Advanced Fine-Tuning & Prompt Management in Vertex AI Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási szakembereket céloz meg, akik szeretnék elsajátítani a legmodernebb transzfertanulási technikákat, és alkalmazni kívánják azokat a valós világ összetett problémáira.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A transzfertanulás fejlett fogalmainak és módszereinek megértése.
• Alkalmazzon tartomány-specifikus adaptációs technikákat előre betanított modellekhez.
• Alkalmazza a folyamatos tanulást a fejlődő feladatok és adatkészletek kezeléséhez.
• Sajátítsa el a többfeladatos finomhangolást, hogy javítsa a modell teljesítményét a feladatok között.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű fejlesztőkre, adat tudósokra és technikai szakemberekre célozik, akik Google Vertex AI-t akarnak használni saját AI-modellek létrehozására és telepítésére.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Google Vertex AI képességeit és funkcióit.
• Beállítani és konfigurálni a Google Vertex AI környezetet.
• Fejleszteni és kiképzeni saját AI-modelleket Vertex AI segítségével.
• Telepíteni és kezelni AI-modelleket a Google Cloud Platformon.
• Használni Vertex AI eszközeit a modell teljesítményének monitorozására és optimalizálására.
• Alkalmas gyakorlatokat alkalmazni az AI-modellek fejlesztéséhez és telepítéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnének megbízhatóan és hatékonyan bevezetni a finomhangolt modelleket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a finomhangolt modellek gyártásba történő bevezetésének kihívásait.
• Tárolja és telepítse a modelleket olyan eszközökkel, mint a Docker és Kubernetes.
• A telepített modellek megfigyelésének és naplózásának megvalósítása.
• Optimalizálja a modelleket a késleltetés és a méretezhetőség érdekében a valós forgatókönyvekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű szakembereket céloz meg, akik előre képzett modelleket szeretnének testreszabni bizonyos feladatokhoz és adatkészletekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje a finomhangolás alapelveit és alkalmazásait.
• Készítsen adatkészleteket az előre betanított modellek finomhangolásához.
• Nagy nyelvi modellek (LLM) finomhangolása az NLP-feladatokhoz.
• Optimalizálja a modell teljesítményét és kezelje a gyakori kihívásokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és AI-gyakorlóknak szól, akik nagy modellek finomhangolási stratégiáit kívánják megvalósítani anélkül, hogy kiterjedt számítási erőforrásokra lenne szükségük.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Low-Rank Adaptation (LoRA) alapelveit.
• Valósítsa meg a LoRA-t a nagy modellek hatékony finomhangolásához.
• Optimalizálja a finomhangolást az erőforrás-korlátos környezetekhez.
• Értékelje és telepítse a LoRA-hangolt modelleket a gyakorlati alkalmazásokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a multimodális modellek finomhangolását innovatív AI-megoldásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az olyan multimodális modellek felépítését, mint a CLIP és a Flamingo.
• A multimodális adatkészletek hatékony előkészítése és előfeldolgozása.
• A multimodális modellek finomhangolása meghatározott feladatokhoz.
• Optimalizálja a modelleket a valós alkalmazásokhoz és a teljesítményhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik az előre betanított nyelvi modellek hatékony finomhangolásával szeretnék továbbfejleszteni NLP-projekteiket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az NLP-feladatok finomhangolásának alapjait.
• Finomhangolja az előre betanított modelleket, például a GPT-t, a BERT-t és a T5-öt bizonyos NLP-alkalmazásokhoz.
• Optimalizálja a hiperparamétereket a jobb modellteljesítmény érdekében.
• Értékelje és telepítse a finomhangolt modelleket valós forgatókönyvek szerint.

Vertex AI provides a unified platform for generative media, offering models like Veo for video, Imagen for image creation, Chirp for speech, and Lyria for music. These capabilities enable production-ready workflows for creative, marketing, and enterprise use cases.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to harness generative AI for multimedia content creation and deployment using Vertex AI.

