Fine-Tuning oktatás Budapest

Ez oktatóvezetéses, élő edzőkursus Budapest (online vagy helyszínen) a magas szintű védelmi mesterséges intelligencia mérnökökre és katonai technológiai fejlesztőkre irányul, akik mély tanulásmodelleket szeretnének finomítani autonóm járművek, drones és felderítő rendszerek számára, egyúttal szigorú biztonsági és megbízhatósági előírásokat is teljesíteni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Számítógépes látás és szenzor-fúziós modelleket finomítani felderítő és célmeghatározási feladatokra.
• Autonóm mesterséges intelligencia rendszereket alkalmazni változatos környezetekben és küldetési profilokhoz.
• Robusztus validálási és biztonsági mechanizmusokat valósítsanak meg a modellpipelinekben.
• Biztosítsák a védelmi előírásoknak, biztonsági és megbízhatósági szabványoknak megfelelő alkalmazását.

Ez oktatóvezetett, élő tanfolyam Budapest (online vagy helyszínen) az intermediate szintű jogi technológiai mérnökök és mesterséges intelligencia fejlesztőinek szól, akik nyelvmodelleket akarnak finomítani szerződésanalízis, záradékkivonás és automatizált jogi kutatási feladatokra jogi szolgáltatási környezetekben.

E tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Jogi dokumentumok előkészítése és tisztítása NLP modellek finomításához.
• Finomítási stratégiák alkalmazása, hogy javítsák a modell pontosságát jogi feladatokra.
• Modellök telepítése szerződésvizsgálat, osztályozás és kutatás támogatására.
• Biztosítják az AI kimenetek egyeztethetőségét, ellenőrizhetőségét és nyomkövethetőségét jogi kontextusokban.

Ez oktatóvezetett, élő tréning online vagy helyszínen Budapest célcsoportja a középszintű és magas szintű orvosi AI-fejlesztőknek és adattudósoknak, akik szeretnének finomítani a modelleket klinikai diagnózisra, betegségelőrejelzésre és betegkimenetel előrejelzésére sztrukturált és nem sztrukturált orvosi adatok használatával.

Ez a tréning végén a résztvevők képesek lesznek:

• Finomítani az AI-modelleket orvosi adathalmazokon, beleértve az EMR-eket, képeket és idősoros adatokat.
• Alkalmazni a transzfer learninget, domént adaptálást és modellkompressziót orvosi kontextusban.
• Kezdeni a magánélet, előítélet és szabályozási kompatibilitás kérdéseivel a modellfejlesztés során.
• Telepíteni és monitorozni a finomított modelleket valós orvosi környezetekben.

Ez oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés a pénzügyi szektorban tevékenykedő, előrehaladott szintű adattudósoknak és mesterséges intelligencia mérnököknek szól, akik olyan modelleket szeretnének finomítani, mint a hitelértékelés, csalásfelderítés és kockázatmodellezés olyan pénzügyi adatok segítségével, amelyek domain-specifikusak.

E képzés befejezése után a résztvevők képesek lesznek:

• Finomítani az AI-modelleket pénzügyi adatbázisokon csalás és kockázatpredikció javítása érdekében.
• Alkalmaznak olyan technikákat, mint a transfer learning, LoRA és regularizáció a model hatékonyságának növelése érdekében.
• Pénzügyi engedélyezési szempontokat integrálnak a mesterséges intelligencia modellozási folyamatba.
• Finomított modelleket telepítenek pénzügyi szolgáltatások platformjaihoz.

Ez az oktatóvezetésű, élő képzés Budapest-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 oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés célja, hogy az intermediate szintű embedded AI fejlesztők és az edge computing szakértők finomítsák és optimalizálják a könnyű AI modelleket erőforrás-korlátozott eszközökre történő telepítésre.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Kiválasztani és adaptálni előre képzett modelleket, amelyeket edge telepítésre alkalmasak.
• Alkalmaznia a kvantizálást, a vágást és más kompressziós technikákat a modell méretének és a késleltetés csökkentése érdekében.
• Finomítani a modelleket átvett tanulással feladat-specifikus teljesítmény érdekében.
• Optimalizált modelleket telepíteni valódi edge hardver platformokon.

This instructor-led, live training in Budapest (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.

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

• Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
• Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
• Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
• Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.

This instructor-led, live training in Budapest (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML engineers and AI compliance professionals who wish to identify, evaluate, and reduce safety risks and biases in fine-tuned language models.

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

• Understand the ethical and regulatory context for safe AI systems.
• Identify and evaluate common forms of bias in fine-tuned models.
• Apply bias mitigation techniques during and after training.
• Design and audit models for safety, transparency, and fairness.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszínen) középszerű szintű NLP mérnökök és tudáskezelő csapatok számára van szolgálva, akik célja, hogy finomítsák a RAG-pipelinet, hogy javítsák a teljesítményt kérdőválaszok, vállalati keresés és összefoglaló felhasználási esetekben.A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:- Megérteni a RAG-rendszerek architektúráját és munkamenetét.- Finomítani a kereső és generátor komponenseket tartományspecifikus adatokhoz.- Értékelni a RAG teljesítményét és javításokat alkalmazni PEFT technikákkal.- Optimalizált RAG-rendszerek telepítését belső vagy gyártási használatra.

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.

