Small Language Models (SLMs): Applications and Innovations Kurzusok

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak és gépi tanulási mérnököknek szól, akik olyan kis nyelvi modelleket szeretnének létrehozni és alkalmazni, amelyek speciális területekre, például jogi, orvosi és műszaki területekre vannak szabva. .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a tartomány-specifikus nyelvi modellek fontosságát és alkalmazását.
• Speciális adatkészletek összegyűjtése és előfeldolgozása a modellképzéshez.
• Nyelvi modellek betanítása és finomhangolása tartományspecifikus alkalmazásokhoz.
• A modellek értékelése és összehasonlítása domainreleváns mutatók segítségével.
• Tartományspecifikus nyelvi modellek telepítése valós helyzetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási mérnököknek és mesterséges intelligenciakutatóknak szól, akik energiahatékony mesterségesintelligencia-megoldásokat szeretnének fejleszteni kis nyelvi modellekkel, amelyek egyszerre hatékonyak és környezetbarátak.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI hatását az energiafogyasztásra és a környezetre.
• Alkalmazzon modelltömörítési és -optimalizálási technikákat az AI-modellek méretének és energiafelhasználásának csökkentése érdekében.
• Használjon energiahatékony hardver- és szoftverkeretrendszereket az AI telepítéséhez.
• A fenntartható mesterségesintelligencia-fejlesztés legjobb gyakorlatainak végrehajtása.
• Támogassa és járuljon hozzá a fenntartható gyakorlatokhoz az AI-iparban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak, gépi tanulással és mesterséges intelligenciakutatóknak szól, akik vonzó és hatékony mesterségesintelligencia-alapú társalgási élményeket szeretnének létrehozni kis nyelvi modellekkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a társalgási AI alapjait és az SLM-ek szerepét.
• Felhasználóközpontú AI interakciók tervezése és megvalósítása.
• SLM-ek fejlesztése és betanítása interaktív alkalmazásokhoz.
• Értékelje és javítsa az ember és a mesterséges intelligencia közötti kommunikáció hatékonyságát megfelelő mérőszámok segítségével.
• Telepítsen méretezhető és etikus, mesterséges intelligencia által vezérelt párbeszédes felületeket valós helyzetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű informatikai szakembereket céloz meg, akik kis nyelvi modelleket kívánnak közvetlenül telepíteni korlátozott feldolgozási képességű eszközökre, lehetőséget nyitva az innovatív alkalmazások számára a különböző szektorokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI kompakt hardveren történő megvalósításának kihívásait és megoldásait.
• Optimalizálja és tömörítse az AI-modelleket a hatékony eszközön történő telepítés érdekében.
• Használjon modern AI-keretrendszereket és eszközöket a modellek eszközön történő megvalósításához.
• Valós idejű AI-alkalmazások tervezése és fejlesztése mobil- és IoT-eszközökhöz.
• Értékelje és biztosítsa az eszközön lévő AI-rendszerek biztonságát és adatvédelmét.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű tervezőknek, művészeknek és tartalomkészítőknek szól, akik szeretnék használni a Adobe Firefly-t kreativitásuk és termelékenységük fokozására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hozzon létre egy fejlesztői környezetet, amely magában foglalja a Adobe Firefly-t és a Adobe Creative Cloudot.
• Hozzon létre képeket, szövegeffektusokat és színpalettákat szöveges promptokból a Adobe Firefly segítségével.
• Használja a Adobe Firefly-t a Adobe alkalmazásokban, például Photoshop, Illustrator és Express.
• Olyan tartalmat hozzon létre, amely biztonságos kereskedelmi használatra, és tiszteletben tartja a tartalomkészítők jogait.
• Alkalmazza az etikai és felelősségteljes elveket a generatív mesterséges intelligencia használatakor.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű adattudósoknak, mesterséges intelligencia-fejlesztőknek és AI-rajongóknak szól, akik a generatív mesterséges intelligencia segítségével kívánnak új és változatos tartalmat létrehozni különféle célokra. .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hozzon létre egy generatív mesterséges intelligencia modelleket és eszközöket tartalmazó fejlesztői környezetet.
• Hozzon létre képeket, szöveget, hangot és egyéb tartalmat szöveges felszólításokból generatív mesterséges intelligencia segítségével.
• Használjon generatív AI-t különböző területeken, például a művészetben, a tervezésben, a szórakoztatásban és az oktatásban.
• Értékelje a generatív AI által generált tartalom minőségét és sokszínűségét.
• Ismerje meg a generatív mesterséges intelligencia etikai és társadalmi vonatkozásait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő szintű fejlesztőknek szól, akik alapvető ismereteket és gyakorlati tapasztalatokat szeretnének szerezni a Generative AI-ban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a generatív modellek mögött rejlő elveket és azok alkalmazását.
• Valósítson meg alapvető generatív modelleket TensorFlow vagy PyTorch használatával.
• Hozzon létre új tartalmat a Variational Autoencoder (VAE) és a Generative Adversarial Networks (GAN) segítségével.
• Fedezze fel a generatív mesterséges intelligencia etikai vonatkozásait.
