Nagy nyelvi modellek (LLM-ek) oktatás Bács-Kiskun

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) a vezetői szintű szakembereknek szól, akik szeretnék megérteni, mik az LLM-ek, feltárni azok lehetséges hatásait az üzleti műveletekre, és értékelni az AI eszközök gyakorlati használatát, mint például a ChatGPT, a Microsoft Copilot vagy a Grok valós feladatokhoz, mint a tartalomkészítés, adatösszefoglalás és döntéstámogatás.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, mik az LLM-ek és hogyan működnek az olyan eszközök, mint a ChatGPT és a Copilot.
• Prompt technikák használatával gyakorlatias, megbízható eredményeket elérni az LLM-ekből.
• Valós használati esetek értékelése, mint például e-mail írás, dokumentumok összefoglalása és termelékenységi automatizálás.
• Befektetési lehetőségek és stratégiai alkalmazások azonosítása az AI bevezetéséhez.

Ez az oktatóvezető, élő oktatás Bács-Kiskun (online vagy személyesen) felsővezetői csapatoknak szól, akik meg akarják érteni az LLM-ek és a vállalati AI-eszközök stratégiai értékét. A résztvevők felfedezik, hogyan integrálhatják ezeket az eszközöket a magas szintű munkafolyamatokba, hogyan írhatnak jobb promptokat, és hogyan értékelhetik a növekvő termelékenységre és az ROI-ra (befektetés megtérülési ráta) nyitott lehetőségeket az AI bevezetése révén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Az LLM-ek működésének megértésére, valamint arra, hogy hogyan alkalmazza őket a ChatGPT és a Copilot.
• Interakcióra promptokon keresztül a feladatok automatizálásának és gyorsításának elősegítésére.
• AI-eszközök alkalmazására valós jellegű esetekben, például e-mailek szerkesztésén, jelentések összefoglalásán és szerződések áttekintésén.
• Az LLM-ek bevezetésével kapcsolatos stratégiai előnyök, korlátok és licencelési szempontok kiértékelésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű AI kutatóknak, adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik meg szeretnék érteni, finomhangolni és implementálni a Meta AI Nagy Nyelvi Modelljeit különböző NLP alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Meta AI Nagy Nyelvi Modelljeinek architektúráját és működését.
• Beállítani és finomhangolni a Meta AI LLM-eket specifikus használati esetekhez.
• LLM-alapú alkalmazásokat implementálni, mint például szövegösszefoglalás, chatbotok és érzelmek elemzése.
• Hatékonyan optimalizálni és üzembe helyezni a nagy nyelvi modelleket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ban (online vagy helyszíni) középszintű MI-szakemberek, üzleti elemzők és technológiai vezetők számára készült, akik meg szeretnék érteni a generatív MI alapelveit és a LLM-ek üzleti környezetben való alkalmazásait. A résztvevők a transzformerekről, a prompt tervezésről és az etikai megfontolásokról tanulnak e modellek valós alkalmazásai során.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív MI és a nagy nyelvi modellek alapvető elveit.
• LLM-ek implementálására és finomhangolására konkrét üzleti alkalmazásokhoz.
• Prompt tervezési technikák alkalmazására az optimális modell kimenetek érdekében.
• Felismerni az etikai megfontolásokat és kezelni a kockázatokat a LLM-ek üzembe helyezése során.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ban (online vagy helyszíni) középszintű AI szakembereknek és etikusoknak, adattudósoknak és mérnököknek, valamint döntéshozóknak és érdekelt feleknek szól, akik meg szeretnék érteni és navigálni az LLM-ek etikai terepét.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítani az LLM-ekkel kapcsolatos etikai kérdéseket és kihívásokat.
• Etikai keretrendszereket és elveket alkalmazni az LLM-ek alkalmazásában.
• Felmerni az LLM-ek társadalmi hatásait és enyhíteni a lehetséges kockázatokat.
• Felelős AI fejlesztésre és használatra vonatkozó stratégiákat kidolgozni.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középszintű NLP szakemberek és adattudósok, tartalomkészítők és fordítók, valamint globális vállalkozások számára készült, akik szeretnék használni az LLM-ket nyelvi fordításra és többnyelvű tartalom létrehozására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a nyelvközi tanulás és fordítás alapelveit LLM-kkel.
• LLM-k implementálása tartalom fordítása érdekében különböző nyelvek között.
• Többnyelvű adatkészletek létrehozása és kezelése LLM-k képzéséhez.
• Stratégiák kidolgozása a fordítás konzisztenciájának és minőségének fenntartására.