Ez az oktatóvezetéses, élő képzés Budapest (online vagy helyszínen) középszintű adattudósoknak és művészintelligencia mérnököknek szól, akik olcsóbbá és hatékonyabbá szeretnék tenni a nagy nyelvmodellek finomhangolását LoRA, Adapter Tuning, és Prefix Tuning módszerekkel.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A paraméterhatékony finomhangolási módszereket megértetni.
• LoRA, Adapter Tuning, és Prefix Tuning módszereket megvalósítani Hugging Face PEFT használatával.
• PEFT módszereket összehasonlítani teljes finomhangolással szemben, a teljesítmény és költségkompromisszumok tekintetében.
• Finomhangolt nagy nyelvmodelleket kisebb számítógépes és tárolási igényekkel telepíteni és skálázni.

Ez az oktatóvezetésű, élő képzés Budapest (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 oktatóvezetett, élő edzés Budapest-ban (online vagy helyszínen) az advanced-level gépi tanulás mérnököknek és AI kutatóknak szól, akik szeretnék RLHF-ot alkalmazni, hogy nagy AI-modelleket finomítsanak kiváló teljesítmény, biztonság és egyeztetés érdekében.

Ez az edzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetik az RLHF elméleti alapjait és azt, miért fontos a modern AI-fejlesztésben.
• Előkészítenek jutalommodelleket emberi visszajelzések alapján, hogy irányítsák a megerősítő tanulási folyamatokat.
• Finomítanak nagy nyelvmodelleket RLHF-technikákkal, hogy a kimenetek emberi preferenciákkal egyeztessenek.
• Alkalmaznak legjobb gyakorlatokat az RLHF-folyamatok skálázására gyártás szintű AI-rendszerekhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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 Budapest-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék finomítani készségeiket a gépi tanulási modellekkel kapcsolatos finomhangolási kihívások diagnosztizálásában és megoldásában.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Diagnosztizálja az olyan problémákat, mint a túlillesztés, az alulillesztés és az adatkiegyensúlyozatlanság.
• A modellkonvergenciát javító stratégiák végrehajtása.
• Optimalizálja a finomhangoló csővezetékeket a jobb teljesítmény érdekében.
• A képzési folyamatok hibakeresése gyakorlati eszközök és technikák segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-ban (online vagy helyszíni) haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék elsajátítani a nagy modellek optimalizálásának technikáit a valós helyzetekben történő költséghatékony finomhangolás érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a nagy modellek finomhangolásával járó kihívásokat.
• Alkalmazzon elosztott képzési technikákat a nagy modelleken.
• Használja ki a modell kvantálását és metszését a hatékonyság érdekében.
• A hardverhasználat optimalizálása a finomhangolási feladatokhoz.
• A finomhangolt modelleket hatékonyan telepítse éles környezetben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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 Budapest-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 a tanfolyamot vezetett, élő képzés Budapest (online vagy helyszíni) keretében, amely a haladó szintű AI-kutatókra, gépi tanulási mérnökökre és fejlesztőkre céloz, akik szeretnék finomítani a DeepSeek LLM-modelleket, hogy iparágakra, területre vagy üzleti igényekhez igazított különleges AI-alakításokat hozzanak létre.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a DeepSeek-modellek, beleértve a DeepSeek-R1-et és a DeepSeek-V3-at, architektúráját és képességeit.
• Adathalmazok előkészítése és előfeldolgozása a finomításhoz.
• DeepSeek LLM finomítása területspecifikus alkalmazásokra.
• Finomított modellek hatékony optimalizálása és telepítése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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 a képzés, amelyet Budapest (online vagy helyszíni) formában tartanak be, a haladó szintű gépi tanulás szakemberekre vonatkozik, akik szeretnék mesterségesen elsődleges tranzfer tanulási technikákhoz eljutni és alkalmazni ezeket a bonyolult valós világ feladataira.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Érteni a haladó tranzfer tanulási fogalmakat és módszertanokat.
• Végrehajtani domain-szpecifikus alkalmazás technikákat előre betanított modellhez.
• Alkalmazni folyamatos tanulást a változó feladatok és adatszemélyek kezelésére.
• Mesterségesen alkalmazni többfeladatú finetuning-ot a modell teljesítményének javítására több feladaton keresztül.

A Vertex AI előrehaladott eszközöket biztosít a nagy modellök finomhangolására és a promptok kezelésére, lehetővé téve a fejlesztőknek és adattalanoknak a modellpontosság maximalizálását, az iterációs folyamatok egyszerűsítését, valamint a beépített könyvtárak és szolgáltatások segítségével az értékelési szemlélet biztosítását.

Ez az oktatóvezetett, élő tréning (online vagy helyszínen) az középfokú és előrehaladott szintű gyakorlók számára szól, akik szeretnék javítani a generatív AI alkalmazások teljesítményét és biztonságát Vertex AI segítségével, felügyelt finomhangolással, prompt verziózásával és értékelő szolgáltatásokkal.

Ez a tréning végén a résztvevők képesek lesznek:

• A Gemini modellek felügyelt finomhangolási technikáinak alkalmazására Vertex AI-ben.
• A prompt kezelési folyamatok, beleértve a verziózást és tesztelést, implementálására.
• A Vertex AI értékelő könyvtárak kihasználására az AI teljesítmény mérése és optimalizálása érdekében.
• A finomhangolt modellek telepítésére és figyelésére termelési környezetben.

A kurzus formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Vertex AI finomhangolási és prompt eszközeivel történő gyakorló laborok.
• Vállalati modellek optimalizálásának esettanulmányai.

A kurzus testreszabási lehetőségek

• Ezt a tréninget testreszabott formában kérni, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megszervezéshez.

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