Nagy nyelvi modellek (LLM-ek) oktatás Budapest

Ez az oktató által vezetett, élőben tartott képzés Budapest (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 Budapest (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 Budapest (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 Budapest-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 Budapest-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 Budapest-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 Budapest (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 Budapest (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 Budapest-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 Budapest (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 Budapest-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 Budapest (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 Budapest (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 Budapest (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 Budapest-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 Budapest-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 Budapest-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 Budapest-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 Budapest (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 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-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 Budapest-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 Budapest-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 Budapest-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 Budapest (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 Budapest (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: Budapest, 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 Budapest-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 Budapest 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 Budapest-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 Budapest-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 Budapest (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 Budapest-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 Budapest (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 Budapest (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 Budapest 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 Budapest (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 Budapest (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 Budapest (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 Budapest-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 Budapest (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.