Ez a oktató vezette, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) olyan középhaladó pénzügyi elemisták, adattudósok és befektetési szakemberek számára készült, akik a nagy nyelvmodellek (LLM) használatát szeretnék előnyükre fordítani a pénzügyi piaci elemzésben és előrejelzésben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Értelmezni az LLM alkalmazásának szerepét a pénzügyi piaci elemzésben.
• LLM használatát a pénzügyi hírek, jelentések és adatok feldolgozására a piaci beárási céljából.
• Predictív modellek fejlesztése a részvényárakra, piaci trendekre és gazdasági indikátorokra.
• LLM-alapú beárási integrálása a befektetési döntéshozatali folyamatba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) középhaladó szintű környezettudósok és kutatók, adatelemzők, politikai döntéshozók és környezetvédő aktivisták számára készült, akik szeretnék az LLM-eket használni környezeti modellezéshez és elemzéshez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek alkalmazását a környezettudományban.
• Az LLM-ek használata környezeti adatok elemzéséhez és modellezéséhez.
• Az LLM kimenetek értelmezése környezeti hatásvizsgálatokhoz.
• Az eredmények hatékony kommunikálása a politikai és természetvédelmi erőfeszítések tájékoztatásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középszintű VR és AR fejlesztőknek, játéktervezőknek és AI mérnököknek szól, akik szeretnék LLM-eket integrálni VR és AR alkalmazásokba, hogy vonzóbb és interaktívabb környezeteket hozzanak létre.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek szerepét az imerzív VR és AR élmények létrehozásában.
• VR és AR alkalmazások fejlesztése, amelyek LLM-eket használnak interaktív párbeszédekhez és tartalomkészítéshez.
• LLM-ek integrálása VR és AR fejlesztői eszközökkel a felhasználói interakció fokozása érdekében.
• Ajánlott eljárások alkalmazása AI által vezérelt narratívák és interakciók tervezésében virtuális terekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) középszintű adattudósok, gépi tanulási mérnökök és szoftverfejlesztők számára készült, akik szeretnék alkalmazni a Nagy Nyelvi Modelleket (LLM) multimodális adatokon a fejlett AI alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a multimodális tanulás alapelveit LLM-ekkel.
• LLM-ek implementálása szöveg, kép és hangadatok feldolgozására és elemzésére.
• Alkalmazások fejlesztése, amelyek kihasználják a multimodális adatintegráció előnyeit.
• A multimodális LLM rendszerek teljesítményének értékelése.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középszintű kiberbiztonsági szakembereknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék kihasználni az LLM-eket a kiberbiztonsági intézkedések és a fenyegetési intelligencia fejlesztésére.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek szerepét a kiberbiztonságban.
• LLM-ek implementálása a fenyegetések észlelésére és elemzésére.
• LLM-ek használata a biztonsági automatizálásra és válaszadásra.
• LLM-ek integrálása a meglévő biztonsági infrastruktúrába.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósok és üzleti elemzők számára készült, akik szeretnék felhasználni a nagy nyelvi modelleket (LLM-eket) a különböző iparágakban előforduló trendek és viselkedések előrejelzésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek alapvető elveit és szerepüket a prediktív elemzésben.
• LLM-ek implementálása különböző iparágak adatainak elemzésére és előrejelzésére.
• Kiértékelni a prediktív modellek hatékonyságát LLM-ek segítségével.
• LLM-ek integrálása meglévő adatfeldolgozó folyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak szól, akik átfogó megértést és gyakorlati készségeket szeretnének szerezni a Nagy Nyelvi Modellek (LLMs) és a Megerősítéses Tanulás (RL) területén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a transzformátor modellek összetevőit és működését.
• Optimalizálni és finomhangolni az LLMs-eket specifikus feladatokra és alkalmazásokra.
• Megérteni a megerősítéses tanulás alapvető elveit és módszertanát.
• Megtanulni, hogyan javíthatják a megerősítéses tanulási technikák az LLMs-ek teljesítményét.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) középszintű tartalomkészítők, marketingesek és oktatástechnológusok számára készült, akik szeretnék kihasználni az LLM-ek erejét a magas színvonalú, sokszínű és vonzó tartalmak generálásához különböző területeken.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek képességeit és alkalmazásukat a tartalomgenerálásban.
• LLM-ek beállítása és használata különböző típusú tartalmak generálásához.
• Az LLM-ek kérdezésére és finomhangolására vonatkozó ajánlott gyakorlatok alkalmazása a kívánt kimenetek előállításához.
• Az AI által generált tartalmak minőségének értékelése és finomítása meghatározott közönségek számára.
• Speciális technikák felfedezése kreatív és multimodális tartalomgenerálásra LLM-ekkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) oktatók, EdTech szakemberek és kutatók számára készült, akik különböző tapasztalati szinttel és szakértelemmel rendelkeznek, és szeretnék kihasználni az LLM-eket személyre szabott oktatási élmények létrehozására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek architektúráját és képességeit.
• Azonosítani a személyre szabás lehetőségeit az oktatási tartalmakban az LLM-ek segítségével.
• Tervezni adaptív tanulási platformokat, amelyek az LLM-eket használják a tartalom személyre szabásához.
• LLM-alapú stratégiákat implementálni a tanulói részvétel és a tanulási eredmények javításához.
• Értékelni az LLM-ek hatékonyságát oktatási környezetekben és adatvezérelt döntéseket hozni a

