SLM-ek az oktatási technológiában: AI szabott tanulási és fejlesztési megoldások Képzés

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik szeretnék megvalósítani és kihasználni a Kis Nyelvi Modelleket különböző alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Kis Nyelvi Modellek architektúráját és működését.
• SLM-ek implementálása olyan feladatokhoz, mint a szöveggenerálás és az érzelmek elemzése.
• SLM-ek optimalizálása és finomhangolása specifikus felhasználási esetekre.
• SLM-ek üzembe helyezése erőforrás-korlátozott környezetekben.
• SLM-ek teljesítményének értékelése és értelmezése valós forgatókönyvekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország-ben (online vagy helyszíni) középszintű várostervezők, városi adminisztrátorok és okosvárosi megoldások fejlesztői számára készült, akik szeretnék bevezetni a Kis Nyelvi Modelleket (SLM-eket) az okosvárosi projektekbe az urbanizált élet minőségének javítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az SLM-ek alkalmazását az okosvárosokban.
• Integrálni az SLM-eket városi adathalmazokkal a döntéshozatal javítása érdekében.
• Stratégiákat kidolgozni az SLM-ek telepítésére az városmenedzsment rendszerekben.
• Felmérni az SLM-ek hatását a várostervezésre és az okosvárosi megoldásokra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középhaladó adattudósok és gépi tanulás mérnökök számára készült, akik területspecifikus kis nyelvi modelleket szeretnének létrehozni és alkalmazni, például jogi, orvosi és műszaki területeken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a területspecifikus nyelvi modellek fontosságát és alkalmazását.
• Speciális adathalmazok összeállítása és előfeldolgozása a modellképzéshez.
• Nyelvi modellek képzése és finomhangolása területspecifikus alkalmazásokhoz.
• Modellek értékelése és összehasonlítása területspecifikus metrikák alapján.
• Területspecifikus nyelvi modellek üzembe helyezése valós forgatókönyvekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási mérnökök és AI kutatók számára készült, akik energiahatékony AI megoldásokat szeretnének fejleszteni kis nyelvi modellek segítségével, amelyek erősek és környezetbarátak is.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az AI hatását az energiafogyasztásra és a környezetre.
• Modelltömörítési és optimalizálási technikák alkalmazásával csökkenteni az AI modellek méretét és energiaigényét.
• Energiahatékony hardvereket és szoftver keretrendszereket használni az AI üzembe helyezéséhez.
• Fenntartható AI fejlesztési gyakorlatokat implementálni.
• Szószólóvá válni és hozzájárulni a fenntartható gyakorlatokhoz az AI iparágban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) középszintű adattudósok, gépi tanulási és AI-kutatók számára készült, akik vonzó és hatékony AI-alapú beszélgetési élményeket szeretnének létrehozni kisnyelvi modellek segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a beszélgetésalapú AI alapjait és az SLM-ek szerepét.
• Felhasználóközpontú AI interakciók tervezése és implementálása.
• SLM-ek fejlesztése és betanítása interaktív alkalmazásokhoz.
• Az emberi-mesterséges intelligencia kommunikáció hatékonyságának értékelése és javítása megfelelő metrikák segítségével.
• Skálázható és etikus AI-alapú beszélgetési felületek üzembe helyezése valós forgatókönyvekben.

Ez oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy előadásos) az olyan középszintű IT szakembereknek szól, akik kis nyelvmintázatok közvetlen telepítését szeretnék végrehajtani olyan eszközökön, amelyek korlátozott feldolgozó képességekkel rendelkeznek. Ez a lehetőséget nyitja meg az innovatív alkalmazások létrehozására különböző szektorokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetni az AI megvalósításának kihívásait és megoldásait kompakt hardveren.
• Optimalizálni és tömöríteni az AI mintákat hatékony eszközon belüli telepítéshez.
• Modern AI keretrendszerek és eszközök használatát az eszközon belüli mintázat megvalósításához.
• Valós idejű AI alkalmazások tervezése és fejlesztése mobil és IoT eszközökhöz.
• Az eszközon belüli AI rendszerek biztonságának és privatitásának értékelése és biztosítása.