ниво, които искат да оптимизират RAG пайплайни за подобряване на производителността при случаи на отговаряне на въпроси, корпоративен търсач и редуциране на текст.

До края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат архитектурата и потока на работа на RAG системи.
• Оптимизират компонентите за извличане и генериране за специфични данни за домейна.
• Оценият производителността на RAG и прилагат подобрения чрез техники на PEFT.
• Развернат оптимизирани RAG системи за вътрешно или производствено използване.

Това обучително занимание, водено от инструктор, на живо в България (онлайн или на място) е насочено към практикуващи машинно обучение и разработчици на AI с междинно ниво на познания, които искат да изпълнят финално тунингиране и да разполагат модели с отворени тежести като LLaMA, Mistral и Qwen за конкретни бизнес или вътрешни приложения.

В края на този курс участниците ще могат:

• Да разберат екосистемата и разликите между отворените LLM.
• Да подготвят набори от данни и конфигурации за финално тунингиране за модели като LLaMA, Mistral и Qwen.
• Да изпълнят тръбопроводите за финално тунингиране, използвайки Hugging Face Transformers и PEFT.
• Да оценяват, запазват и разполагат финално тунингирани модели в сигурни среди.

Това ръководено от инструктор живо обучение в България (онлайн или на място) е насочено към данни учени и инженерите на AI със средно ниво на подготовка, които желаят да дообучават големи езикови модели по-достъпно и ефективно, използвайки методи като LoRA, Adapter Tuning и Prefix Tuning.

След приключване на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат теорията зад подходите за параметър-ефективно дообучение.
• Реализират LoRA, Adapter Tuning и Prefix Tuning, използвайки Hugging Face PEFT.
• Сравнят компромисите между производителността и разходите на PEFT методите спрямо пълното дообучение.
• Разгръщат и мащабирате дообучените големи езикови модели с намалени изчислителни и съхранителни изисквания.

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 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 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.

Това водено от инструктор обучение на живо в България (онлайн или на място) е насочено към професионалисти на напреднало ниво, които желаят да овладеят техники за оптимизиране на големи модели за рентабилна фина настройка в сценарии от реалния свят.

До края на това обучение участниците ще могат:

• Разберете предизвикателствата на фината настройка на големи модели.
• Прилагайте техники за разпределено обучение към големи модели.
• Използвайте квантуването и съкращаването на модела за ефективност.
• Оптимизирайте използването на хардуера за задачи за фина настройка.
• Внедрете ефективно фино настроени модели в производствени среди.

Това обучение под ръководството на преподавател (онлайн или на място) в България е насочено към средно ниво професионалисти, които искат да използват мощта на конструирането на стимули и адаптацията с малко примери, за да оптимизират производителността на LLM за реални приложения.

По края на това обучение, участниците ще могат да:

• Разберат принципите на конструирането на стимули и адаптацията с малко примери.
• Проектирате ефективни стимули за различни задачи на обработка на естествен език (NLP).
• Извършвате адаптация на LLM с минимални данни, използвайки техники с малко примери.
• Оптимизирате производителността на LLM 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.

Този курс с инструктор, провеждан живо (онлайн или на място), е предназначен за специалисти на повишен ниво в областта на изкуствен интелигент, инженери на машинно обучение и разработчици, които искат да настройват модели DeepSeek LLM за създаване на специализирани приложения на изкуствен интелигент, насочени към специфични отрасли, области или бизнес нужди.

До края на този курс участниците ще бъдат в състояние да:

• Разберат архитектурата и възможностите на модели DeepSeek, включително DeepSeek-R1 и DeepSeek-V3.
• Подготвят набори от данни и предварително обработват данни за настройване.
• Настроят DeepSeek LLM за приложения специфични за област.
• Опитимизират и разпространяват настройвани модели ефикасно.

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 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.

Vertex AI предлагава напредначи инструменти за финетизиране на големи модели и управление на подсказки, което позволява на разработчици и екипи за данни да оптимизират точността на моделите, да улеснят итеративните работни процеси и да гарантират строги оценки с вградени библиотеки и услуги.

Този курс с инструктор, воден на живо (онлайн или на място), е направен за практици на среден до напреднал нив, които искат да подобрят производителността и надеждността на приложенията за генеративно изкуствено интелект с помощта на супервизирано финетизиране, версия на подсказките и оценки на услугите в Vertex AI.

До края на този курс участниците ще бъдат способни да:

• Прилагат техники за супервизирано финетизиране към модели на Gemini в Vertex AI.
• Имплементират работни процеси за управление на подсказките, включително версия и тестване.
• Използват библиотеки за оценка, за да оценяват и оптимизират производителността на ИИ.
• Разработват и следят подобрени модели в продукционни среди.

Формат на курса

• Интерактивни лекции и дискусии.
• Ръководни лаборатории с инструменти за финетизиране и подсказки в Vertex AI.
• Случаи на оптимизация на корпоративни модели.

Опции за персонализиране на курса

• За заявяване на персонализиран курс за този курс, моля свържете се с нас, за да уредите.

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 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.

Този курс с преподавателно обучение (на живо или на място) в България е насочен към професионалисти със средно ниво на подготовка и напреднали, които желаят да персонализират предварително обучени модели за конкретни задачи и набори от данни.

В края на това обучение участниците ще могат да:

• Разберат принципите на добавяне и неговите приложения.
• Подготвят набори от данни за добавяне на предварително обучени модели.
• Добавят големи езикови модели (LLM) за задачи по обработка на естествен език (NLP).
• Оптимизират производителността на моделите и разрешат често срещани предизвикателства.

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.