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű ML szakembereknek és AI fejlesztőknek szól, akik szeretnék finomhangolni és üzembe helyezni olyan nyílt súlyú modelleket, mint a LLaMA, Mistral és Qwen, specifikus üzleti vagy belső alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az open-source LLM-ek ökoszisztémáját és a köztük lévő különbségeket.
• Adatkészletek előkészítése és finomhangolási konfigurációk létrehozása olyan modellekhez, mint a LLaMA, Mistral és Qwen.
• Finomhangolási folyamatok végrehajtása a Hugging Face Transformers és PEFT használatával.
• Finomhangolt modellek értékelése, mentése és üzembe helyezése biztonságos környezetekben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű szoftverfejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik LLM-eket szeretnének implementálni beszédfelismerő és szintetizáló rendszerekben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek szerepét a beszédtechnológiákban.
• LLM-ek implementálása pontos beszédfelismerés és természetes hangzású beszéd szintézis érdekében.
• LLM-ek integrálása beszédfelismerő motorokkal és beszéd szintetizátorokkal.
• Beszédrendszerek teljesítményének értékelése és javítása LLM-ek segítségével.
• Tájékozódni a beszédtechnológiák aktuális trendjeiről és jövőbeli irányairól.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű ügyfélszolgálati és IT szakemberek számára készült, akik LLM-k bevezetésével szeretnének reagálóképes és intelligens ügyfélszolgálati chatbotokat létrehozni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a Large Language Models (LLM-k) alapjait és architektúráját.
• LLM-k tervezése és integrálása ügyfélszolgálati rendszerekbe.
• A chatbotok reagálóképességének és felhasználói élményének javítása.
• Etikai megfontolások kezelése és az iparági szabványok betartása.
• LLM-alapú chatbot üzembe helyezése és karbantartása valós alkalmazásokhoz.

