Online Large Language Models (LLMs) Képzés Magyarország-ban

Ez az oktatás, amelyet egy képző vezet (online vagy helyszínen), célszerű a senior menedzsment szakemberi személyzetnek, aki szeretné megérteni, milyenek a nagy nyelvi modellek, vizsgálni az üzleti műveletekre gyakorolt potenciális hatásukat, és kiértékelni a ChatGPT, Microsoft Copilot vagy Grok használatának praktikus alkalmazásait a tartalom készítés, adat összefoglalás és döntési támogatás ilyen feladatok végrehajtása során.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, milyenek a nagy nyelvi modellek és hogyan működik például a ChatGPT és Copilot.
• Használni a feladatok formálásának technikáit, hogy praktikus és megbízható eredményeket szerezzenek nagy nyelvi modellekből.
• Kiértékelni a valós alkalmazásokat, mint például az e-mail készítése, dokumentumok összefoglalása és a produktivitás automatizálása.
• Azonosítani a befektetési lehetőségeket és az AI alkalmazásainak stratégiai hatásait.

Ez az oktató vezetett élő képzés Magyarország (online vagy személyesen) a senior menedzsment csapatokra vonatkozik, akik meg szeretnék érteni a nagy nyelvi modellek és vállalati AI eszközök stratégiai értékét. A résztvevők megtanulják, hogyan integrálhatók ezek az eszközök magas szintű munkafolyamatokba, hogyan lehet jobb prompt-okat készíteni, valamint hogyan értékelhetik meg a produktivitás növekedésének és az ROI lehetőségeit az AI alkalmazásának révén.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni, hogyan működnek a nagy nyelvi modellek, és hogyan alkalmazzák ilyen eszközök mint a ChatGPT és Copilot.
• Prompt-alapú interakciókat használni feladatok automatizálására és gyorsítására.
• AI eszközök alkalmazását valós forgatókönyvekben, mint például az e-mail készítés, jelentések összefoglalása és egyezmények átvizsgálása.
• Stratégiai előnyök, korlátozások és licencelési szempontok értékelése a nagy nyelvi modellek bevezetésénél.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszíni) az olyan középhatosztályú és előrehaladott szintű AI-kutatók, adattudósok és fejlesztők számára szól, akik azt kívánják, hogy megértsék, finomítsák és alkalmazzák Meta AI Nagy Nyelvi Modelleit különböző NLP alkalmazásokhoz.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni Meta AI Nagy Nyelvi Modelleinek az architektúráját és működését.
• Meta AI LLMs beállítására és finomítására speciális használati esetekhez.
• Text összefoglaló, chatbot és érzelem-analízis alapú alkalmazások létrehozására.
• Nagy nyelvi modellek hatékony optimalizálására és telepítésére.

Ez az oktatóvezetett élő tréning Magyarország (online vagy helyszíni) olyan középfokú AI szakembereket, üzleti analitikusokat és technológiai vezetőket céloz meg, akik meg akarnak ismerni a generatív AI alapelveit és az LLMs alkalmazását üzleti környezetekben. A résztvevők transformerek, prompt engineerering és etikai szempontok tanulmányozásában részesülnek az ezeknek a modellnek a valós világban való alkalmazásához.