By the end of this training, participants will be able to:

• Generate images, videos, audio, and music using Vertex AI’s suite of models.
• Integrate generative media into marketing and product workflows.
• Optimize prompts and fine-tune outputs for quality and brand consistency.
• Deploy production-ready generative media solutions in enterprise settings.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises with Vertex AI generative media models.
• Real-world case studies and creative project labs.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Vertex AI provides powerful tools for building multimodal LLM workflows that integrate text, audio, and image data into a single pipeline. With long context window support and Gemini API parameters, it enables advanced applications in planning, reasoning, and cross-modal intelligence.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate to advanced-level practitioners who wish to design, build, and optimize multimodal AI workflows in Vertex AI.

By the end of this training, participants will be able to:

• Leverage Gemini models for multimodal inputs and outputs.
• Implement long-context workflows for complex reasoning.
• Design pipelines that integrate text, audio, and image analysis.
• Optimize Gemini API parameters for performance and cost efficiency.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with multimodal workflows.
• Project-based exercises for applied multimodal use cases.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni az azonnali tervezés és a rövid távú tanulás erejét, hogy optimalizálják az LLM teljesítményét a valós alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az azonnali tervezés és a néhány lépésben történő tanulás alapelveit.
• Hatékony promptok tervezése különféle NLP-feladatokhoz.
• Használja ki a néhány lépéses technikákat az LLM-ek minimális adatmennyiséggel történő adaptálásához.
• Optimalizálja az LLM teljesítményét a gyakorlati alkalmazásokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű gépi tanulási szakemberek számára készült, akik szeretnék megérteni és alkalmazni az átviteli tanulási technikákat az AI-projektek hatékonyságának és teljesítményének javítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a transzfertanulás alapvető fogalmait és előnyeit.
• Fedezze fel a népszerű előre betanított modelleket és alkalmazásaikat.
• Végezze el az előre betanított modellek finomhangolását egyedi feladatokhoz.
• Alkalmazza az átviteli tanulást az NLP és a számítógépes látás valós problémáinak megoldására.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) formátumban zajlik, és kezdőtől középfokú szintű szoftverfejlesztőknek vagy azoknak szánt, akik meg szeretnének tanulni, hogyan lehet Vertex AI-t használni gépi tanulási tevékenységek végrehajtására és befejezésére.

E képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik, hogyan működik a Vertex AI és hogyan használható gépi tanulási platformként.
• Megismerhetik a gépi tanulás és NLP fogalmakat.
• Megtanulják, hogyan képzik ki és telepítik a Vertex AI-t használva a gépi tanulási modelleket.

Vertex AI Agent Builder is a no-code/low-code environment for creating grounded agents that combine generative models with retrieval-augmented generation (RAG), allowing teams to rapidly build agents that use enterprise data and search to provide accurate, context-aware responses.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level practitioners who wish to design, configure, and deploy smart agents using Vertex AI Agent Builder and RAG patterns.

By the end of this training, participants will be able to:

• Design grounded agent workflows using Agent Builder.
• Implement RAG pipelines with search and vector stores.
• Integrate enterprise data sources securely for retrieval.
• Evaluate and iterate agent behavior using testing and metrics.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs using Vertex AI Agent Builder and RAG components.
• Project-based exercises to build and refine agents.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Vertex AI provides streamlined integration options for embedding Gemini models directly into mobile and web applications using Firebase and SDKs. This enables developers and product teams to deliver AI-powered features at the app level, such as intelligent assistants, multimodal input handling, and personalized user experiences.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level practitioners who wish to embed Vertex AI Gemini capabilities into applications using Firebase and related SDKs.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up Firebase and SDKs for Vertex AI integration.
• Embed Gemini-powered features into mobile and web apps.
• Handle multimodal inputs such as text, image, and audio in client apps.
• Deploy and monitor AI features in production applications.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with Firebase and Vertex AI SDKs.
• Project-based exercises for app-level AI features.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Vertex AI provides enterprise-ready tools for managing the full machine learning lifecycle, including observability, compliance, and operational excellence. With live monitoring, data residency controls, grounding, and integrated Gen AI evaluation, Vertex AI is designed to meet the demands of production-grade AI systems.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate to advanced-level professionals who wish to deploy, monitor, and govern Vertex AI models in enterprise environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Set up MLOps pipelines using Vertex AI.
• Monitor and observe models with real-time insights.
• Apply grounding techniques and evaluation tools for Gen AI models.
• Implement compliance and governance strategies, including data residency controls.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with enterprise-grade Vertex AI tools.
• Case studies and compliance-driven scenarios.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.