Ez a facilitátor vezette, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adattudósoknak és MI-mérnököknek szól, akik költséghatékonyabban és hatékonyabban szeretnének finomhangolni nagy nyelvi modelleket LoRA, Adapter Tuning és Prefix Tuning módszerek alkalmazásával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a következőkre:

• Értelmezik a paraméter-hatékony finomhangolás alapjait./li>
• Megvalósítják a LoRA, Adapter Tuning és Prefix Tuning módszereket a Hugging Face PEFT keretrendszerrel./li>
• Összehasonlítják a PEFT módszerek teljesítmény- és költséghasznait a teljes finomhangoláshoz képest./li>
• Üzembe helyezik és skálázhatják a finomhangolt LLM-eket csökkentett számításbeli és tárhelyi igények mellett./li>

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-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 Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű adat- és marketing szakembereknek szól, akik szeretnék alkalmazni az LLM-eket a nyilvános hangulat elemzésére és értelmezésére különböző szöveges forrásokból, mint például közösségi média posztok, termékértékelések és ügyfélvisszajelzések.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az érzelmek elemzésének alapelveit és az LLM-ek használatát.
• Adatkészletek előkészítése és feldolgozása az érzelmek elemzéséhez.
• LLM-ek betanítása és finomhangolása a szövegben szereplő érzelmek pontos tükrözéséhez.
• Érzelmek elemzése valós időben a közösségi médiából és más szöveges forrásokból.
• Az érzelmek elemzésének eredményeinek integrálása az üzleti stratégiákba és döntéshozatali folyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű szoftverfejlesztők és műszaki írók számára készült, akik szeretnék kihasználni az LLM-eket a kódolási munkafolyamatuk egyszerűsítésére és részletes, átfogó dokumentációk létrehozására.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek szerepét a kódgenerálás és szoftverdokumentáció automatizálásában.
• Az LLM-ek használata pontos és hatékony kódrészletek és dokumentációk létrehozására.
• Az LLM-ek integrálása a szoftverfejlesztési életciklusba a termelékenység növelése érdekében.
• Magas színvonalú dokumentációs szabványok fenntartása automatizált eszközök segítségével.
• Az etikai megfontolások és ajánlott eljárások kezelése az AI használatában a szoftverfejlesztés során.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középszintű üzleti szakemberek és adatelemzők számára készült, akik szeretnék kihasználni az LLM-ek erejét az üzleti betekintések kinyeréséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-ek alapjait és alkalmazásait az üzleti intelligencia kontextusában.
• LLM-ek alkalmazása nagy adathalmazok elemzésére és értelmes betekintések kinyerésére.
• LLM-alapú elemzések integrálása a stratégiai üzleti döntéshozatali folyamatokba.
• Az LLM-ek üzleti használatának etikai megfontolásainak és ajánlott gyakorlatainak értékelése.
• A jövőbeli trendek előrejelzése az AI területén és felkészülés az üzleti intelligencia változó környezetére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék elsajátítani a LlamaIndex használatát innovatív LLM-alapú alkalmazások fejlesztéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a LlamaIndexet LLM-ekkel való használatra.
• Egyéni adathalmazokat indexelni és lekérdezni a LlamaIndex segítségével az LLM funkciók fokozása érdekében.
• Kifinomult alkalmazásokat tervezni és fejleszteni, amelyek a LlamaIndexet és az LLM-eket használják.
• Megérteni és alkalmazni az LLM-ekkel és a LlamaIndexszel való munka legjobb gyakorlatait.
• Navigálni az LLM-alapú alkalmazások üzembe helyezésével kapcsolatos etikai megfontolásokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) középhaladó szintű AI kutatók, gépi tanulási szakemberek és adattudósok számára készült, akik szeretnék használni a LlamaIndex-et az AI modellek képességeinek fejlesztésére, hogy azok pontosabbak és megbízhatóbbak legyenek különböző alkalmazásokban.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a LlamaIndex alapelveit és összetevőit.
• Adatokat betölteni és strukturálni LLM-ekkel való használatra.
• Kontextus bővítést implementálni az AI modellek teljesítményének javításához.
• A LlamaIndex integrálása meglévő AI rendszerekbe és munkafolyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) középszintű szakembereknek szól, akik szeretnék kihasználni a prompt tervezés és a few-shot tanulás erejét a nagy nyelvi modellek teljesítményének optimalizálására valós alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a prompt tervezés és a few-shot tanulás alapelveit.
• Hatékony promptokat tervezni különböző NLP feladatokhoz.
• Few-shot technikákkal adaptálni a nagy nyelvi modelleket minimális adatmennyiséggel.
• Optimalizálni a nagy nyelvi modellek teljesítményét gyakorlati alkalmazásokhoz.