Ennek a tréningnek a végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megérteni a generatív AI és nagy nyelvmodellek alapvető elveit.
• LLM-kat valós üzleti alkalmazásokra alkalmassá és finomhangolásra.
• Prompt engineerering technikákat alkalmazni optimalizált modell-kimenetekhez.
• Elismerni az etikai szempontokat és kezelni az LLM-bevezetéssel kapcsolatos kockázatokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű AI-szakembereknek és etikusoknak, adattudósoknak és mérnököknek, valamint politikai döntéshozóknak és érdekelt feleknek szól, akik szeretnének megérteni és eligazodni az LLM-ek etikai környezetében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Azonosítsa az LLM-ekkel kapcsolatos etikai problémákat és kihívásokat.
• Alkalmazza az etikai kereteket és elveket az LLM bevezetésére.
• Értékelje az LLM-ek társadalmi hatását, és mérsékelje a lehetséges kockázatokat.
• Stratégiák kidolgozása a felelős AI-fejlesztéshez és -használathoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű NLP-szakértőknek és adattudósoknak, tartalomkészítőknek és fordítóknak, valamint olyan globális vállalkozásoknak szól, akik LLM-eket kívánnak használni nyelvi fordításra és többnyelvű tartalom létrehozására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a többnyelvű tanulás és fordítás alapelveit az LLM-ekkel.
• LLM-ek megvalósítása a tartalom különböző nyelvek közötti fordításához.
• Többnyelvű adatkészletek létrehozása és kezelése LLM-ek képzéséhez.
• Stratégiák kidolgozása a fordítás következetességének és minőségének megőrzésére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű pénzügyi elemzőknek, adattudósoknak és befektetési szakembereknek szól, akik az LLM-eket szeretnék felhasználni a pénzügyi piac elemzésére és előrejelzésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az LLM-ek alkalmazását a pénzügyi piaci elemzésben.
• Használja az LLM-eket pénzügyi hírek, jelentések és adatok feldolgozására piaci betekintés céljából.
• Készítsen előrejelző modelleket a részvényárak, a piaci trendek és a gazdasági mutatók számára.
• Integrálja az LLM betekintést a befektetési döntéshozatali folyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű környezettudósoknak és -kutatóknak, adatelemzőknek, politikai döntéshozóknak és környezetvédőknek szól, akik az LLM-eket környezeti modellezésre és elemzésre kívánják használni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az LLM-ek alkalmazását a környezettudományban.
• Használjon LLM-eket a környezeti adatok elemzésére és modellezésére.
• Értelmezze az LLM kimeneteit a környezeti hatásvizsgálatokhoz.
• Hatékonyan kommunikálja az eredményeket, hogy tájékozódjon a szakpolitikákról és a természetvédelmi erőfeszítésekről.

Ez oktatóvezetett, élő képzés (online vagy előadóként) célcsoportja az olyan középfokú VR és AR fejlesztőknek, játéktervezőknek és AI mérnököknek, akik szeretnék beépíteni az LLMs-et a VR és AR alkalmazásokba, hogy többlet interaktivitást és válaszkészséget nyújtsanak.

Ennek a képzésnek a végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértetni az LLMs szerepét az immerszív VR és AR élmények létrehozásában.
• Fejleszteni olyan VR és AR alkalmazásokat, amelyek LLMs-et használnak interaktív dialógusok és tartalomkészítés céljából.
• Integrálni az LLMs-et a VR és AR fejlesztési eszközökkel a felhasználói érintkezés javítása érdekében.
• Alkalmazni a legjobb gyakorlatokat az AI-vezérelt narratívák és interakciók tervezéséhez virtuális térben.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak, gépi tanulási mérnököknek és szoftverfejlesztőknek szól, akik a Large Language Models (LLMs)-t szeretnék alkalmazni a fejlett AI-alkalmazások multimodális adataira.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a multimodális tanulás alapelveit az LLM-ekkel.
• LLM-ek megvalósítása szöveg-, kép- és hangadatok feldolgozásához és elemzéséhez.
• Olyan alkalmazásokat fejleszt, amelyek kihasználják a multimodális adatintegráció erősségeit.
• Értékelje a multimodális LLM rendszerek teljesítményét.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű kiberbiztonsági szakembereknek és adattudósoknak szól, akik az LLM-eket szeretnék felhasználni a kiberbiztonsági intézkedések és a fenyegetések intelligencia javítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az LLM-ek szerepét a kiberbiztonságban.
• LLM-ek megvalósítása a fenyegetések észleléséhez és elemzéséhez.
• Használjon LLM-eket a biztonsági automatizáláshoz és válaszadáshoz.
• Integrálja az LLM-eket a meglévő biztonsági infrastruktúrával.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak és üzleti elemzőknek szól, akik nagy nyelvi modelleket (LLM) kívánnak használni a különböző iparágakban tapasztalható trendek és viselkedések előrejelzésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az LLM-ek alapjait és szerepüket a prediktív elemzésben.
• LLM-ek megvalósítása a különböző iparágak adatainak elemzéséhez és előrejelzéséhez.
• Értékelje a prediktív modellek hatékonyságát LLM-ek segítségével.
• Integrálja az LLM-eket a meglévő adatfeldolgozási folyamatokkal.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak szól, akik átfogó ismeretekre és gyakorlati készségekre szeretnének szert tenni mind a Large Language Models (LLMs)-ban, mind az Reinforcement Learning-ben (RL).

