Fine-Tuning oktatás Pécs

Ez oktatóvezetéses, élő edzőkursus Pécs (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 Pécs (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 Pécs 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 Pécs-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.

Ez az oktatóvezetésű, élő képzés Pécs (online vagy helyszínen) olyan előrehaladott szintű számítógépes látás és mesterséges intelligencia-fejlesztőket céloz meg, akik finomhangolni szeretnének VLMs, mint például a CLIP és Flamingo modelleket, hogy javítsák a teljesítményt iparág-specifikus látás-szöveg feladatokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a látás-szöveg modell architektúráját és előképzési módszereit.
• Finomhangolni VLMs osztályozásra, lekérdezésre, leírásra, vagy multimodális kérdés-felelet rendszerre.
• Adathalmazokat készíteni és PEFT stratégiákat alkalmazni a erőforrás használat csökkentésére.
• Kiértékelni és telepíteni finomhangolt VLMs termelési környezetben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Pécs (online vagy helyszínen) az intermediális szintű ML mérnökök és AI-törvényességi szakemberek számára van szánva, akik kíváncsiak arra, hogy azonosítsanak, értékeljék és csökkentsenek a finomhangolt nyelvmodellek biztonsági kockázatait és elrugaszkodásait.

Ez a képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• A biztonságos AI rendszerek etikai és szabályozói keretének megértésére.
• A finomhangolt modellekben előforduló elrugaszkodások gyakori formáinak azonosítására és értékelésére.
• Elrugaszkodáscsökkentő technikák alkalmazására a tanítás során és után.
• Biztonság, átláthatóság és igazságosság céljából modellek tervezésére és ellenőrzésére.

Ez a tanárvezetett, élő képzés (Pécs online vagy személyesen) közepes szintű NLP-mérnökök és ismerletkezelési csoportok számára készült, akik szeretnének finomhangolni a RAG folyamatokat a kérdésválaszadás, vállalati keresés és összefoglaló alkalmazások teljesítményének javítása érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Értetni a RAG rendszerek architektúráját és folyamatmenetét.
• Finomhangolni a hozzáító és generátor komponenseket tartomány-specifikus adatokra.
• Mértékelni a RAG teljesítményét, és javítani rajta PEFT technikák segítségével.
• Központi vagy termelési használatra telepíteni az optimalizált RAG rendszereket.

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 oktató által vezetett, élő képzés Pécs (online vagy helyszínen) a középhaladó szintű adattudósokra és mesterséges intelligencia (AI) mérnökre vonatkozik, akik szeretnének keresezni olcsóbb és hatékonyabb módjaikat a nagy nyelvi modellek finomhangolására LoRA, Adapter Tuning és Prefix Tuning módszerekkel.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• megérteni a parameter-efficiens finomhangolási technikák elméletét,
• implementálni LoRA-t, Adapter Tuning-ot és Prefix Tuning-ot Hugging Face PEFT használatával,
• összehasonlítani a PEFT módszerek teljesítményének és költségvetési szempontjait az átfedtet finomhangolásnal,
• üzembe helyezni és méretezni finomhangolt LLM-eket csökkentett processzor- és tárhelyigény mellett.

Ez az útmutatószabásos, élő képzés (online vagy helyszínen) középhaladó és haladó szintű gépi tanulási mérnököknek, mesterséges intelligencia fejlesztőknek és adattudósoknak irányzott, akik szeretnék megtanulni, hogyan lehet a QLoRA-t használni a nagy modell finomhangolására specifikus feladatokhoz és személyre szabott alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a QLoRA és az LLM-ek kvantálási technikái mögött álló elméletet.
• Implementálni a QLoRA-t nagy nyelvi modell finomhangolásához terület-szpecifikus alkalmazásokhoz.
• Hatékonyabban finomhangolni a modellt korlátozott számítógépes erőforrásokon kvantálási módszerrel.
• Effektíven központi telepíteni és értékelni a finomhangolt modellt valós alkalmazásokban.

Ez az oktatás, melyet tanárok vezetnek, élőben (online vagy helyszínen) a haladó szintű gépi tanulási mérnökök és mesterséges intelligencia kutatók számára készült, akik szeretnék RLHF-t alkalmazni nagy AI modellek finomhangolásához az eredmények, biztonság és igazságosság javítása érdekében.

Ez az oktatás végén a résztvevők képesek lesznek:

• Az RLHF elméleti alapjait megérteni, valamint miért fontos az a modern AI-fejlesztésben.
• Belsődiagramokat kialakítani emberi visszajelződés alapján az erősítő tanulási folyamatok irányításához.
• Nagy nyelvi modelleket RLHF technikák segítségével finomhangolni, hogy a kimenetek emberi preferenciákkal igazodjanak meg.
• Beszerezni a legjobb gyakorlatokat az RLHF folyamatainak teljes méretű AI rendszerekre való méretezéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Pécs-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 Pécs-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 Pécs-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 Pécs-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 Pécs-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 Pécs (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 Pécs-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 Pécs (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 Pécs-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 Pécs-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 Pécs-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 Pécs-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.