Ezen oktató által vezérelt, élő képzés (online vagy személyesen) haladó szintű mérnököknek, AI-specialistáknak és helyi testrengelési vezetőknak szól, akik szeretnének nagyobb nyelvi modellekkel (LLM) automatizált fordítást, minőségi értékelést és vállalati vezetés-szabályozást implementálni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Vállalati szintű LLM-helyi testrengelési csatornák építésére, nyílt és szellemi tulajdon szerinti modellek integrálásával.
• Automatizált minőségbiztosítási munkafolyamatok és minőségi metrikák bevezetésére a fordítási konszisztencia érdekében.
• Vezetés-szabályozási és jóváhagyási keretrendszerek kialakítására a többnyelvű tartalomgyártásban.
• Méretezhető, ellenőrizhető, LLM-alapú helyi testrengelési rendszerek biztonságos környezetben történő bevezetésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés itt: Bács-Kiskun, felvértezi az adatmérnököket az LLM-ek SQL-környezetekbe történő integrálásához szükséges készségekkel. A résztvevők természetes nyelvű folyamatokat építenek, AI-vezérelt optimalizálást valósítanak meg, és biztonságos vállalati munkafolyamatokat terveznek az automatizált adatelemzéshez.

Ez a tanárvezetésű, élő tanfolyam (online vagy helyszíni) közép szintű AI fejlesztőknek és lokalizációs mérnököknek szól, akik skálázható, automatizált fordítási csöveket szeretnének kialakítani saját és nyílt forráskódú LLM-ek felhasználásával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek a következőkre:

• Modern LLM keretrendszerek és API-k segítségével fordítási folyamatok tervezése és telepítése.
• Nyílt forráskódú és kereskedelmi modellek beillesztése skálázható fordítási rendszerekbe.
• A fordítási minőség optimalizálása finomhangolás (fine-tuning), prompt-mérnöki tudás és automatizálás révén.
• Költséghatékony és szabályoknak megfelelő fordítási infrastruktúra létrehozása vállalati környezetben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) középhaladó szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnének megtanulni, hogyan használhatják a generatív MI-t LLM-ekkel különböző feladatokhoz és területekhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Elmagyarázni, mi a generatív MI és hogyan működik.
• Leírni a transzformer architektúrát, amely az LLM-eket hajtja.
• Empirikus skálázási törvényeket használni az LLM-ek optimalizálásához különböző feladatokhoz és korlátozásokhoz.
• Legmodernebb eszközöket és módszereket alkalmazni az LLM-ek betanításához, finomhangolásához és üzembe helyezéséhez.
• Megvitatni a generatív MI társadalmi és üzleti lehetőségeit és kockázatait.