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a transzformátormodellek összetevőit és funkcióit.
• Optimalizálja és finomhangolja az LLM-eket meghatározott feladatokhoz és alkalmazásokhoz.
• Ismerje meg a megerősítő tanulás alapelveit és módszertanát.
• Ismerje meg, hogy a megerősítő tanulási technikák hogyan javíthatják az LLM-ek teljesítményét.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű tartalomkészítők, marketingszakemberek és oktatástechnológusok számára készült, akik szeretnék kihasználni az LLM-ek erejét magas színvonalú, sokszínű és vonzó tartalmak létrehozásában különféle tartományok.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az LLM-ek képességeit és alkalmazásukat a tartalomgenerálásban.
• LLM-ek létrehozása és használata különféle típusú tartalmak generálásához.
• Alkalmazza a legjobb gyakorlatokat az LLM-ek felszólítására és finomhangolására a kívánt kimenetek előállítása érdekében.
• Értékelje az AI által generált tartalom minőségét, és finomítsa azt meghatározott közönség számára.
• Fedezze fel a kreatív és multimodális tartalomgenerálás fejlett technikáit az LLM-ekkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) különböző szintű tapasztalattal és szakértelemmel rendelkező oktatóknak, EdTech-szakembereknek és kutatóknak szól, akik az LLM-eket személyre szabott oktatási élmények létrehozásában szeretnék kihasználni.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az LLM-ek architektúráját és képességeit.
• Az oktatási tartalmak személyre szabásának lehetőségei az LLM-ek segítségével.
• Tervezz olyan adaptív tanulási platformokat, amelyek LLM-eket használnak a tartalom személyre szabásához.
• LLM-vezérelt stratégiák végrehajtása a hallgatói elkötelezettség és a tanulási eredmények javítása érdekében.
• Értékelje az LLM-ek hatékonyságát az oktatási környezetben, és hozzon adatvezérelt döntéseket

