Fine-Tuning oktatás Budapest

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) haladó szintű védelmi AI mérnökök és katonai technológiai fejlesztők számára készült, akik szeretnének mélytanulási modelleket finomhangolni autonóm járművek, drónok és megfigyelő rendszerek számára, miközben szigorú biztonsági és megbízhatósági szabványoknak eleget tesznek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Számítógépes látás és érzékelőfúziós modellek finomhangolása megfigyelési és célzási feladatokhoz.
• Autonóm AI rendszerek alkalmazkodtatása változó környezetekhez és küldetési profilokhoz.
• Robusztus validációs és biztonsági mechanizmusok implementálása a modellek folyamatában.
• A védelmi szabványoknak, biztonsági és biztonsági előírásoknak való megfelelés biztosítása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középszintű jogi technológiai mérnökök és AI-fejlesztők számára készült, akik nyelvi modelleket szeretnének finomhangolni olyan feladatokhoz, mint a szerződéselemzés, záradék-kinyerés és automatizált jogi kutatás jogi szolgáltatási környezetekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Jogi dokumentumok előkészítése és tisztítása NLP-modellek finomhangolásához.
• Finomhangolási stratégiák alkalmazása a modell pontosságának javítására jogi feladatokon.
• Modellek üzembe helyezése a szerződésfelülvizsgálat, osztályozás és kutatás támogatására.
• Az AI kimenetek megfelelőségének, ellenőrizhetőségének és nyomon követhetőségének biztosítása jogi kontextusban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű orvosi AI-fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnének modelleket finomhangolni klinikai diagnosztikára, betegség-előrejelzésre és betegkimenetel-előrejelzésre strukturált és strukturálatlan orvosi adatok felhasználásával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI-modellek finomhangolására egészségügyi adathalmazokon, beleértve az EMR-eket, képi adatokat és idősorokat.
• Transzfer tanulás, tartományi adaptáció és modelltömörítés alkalmazására orvosi kontextusban.
• A magánélet, elfogultság és szabályozási megfelelőség kezelésére a modellfejlesztés során.
• Finomhangolt modellek üzembe helyezésére és monitorozására valós egészségügyi környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszínen) a pénzügyi szektorban dolgozó haladó szintű adattudósok és AI-mérnökök számára készült, akik szeretnék finomhangolni a modelleket olyan alkalmazásokhoz, mint a hitelminősítés, csalásfelismerés és kockázatmodellezés, domain-specifikus pénzügyi adatok felhasználásával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• AI-modellek finomhangolása pénzügyi adathalmazokon a csalás- és kockázat-előrejelzés javítása érdekében.
• Technikák alkalmazása, mint a transfer learning, LoRA és regularizáció a modell hatékonyságának növeléséhez.
• Pénzügyi megfelelőségi szempontok integrálása az AI-modellezési munkafolyamatba.
• Finomhangolt modellek üzembe helyezése pénzügyi szolgáltatási platformokon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (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 Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű beágyazott AI fejlesztőknek és edge computing szakembereknek szól, akik szeretnék finomhangolni és optimalizálni a könnyűsúlyú AI modelleket erőforráskorlátozott eszközökön történő telepítéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Kiválasztani és adaptálni előre betanított modelleket, amelyek alkalmasak edge telepítésre.
• Alkalmazni kvantálást, nyesést és egyéb tömörítési technikákat a modell méretének és késleltetésének csökkentésére.
• Finomhangolni modelleket átviteli tanulás segítségével feladatspecifikus teljesítmény érdekében.
• Optimalizált modelleket telepíteni valós edge hardver platformokon.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) haladó szintű számítógépes látásmérnökök és AI fejlesztők számára készült, akik szeretnék finomhangolni a VLMs-eket, például a CLIP-et és a Flamingo-t, hogy javítsák a teljesítményüket iparági specifikus vizuális-szöveges feladatokon.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a vision-language modellek architektúráját és előzetes tanítási módszereit.
• Finomhangolni a VLMs-eket osztályozásra, visszakeresésre, feliratozásra vagy multimodális QA-ra.
• Adatkészletek előkészítése és PEFT stratégiák alkalmazása az erőforrás-felhasználás csökkentésére.
