Haladó finomhangolás és promptkezelés a Vertex AI-ban Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) a haladó szintű gépi tanulási szakemberek számára készült, akik elsajátítani kívánják a legújabb átviteli tanulási technikákat és alkalmazni szeretnék őket összetett valós problémák megoldására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az átviteli tanulás haladó koncepcióit és módszertanait.
• Implementálni tartomány-specifikus adaptációs technikákat előre betanított modellekhez.
• Alkalmazni a folyamatos tanulást az evolváló feladatok és adathalmazok kezelésére.
• Elsajátítani a többfeladatú finomhangolást a modell teljesítményének javítására különböző feladatokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű AI karbantartó mérnökök és MLOps szakemberek számára készült, akik robusztus folyamatos tanulási folyamatokat és hatékony frissítési stratégiákat szeretnének implementálni üzembe helyezett, finomhangolt modellekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Tervezni és implementálni folyamatos tanulási munkafolyamatokat üzembe helyezett modellekhez.
• Csökkenteni a katasztrofális elfelejtést a megfelelő képzés és memóriakezelés révén.
• Automatizálni a monitorozást és frissítési triggereket a modell drift vagy adatváltozások alapján.
• Integrálni a modellfrissítési stratégiákat a meglévő CI/CD és MLOps folyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középszintű fejlesztőknek, adattudósoknak és technikai szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a Google Vertex AI-t egyedi AI modellek létrehozásához és telepítéséhez.

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 betanítani egyedi AI modelleket a Vertex AI segítségével.
• Telepíteni és kezelni AI modelleket a Google Cloud Platformon.
• Használni a Vertex AI eszközeit a modell teljesítményének monitorozásához és optimalizálásához.
• Alkalmazni az ajánlott gyakorlatokat az AI modellfejlesztés és -telepítés területén.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a finomhangolt modellek éles környezetbe történő üzembe helyezésének kihívásait.
• Modellek konténerbe helyezése és üzembe helyezése olyan eszközökkel, mint a Docker és a Kubernetes.
• Monitorozás és naplózás implementálása az üzembe helyezett modellekhez.
• Modellek optimalizálása késleltetés és skálázhatóság szempontjából valós forgatókönyvekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik gyakorlati készségeket szeretnének szerezni az AI-modellek pénzügyi feladatokhoz való testreszabásában.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a pénzügyi alkalmazásokhoz szükséges finomhangolás alapjait.
• Előre betanított modellek felhasználása pénzügyi tartományspecifikus feladatokhoz.
• Csalásfelderítési, kockázatértékelési és pénzügyi tanácsadási technikák alkalmazása.
• Pénzügyi szabályozások, mint a GDPR és a SOX betartása.
• Adatbiztonsági és etikus AI-gyakorlatok implementálása pénzügyi alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék testreszabni az előre betanított modelleket specifikus feladatokhoz és adathalmazokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a finomhangolás elveit és alkalmazásait.
• Adathalmazok előkészítése az előre betanított modellek finomhangolásához.
• Nagy nyelvi modellek (LLMs) finomhangolása NLP feladatokhoz.
• Modell teljesítményének optimalizálása és gyakori kihívások kezelése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszínen) középhaladó szintű fejlesztők és AI szakemberek számára készült, akik nagy modellek finomhangolási stratégiáit szeretnék megvalósítani anélkül, hogy kiterjedt számítási erőforrásokra lenne szükségük.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az Alacsony Rangú Adaptáció (LoRA) alapelveit.
• Megvalósítani a LoRA-t a nagy modellek hatékony finomhangolásához.
• Optimalizálni a finomhangolást erőforrásokban korlátozott környezetekben.
• Értékelni és üzembe helyezni a LoRA-val finomhangolt modelleket gyakorlati alkalmazásokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő / középhaladó / haladó szintű fejlesztőknek, felhőmérnököknek és technikai termékcsapatoknak szól, akik a Google Cloud generatív AI eszközeit szeretnék használni gyakorlati AI alkalmazások építéséhez és értékeléséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: megérteni a Google Cloud generatív AI szolgáltatásait, promptokat és munkafolyamatokat létrehozni, egyszerű alkalmazásokat építeni a Vertex AI-val, valamint felelősségteljes AI gyakorlatokat alkalmazni.

Ez a tanár vezette, élő képzés Magyarország (online vagy személyesen) kezdő-, közép- és haladó szintű fejlesztőknek, valamint technikai szakembereknek szól, akik a Google Cloud használatával szeretnének AI ügynököket készíteni, amelyek automatizálhatnak feladatokat, eszközöket használhatnak, és az üzleti adatokkal dolgozhatnak.

A képzés végére a résztvevők a következőket tudják megvalósítani: megértik az AI ügynökök fogalmait, építenek ügynököket a Vertex AI-val, csatlakoztatják az ügynököket külső eszközökhöz és adatokhoz, valamint üzembehelyezik azokat üzleti célokra.