Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance 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 oktatóvezetésű, élő képzés Magyarország-n (online vagy helyszínen) az olyan haladó szintű AI karbantartási mérnökökre és MLOps szakemberekre célzódik, akik robust folyamatos tanulási csöveket és hatékony frissítési stratégiákat szeretnének megvalósítani telepített, finomított modellekhez.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Folyamatos tanulási munkameneteket tervezni és megvalósítani telepített modellekhez.
• Katasztrofális elfeledést csökkenteni megfelelő képzés és memóriakezelés révén.
• A modellváltozás vagy adatváltozás alapján automatizálni a figyelmeztetéseket és frissítéseket.
• Modellfrissítési stratégiákat integrálni a meglévő CI/CD és MLOps csövekbe.

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 szakembereknek szól, akik gyakorlati készségekre szeretnének szert tenni az AI-modellek testreszabásában a kritikus pénzügyi feladatokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a pénzügyi alkalmazások finomhangolásának alapjait.
• Használjon előre kiképzett modelleket a pénzügyi területen specifikus feladatokhoz.
• Alkalmazzon technikákat a csalások felderítésére, kockázatértékelésére és pénzügyi tanácsadásra.
• Biztosítsa a pénzügyi előírásoknak való megfelelést, például GDPR és SOX.
• Alkalmazzon adatbiztonsági és etikus mesterséges intelligencia gyakorlatokat a pénzügyi alkalmazásokban.

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.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.

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

• Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
• Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
• Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
• Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.

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

• Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
• Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
• Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
• Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű mesterségesintelligencia-kutatóknak, gépi tanulási mérnököknek és fejlesztőknek szól, akik szeretnének finomhangolni DeepSeek LLM-modelleket speciális mesterséges intelligencia-alkalmazások létrehozása érdekében. iparágak, tartományok vagy üzleti igények.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az DeepSeek modellek architektúráját és képességeit, beleértve az DeepSeek-R1-et és DeepSeek-V3-at.
• Készítsen adatkészleteket és dolgozzon fel adatokat a finomhangoláshoz.
• Az DeepSeek LLM finomhangolása tartományspecifikus alkalmazásokhoz.
• Optimalizálja és hatékonyan telepítse a finomhangolt modelleket.

This instructor-led, live training in Magyarország (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.

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

• Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
• Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
• Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
• Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.

Ez az oktatóvezetésű, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) az átlagos szintűtől a haladó szintűig terjedő machine learning mérnököknek, AI-fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik megtanulni szeretnének, hogyan használják a QLoRA-t nagy modellek hatékony finomhangolására specifikus feladatokhoz és testreszabásokhoz.

E képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a QLoRA és a kvantizálási technikák elméletét LLMs-re.
• Implementálni a QLoRA-t nagy nyelvmodellek finomhangolására doméntartományi alkalmazásokhoz.
• Optimálni a finomhangolás teljesítményét korlátozott számítógépes erőforrásokon kvantizálással.
• Hatékonyan telepíteni és értékelni finomhangolt modelleket valós világbeli alkalmazásokban.

Ez az oktató vezette élő képzés Magyarország-n (online vagy helyszínen) az olyan középszintű beágyazott AI-fejlesztők és élcsatási számítástechnikai szakemberek számára van szolgálatban, akik célszerűen finomítanak és optimalizálják a könnyű AI-modelleket erőforrás-korlátozott eszközökre való telepítéshez.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• kiválasztani és alkalmazni előre képzett modelleket, amelyek alkalmasak élcsatási telepítésre.
• kvantizálást, válogatást és más tömörítési technikákat alkalmazni a modellméret és a késleltetés csökkentésére.
• átvitel alapú tanulással finomítják a modelleket feladatspecifikus teljesítményre.
• optimalizált modelleket telepítenek valódi élcsatási hardverplatformokra.

Ez az oktatóvezetett, élős vagy online tanfolyam középszintű ML gyakorlókra és AI fejlesztőkre célzódik, akik finomítani és telepíteni szeretnék nyílt súlyú modelleket, mint például LLaMA, Mistral és Qwen speciális üzleti vagy belső alkalmazásokra.

E tanfolyam befejezésekor a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az open-source LLM-eket alkotó rendszereket és különbségeiket.
• Adathalmazokat és finomítási beállításokat készíteni modellekhez, mint LLaMA, Mistral és Qwen.
• Finomítási folyamatokat futtatni Hugging Face Transformers és PEFT segítségével.
• Finomított modelleket értékelni, menteni és biztonságos környezetekben telepíteni.