• Testreszabott VLMs-ek értékelése és üzembe helyezése termelési környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középszintű MI mérnökök és AI megfelelőségi szakemberek számára készült, akik szeretnék azonosítani, értékelni és csökkenteni a biztonsági kockázatokat és az elfogultságokat a finomhangolt nyelvi modellekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az etikai és szabályozási kereteket a biztonságos MI rendszerekhez.
• Azonosítani és értékelni a finomhangolt modellekben előforduló gyakori elfogultságokat.
• Alkalmazni az elfogultság csökkentő technikákat a képzés során és után.
• Biztonságos, átlátható és igazságos modelleket tervezni és auditálni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középszintű NLP mérnökök és tudásmenedzsment csapatok számára készült, akik szeretnék finomhangolni a RAG folyamatokat, hogy javítsák a teljesítményt kérdések megválaszolásában, vállalati keresésben és összefoglaló alkalmazásokban.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a RAG rendszerek architektúráját és munkafolyamatát.
• Finomhangolni a lekérdező és generáló komponenseket domain-specifikus adatokhoz.
• Értékelni a RAG teljesítményt és javításokat alkalmazni PEFT technikákkal.
• Optimalizált RAG rendszereket üzembe helyezni belső vagy termelési használatra.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű ML szakemberek és AI fejlesztők számára készült, akik szeretnék finomhangolni és üzembe helyezni nyílt súlyú modelleket, mint például a LLaMA, Mistral és Qwen, konkrét üzleti vagy belső alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az ökoszisztémát és a különbségeket a nyílt forráskódú LLM-ek között.
• Adatkészletek és finomhangolási konfigurációk előkészítése olyan modellekhez, mint a LLaMA, Mistral és Qwen.
• Finomhangolási folyamatok végrehajtása a Hugging Face Transformers és PEFT segítségével.
• Finomhangolt modellek értékelése, mentése és üzembe helyezése biztonságos környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középszintű adattudósok és AI mérnökök számára készült, akik hatékonyabban és költséghatékonyabban szeretnék finomhangolni a nagy nyelvi modelleket olyan módszerekkel, mint a LoRA, az Adapter Tuning és a Prefix Tuning.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a paraméterhatékony finomhangolási módszerek elméletét.
• Megvalósítani a LoRA, Adapter Tuning és Prefix Tuning technikákat a Hugging Face PEFT használatával.
• Összehasonlítani a PEFT módszerek teljesítményét és költségeit a teljes finomhangolással szemben.
• Üzembe helyezni és skálázni a finomhangolt LLM modelleket csökkentett számítási és tárolási igényekkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű gépi tanulási mérnökök, AI fejlesztők és adattudósok számára készült, akik szeretnének megtanulni, hogyan használhatják a QLoRA-t nagy modellek hatékony finomhangolására specifikus feladatokhoz és testreszabásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a QLoRA és a kvantálási technikák elméletét az LLM-ek kapcsán.
• Megvalósítani a QLoRA-t nagy nyelvi modellek finomhangolásában területspecifikus alkalmazásokhoz.
• Optimalizálni a finomhangolás teljesítményét korlátozott számítási erőforrások mellett kvantálás segítségével.
• Hatékonyan üzembe helyezni és értékelni a finomhangolt modelleket valós alkalmazásokban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) haladó szintű gépi tanulási mérnökök és AI kutatók számára készült, akik szeretnék alkalmazni az RLHF-t nagy AI modellek finomhangolására a kiváló teljesítmény, biztonság és összehangolás érdekében.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az RLHF elméleti alapjait és annak jelentőségét a modern AI fejlesztésben.
• Emberi visszajelzésen alapuló jutalommodelleket implementálni a megerősítő tanulási folyamatok irányításához.
• Nagy nyelvi modelleket finomhangolni RLHF technikák segítségével, hogy a kimenetek összhangban legyenek az emberi preferenciákkal.
• Az RLHF munkafolyamatok skálázásának legjobb gyakorlatait alkalmazni termelési szintű AI rendszerekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (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 Budapest (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék finomítani a gépi tanulási modellek finomhangolási kihívásainak diagnosztizálásában és megoldásában való készségeiket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Diagnosztizálni a túlilleszkedést, alulilleszkedést és az adateltolódást.
• Stratégiákat implementálni a modell konvergencia javítására.
• Finomhangolási folyamatokat optimalizálni a jobb teljesítmény érdekében.