Birtokolja el az AI integrációját a Postgresben ebben a tréner által vezetett, élő Bács-Kiskun képzésen. Tanulja meg a bővítmények konfigurálását, a pgvector beágyazások implementálását és az LLM-ek összekapcsolását valós idejű betekintésekhez. Optimalizálja a lekérdezéseket, és építsen intelligens rendszereket egy gyakorlatias, élő laboratórium-környezetben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ban (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó szintű AI fejlesztők, architektusok és termékmenedzserek számára készült, akik szeretnék azonosítani és csökkenteni az LLM-alapú alkalmazásokkal kapcsolatos kockázatokat, mint például a prompt injekció, az adatszivárgás és a szűretlen kimenetek, miközben olyan biztonsági ellenőrzéseket alkalmaznak, mint a bemeneti ellenőrzés, az emberi felügyelet és a kimeneti korlátok.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni az LLM-alapú rendszerek alapvető sebezhetőségeit.
• Biztonságos tervezési elveket alkalmazni az LLM alkalmazások architektúrájában.
• Olyan eszközöket használni, mint a Guardrails AI és a LangChain az ellenőrzéshez, szűréshez és biztonsághoz.
• Integrálni olyan technikákat, mint a sandboxolás, a red teaming és az emberi felügyelet a termelési folyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ban (online vagy helyszíni) középszintű és haladó szintű szakembereknek szól, akik szeretnék testreszabni az előre betanított modelleket specifikus feladatokhoz és adathalmazokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

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

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) középszintű adattudósok, AI fejlesztők és AI rajongók számára készült, akik LLM-ket szeretnének használni különböző NLP feladatok elvégzésére és új, sokféle tartalom létrehozására különböző célokra.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• LLM-ket és alapvető eszközöket tartalmazó fejlesztői környezet létrehozására.
• NLU és NLI feladatok szakértői szintű végrehajtására LLM-kkel.
• Tudásgráfok hatékony kinyerésére, következtetésére és felhasználására.
• Párbeszédek generálására és kezelésére LLM-kkel beszélgető alkalmazásokhoz.
• Az LLM-k és generatív által generált tartalom minőségének és sokféleségének értékelésére.
• Etikai elvek alkalmazására, az LLM-k tisztességes és felelősségteljes használatának biztosítására.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszíni) kezdő és középhaladó szintű fejlesztőknek szól, akik Nagy Nyelvi Modelleket szeretnének használni különböző természetes nyelvi feladatokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlesztői környezet beállítása, amely tartalmaz egy népszerű LLM-t.
• Alapvető LLM létrehozása és finomhangolása egyéni adathalmazon.
• LLMs használata különböző természetes nyelvi feladatokhoz, mint például szövegösszefoglalás, kérdésmegválaszolás, szöveggenerálás és még sok más.
• LLMs hibakeresése és értékelése olyan eszközökkel, mint a TensorBoard, PyTorch Lightning és Hugging Face Datasets.

Ez a tréner által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) azoknak a megfigyelhetőségi és SRE mérnököknek szól, akik szeretnék az LLM-eket és az AI-t integrálni a monitorozási, értesítési és incidenselemzési munkafolyamataikba.

Ez a oktató által vezetett, élőben tartott képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) azoknak az IT-támogató szakembereknek szól, akik AI-eszközökkel és automatizálási platformokkal szeretnék egyszerűsíteni a támogatási folyamatokat, egységesíteni a válaszokat és csökkenteni a manuális dokumentációs munkát.

Ez a Bács-Kiskun helyszínen (online vagy helyszíni) tartott, oktatóvezetett élő képzés középszintű mérnököknek és építészeknek szól, akik szeretnék a Tencent Hunyuan-t használni nagy modellek és MoE architektúrák üzemeltetésére alacsonyabb késleltetéssel, erősebb throughput-pal és jobb költségkontroll mellett.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek: ismertetni a Hunyuan gyártási környezetbe helyezési mintázatokat, optimalizálni az inference teljesítményt, implementálni a batching és kvantizálási stratégiákat, valamint tervezni skálázható kiszolgáló műveleteket.

