Fine-Tuning oktatás Budapest

This instructor-led, live training in Budapest (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.

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

• Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
• Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
• Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
• Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.

This instructor-led, live training in Budapest (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.

This instructor-led, live training in Budapest (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.

This instructor-led, live training in Budapest (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.

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 az oktató vezette élő képzés Budapest-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.

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 az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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.

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 az oktató által vezetett, élő képzés a Budapest-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 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.