• Gyakorlati eszközökkel és technikákkal hibakeresést végezni a tanulási folyamatban.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a nagy modellek költséghatékony finomhangolására vonatkozó technikákat valós forgatókönyvekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a nagy modellek finomhangolásának kihívásait.
• Alkalmazni az elosztott képzési technikákat nagy modelleken.
• Kihasználni a modell kvantálást és nyesést a hatékonyság érdekében.
• Optimalizálni a hardverhasználatot a finomhangolási feladatokhoz.
• Hatékonyan üzembe helyezni a finomhangolt modelleket éles környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszínen) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a prompt engineering és a few-shot learning erejét, hogy optimalizálják a LLM teljesítményét valós alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a prompt engineering és a few-shot learning alapelveit.
• Hatékony promptokat tervezni különböző NLP feladatokhoz.
• Few-shot technikákkal adaptálni a LLM-eket minimális adattal.
• Optimalizálni a LLM teljesítményét gyakorlati alkalmazásokhoz.

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

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális modellek architektúráját, például a CLIP és a Flamingo modelljeit.
• Hatékonyan előkészíteni és előfeldolgozni multimodális adathalmazokat.
• Multimodális modelleket finomhangolni specifikus feladatokhoz.
• Modelleket optimalizálni valós alkalmazásokhoz és teljesítményhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszínen) haladó szintű AI kutatóknak, gépi tanulási mérnököknek és fejlesztőknek szól, akik szeretnék finomhangolni a DeepSeek LLM modelleket, hogy specifikus iparágakhoz, domainekhez vagy üzleti igényekhez szabott AI alkalmazásokat hozzanak létre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a DeepSeek modellek architektúráját és képességeit, beleértve a DeepSeek-R1 és DeepSeek-V3 modelleket.
• Adathalmazok előkészítése és adatok előfeldolgozása a finomhangoláshoz.
• A DeepSeek LLM finomhangolása domain-specifikus alkalmazásokhoz.
• A finomhangolt modellek hatékony optimalizálása és üzembe helyezése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (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 Budapest-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.

A Vertex AI fejlett eszközöket kínál nagy modellek finomhangolásához és promptok kezeléséhez, lehetővé téve a fejlesztők és adatelemzők számára, hogy optimalizálják a modellek pontosságát, leegyszerűsítsék az iterációs munkafolyamatokat, és biztosítsák az értékelés szigorúságát beépített könyvtárak és szolgáltatások segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék javítani a generatív AI alkalmazások teljesítményét és megbízhatóságát a Vertex AI-ben elérhető felügyelt finomhangolás, prompt verziókezelés és értékelési szolgáltatások segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Felügyelt finomhangolási technikák alkalmazására a Gemini modelleken a Vertex AI-ben.
• Prompt menedzsment munkafolyamatok implementálására, beleértve a verziókezelést és tesztelést.
• Értékelési könyvtárak használatára az AI teljesítmény méréséhez és optimalizálásához.
• Továbbfejlesztett modellek üzembe helyezésére és monitorozására termelési környezetekben.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vita.
• Gyakorlati feladatok a Vertex AI finomhangolási és prompt eszközeivel.
• Vállalati modelloptimalizálási esettanulmányok.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Ha egyedi képzést szeretne kérni ehhez a kurzushoz, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszélés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű gépi tanulással foglalkozó szakembereknek szól, akik meg szeretnék érteni és alkalmazni a transfer learning technikákat az AI projektek hatékonyságának és teljesítményének javítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a transfer learning alapvető fogalmait és előnyeit.
• Felfedezni a népszerű előre betanított modelleket és azok alkalmazásait.
• Előre betanított modellek finomhangolását végrehajtani egyedi feladatokra.
• Alkalmazni a transfer learninget valós problémák megoldására a természetes nyelvfeldolgozás (NLP) és a számítógépes látás területén.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest-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 Budapest-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű szakembereknek szól, akik előre betanított modelleket szeretnének testre szabni specifikus feladatokhoz és adathalmazokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) középszintű szakembereknek szól, akik hatékonyan szeretnék finomhangolni az előre betanított nyelvi modelleket NLP projektekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a NLP feladatokhoz szükséges finomhangolás alapjait.
• GPT, BERT és T5 modelleket finomhangolni specifikus NLP alkalmazásokhoz.
• Hiperparaméterek optimalizálása a modell teljesítményének javításához.
• Finomhangolt modellek kiértékelése és üzembe helyezése valós forgatókönyvekben.