Ez az oktató által vezetett, élő foglalkozás Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) középszintű fejlesztőknek, technikai termékcsapatoknak és AI-specialistáknak szól, akik a Hunyuan modellek használatával szeretnének multimodális alkalmazásokat létrehozni képgeneráláshoz, 3D-s tartalom előállításához és videógeneráláshoz, valamint kiszolgáltatni őket.

A kurzus befejeztével a résztvevők képesek lesznek: prompt-alapú munkafolyamatok építésére, multimodális asset-ek generálására és felülvizsgálatára, kimenetek szolgáltatására alkalmazásokon vagy API-k révén, valamint a Hunyuan képességeinek összekapcsolására az üzleti termékstacktel.

A kurzus céljaitransformálják a szoftver-/AI mérnököket jogi mérnökökké — olyan szakemberekké, akik valójában képesek AI-t építeni jogi munkához (eDiscovery, felülvizsgálat, vizsgálódások).

Két nap alatt a résztvevők megépítik az alapvető technológiai réteget: feldolgozzák és kinyerik a rendezetlen valós világ jogi adatait, keresnek és visszakeresik őket, hozzáadnak retrieval-augmented generation (RAG) idézetekkel, magántartják helyi modellben, és bizonyítják azt, futtatnak egy vitathatatlan AI felülvizsgálatot bírósági képernyőképpel, majd csomagolják az eredményt telepítésre.

Ez a szakember által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszíni) kezdő / középhaladó / haladó szintű AI szakemberek számára készült, akik szeretnék az MCP segítségével csatlakoztatni az AI asszisztenseket külső eszközökhöz, adatokhoz és vállalati szolgáltatásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: megmagyarázni az MCP fogalmait, azonosítani a kulcsfontosságú építési komponenseket, beállítani egy egyszerű integrációt és alkalmazni a biztonsági legjobb gyakorlatokat.

Ez az oktató által vezetett, élő formátumban elérhető tréning Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) azoknak az intermediate szintű vállalati architektusoknak szól, akik a Model Context Protocol alkalmazásával szeretnének biztonságos, skálázható és felügyelhető ügynök-integrációs platformokat kialakítani vállalati környezetben.

A tréning végére a résztvevők képesek lesznek: elmagyarázni az MCP architektúráját és vállalati mintázatokat, tervezni biztonságos integrációs platformokat, alkalmazni a felügyeleti és hozzáférés-vezérlési szabályozásokat, valamint kiértékelnie a telepítési és skálázási lehetőségeket.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun-ben (online vagy helyszínen) középhaladó szintű fejlesztők, architektusok és platformmérnökök számára készült, akik az MCP-t szeretnék használni a vállalati üzembe helyezéshez és üzemeltetéshez szükséges megbízható szerverek és kliensök építéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek: gyakorlatban elmagyarázni az MCP architektúrát, gyártásra kész integrációk építésére, MCP szolgáltatások üzembe helyezésére és megfigyelésére, valamint verziókezelés, rugalmasság és támogatási minták alkalmazására.

Ez a tutor által vezetett, élő képzés Bács-Kiskun (online vagy helyszínen) intermediere szintű IT-vezetők, compliance-szakértők, biztonsági csapatok és vállalati architektúrák számára készült, akik szeretnék alkalmazni a szuverén AI elveit és kormányzási gyakorlatokat olyan AI-környezetek tervezéséhez, amelyek védik az érzékeny adatokat, támogatják a lokalizációs követelményeket és csökkentik a gyártól függést.

Az oktatás végére a résztvevők képesek lesznek: megmagyarázni a szuverén AI koncepciókat, értékelni a tárolási és kormányzási lehetőségeket, meghatározni a promtokhoz és naplókhoz tartozó kontrollt, és összeállítani egy gyakorlati bevezetési térképet.