• Alkalmazza a generatív AI-koncepciókat a valós forgatókönyvekre.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű adattudósoknak, gépi tanulási mérnököknek és mesterséges intelligenciával foglalkozó szakembereknek szól, akik komplex generatív modelleket és alkalmazásaikat szeretnék felfedezni a különböző iparágakban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Speciális generatív modellek, köztük GAN, VAE és diffúziós modellek megvalósítása és betanítása.
• A Transformer architektúra megértése és alkalmazása generatív feladatokban.
• Fedezze fel a Generative AI etikai vonatkozásait és kihívásait.
• Alkalmazzon fejlett generatív technikákat a valós problémák megoldására a különböző iparágakban.
• Maradjon lépést a jelenlegi kutatási trendekkel és a jövőbeli irányokkal a Generative AI-ban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű menedzserek számára készült, akik szeretnék megérteni és hasznosítani Generative AI-t üzleti stratégiájukban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Generative AI alapvető fogalmait és képességeit.
• Azonosítsa a jelentkezési lehetőségeket Generative AI szervezetükön belül.
• Ismerje meg a Generative AI használatának etikai és jogi szempontjait.
• Vezessen megbeszéléseket, és hozzon megalapozott döntéseket az AI-projektekről.
• Útiterv kidolgozása a Generative AI üzleti folyamataiba való integrálásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) közép- és haladó szintű kiberbiztonsági szakembereknek, IT-menedzsereknek és politikai döntéshozóknak szól, akik szeretnék megérteni a Generative AI kiberre gyakorolt mélyreható hatását. Biztonság.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Generative AI képességeit és alkalmazásait a kiberbiztonság területén.
• Felismerje és előre jelezze az AI-alapú kiberfenyegetéseket és támadásokat.
• Fedezze fel a Generative AI használatát a kibervédelmi mechanizmusok megerősítésében.
• Értékelje a Generative AI kiberbiztonsági alkalmazásának etikai és jogi szempontjait.
• Fogalmazzon meg stratégiákat a Generative AI kiberbiztonsági gyakorlatukba való integrálására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű szoftverfejlesztőknek szól, akik a generatív AI-t szoftverfejlesztési életciklusukba (SDLC) szeretnék integrálni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a generatív AI szerepét és képességeit a szoftverfejlesztésben.
• Használjon mesterséges intelligencia eszközöket a kódoláshoz, hibakereséshez és kódellenőrzéshez.
• Alkalmazzon mesterséges intelligencia technikákat a kiváltó okok hatékony elemzéséhez.
• A szoftverfejlesztési folyamat javítása érdekében alkalmazzon mesterséges intelligencia funkciókat.
• Értékelje a fejlesztés során az AI etikai szempontjait és bevált gyakorlatait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adatszakértőknek szól, akik szintetikus adatkészleteket szeretnének létrehozni az AI-modell oktatásához, ahol a valós adatok szűkösek vagy érzékenyek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a szintetikus adatok szerepét és létrehozását a Generative AI-ban.
• Valósítson meg Generative AI modellt jó minőségű szintetikus adatok előállításához.
• Felméri a szintetikus adatkészletek minőségét és hasznosságát.
• Keresse meg az etikai és jogi megfontolásokat a szintetikus adatok használatával kapcsolatban.
• Alkalmazzon szintetikus adatstratégiákat a valós mesterséges intelligencia kihívásaira.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű oktatóknak és edtech szakembereknek szól, akik a Generative AI segítségével személyre szabják az oktatást és javítják a tanulási élményeket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Generative AI alapelveit és alkalmazásait az oktatás kontextusában.
• Hozzon létre személyre szabott tananyagokat és útvonalakat az AI segítségével.
• Használjon mesterséges intelligencia eszközöket az osztálytermi kezeléshez és a tartalomkészítéshez.
• Vegye figyelembe az AI oktatási célú felhasználásának etikai szempontjait.
• Stratégiák kidolgozása az AI oktatási tantervekbe és adminisztratív folyamatokba való integrálására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű robotikai mérnököknek és mesterséges intelligenciakutatóknak szól, akik autonóm robotrendszereket szeretnének megtervezni és megvalósítani Generative AI technikák használatával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Generative AI alapfogalmait, ahogyan azok a robotikára vonatkoznak.
• Tervezzen és szimuláljon autonóm robotokat Generative AI modellek segítségével.
• Alkalmazzon mesterséges intelligencia algoritmusokat a robotok észleléséhez és döntéshozatalához.
• Értékelje az AI-vezérelt robotok hatását a különböző iparágakban.
• Vegye figyelembe az autonóm robotrendszerek telepítésének etikai szempontjait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű egészségügyi szakembereknek, adatelemzőknek és politikai döntéshozóknak szól, akik szeretnék megérteni és alkalmazni a generatív mesterséges intelligenciát az egészségügy kontextusában.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismertesse a generatív mesterséges intelligencia alapelveit és alkalmazásait az egészségügyben.
• Azonosítsa a generatív mesterséges intelligencia lehetőségeit a gyógyszerkutatás és a személyre szabott orvoslás fokozása érdekében.
• Használjon generatív mesterséges intelligencia technikákat az orvosi képalkotáshoz és diagnosztikához.
• Mérje fel az AI etikai vonatkozásait az orvosi környezetben.
• Stratégiák kidolgozása a mesterséges intelligencia technológiák egészségügyi rendszerekbe történő integrálására.