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 a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű szoftverfejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik beszédfelismerő és szintézis rendszerekben szeretnék megvalósítani az LLM-eket.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az LLM-ek szerepét a beszédtechnológiában.
• Valósítson meg LLM-eket a pontos beszédfelismeréshez és a természetes hangzású beszédszintézishez.
• Integrálja az LLM-eket beszédfelismerő motorokkal és beszédszintetizátorokkal.
• Értékelje és javítsa a beszédrendszerek teljesítményét LLM-ek segítségével.
• Legyen tájékozott a beszédtechnológiák jelenlegi trendjeiről és jövőbeli irányairól.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű ügyfélszolgálati és informatikai szakembereknek szól, akik LLM-eket kívánnak megvalósítani, hogy érzékeny és intelligens ügyfélszolgálati chatbotokat hozzanak létre.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a Large Language Models (LLMs) alapjait és felépítését.
• Tervezze meg és integrálja az LLM-eket az ügyfélszolgálati rendszerekbe.
• Növelje a chatbotok válaszkészségét és felhasználói élményét.
• Vegye figyelembe az etikai szempontokat, és biztosítsa az iparági szabványoknak való megfelelést.
• Telepítsen és tartson fenn LLM-alapú chatbotot a valós alkalmazásokhoz.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (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 oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adat- és marketingszakembereket céloz meg, akik LLM-eket kívánnak alkalmazni különböző szöveges forrásokból származó közhangulat elemzésére és értelmezésére, mint például közösségi média bejegyzések, termékismertetők, és az ügyfelek visszajelzései.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a hangulatelemzés alapelveit és alkalmazását LLM-ek segítségével.
• Adatkészletek előfeldolgozása és előkészítése a hangulatelemzéshez.
• Tanítson és finomhangoljon LLM-eket, hogy pontosan tükrözze az érzelmeket a szövegben.
• Elemezze a hangulatot valós időben a közösségi médiából és más szöveges forrásokból.
• A hangulatelemzés eredményeit integrálhatja az üzleti stratégiákba és a döntéshozatali folyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű szoftverfejlesztőknek és műszaki íróknak szól, akik az LLM-eket szeretnék kihasználni kódolási munkafolyamataik egyszerűsítésére és részletes, átfogó dokumentáció létrehozására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az LLM-ek szerepét a kódgenerálás és a szoftverdokumentáció automatizálásában.
• Használja az LLM-eket pontos és hatékony kódrészletek és dokumentációk létrehozásához.
• Integrálja az LLM-eket szoftverfejlesztési életciklusukba a fokozott termelékenység érdekében.
• Fenntartja a magas színvonalú dokumentációs szabványokat automatizált eszközök segítségével.
• Vegye figyelembe az AI szoftverfejlesztésben való használatának etikai szempontjait és bevált gyakorlatait.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű üzleti szakembereknek és adatelemzőknek szól, akik szeretnék kihasználni az LLM-ek erejét az üzleti ismeretek kinyerésére.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az LLM-ek alapjait és alkalmazásait az üzleti intelligencia összefüggésében.
• Alkalmazza az LLM-eket a nagy adatkészletek elemzésére és értelmes betekintések kinyerésére.
• Integrálja az LLM-vezérelt elemzést a stratégiai üzleti döntéshozatali folyamatokba.
• Értékelje az LLM-ek üzleti életben történő alkalmazásának etikai szempontjait és bevált gyakorlatait.
• Megelőlegezze a mesterséges intelligencia jövőbeli trendjeit, és készüljön fel az üzleti intelligencia változó környezetére.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű, haladó szintű fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék elsajátítani a LlamaIndexet innovatív LLM-alapú alkalmazások fejlesztéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be és konfigurálja a LlamaIndexet az LLM-ekkel való használatra.
• Egyéni adatkészletek indexelése és lekérdezése a LlamaIndex segítségével az LLM funkciók javítása érdekében.
• Tervezzen és fejlesszen kifinomult alkalmazásokat, amelyek a LlamaIndexet és az LLM-eket használják.
• Ismerje meg és alkalmazza az LLM-ekkel és a LlamaIndexszel való munkavégzés legjobb gyakorlatait.
• Keresse meg az LLM-alapú alkalmazások telepítésével kapcsolatos etikai megfontolásokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) azok számára szól, akik középszerű szintű AI-kutatók, gépi tanulás szakemberek és adattudósok, akik LlamaIndex-et szeretnének használni az AI-modellek képességeinek fejlesztésére, így azok pontosabbá és megbízhatóbbá válnak különböző alkalmazásokra.

Ezen képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megértik LlamaIndex alapelvéit és komponenseit.
• Beolvasnak és strukturálják az adatokat LLMs használatához.
• Implementálják a kontextus bővítését az AI-modellek teljesítményének javítására.
• Integrálják a LlamaIndex-et meglévő AI-rendszerekbe és munkafolyamatokba.

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

A LangGraph egy keretrendszer, amivel állapotkezeléses, több szereplős LLM-alkalmazásokat építhetünk összetevőként használható gráfok formájában, folyamatvégrehajtást precízen ellenőrizve.

Ez a tanár vezetett, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó és haladó színvonalú szakemberekre vonatkozik, akik jogi megoldásokat kíválnak tervezni, megvalósítani és üzemeltetni a szükséges rendelkezés- és nyomon követhetőség-ellenőrzésekkel.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Jogspecifikus LangGraph-folyamatokat tervezni, amelyek megtartják az ellenőrizhetőséget és a rendelkezés-ellenőrzést.
• Jogontológiákat és dokumentumstandardokat integrálni a gráf állapotába és feldolgozásába.
• Egyéni biztonsági mechanizmusokat, emberes ellenőrzést igénylő jóváhagyásokat és nyomon követhető döntési utakat megvalósítani.
• Megfigyelhetőséggel és költségellenőrzéssel rendelkező LangGraph-szolgáltatásokat üzembe helyezni, monitorozni és karbantartani.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élő labor környezetben történő gyakorlás.

Képzés személyre szabási lehetőségei

• Egyedi képzés kéréséhez lépjen kapcsolatba velünk a rendezésért.

Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszíni) a haladó szintű mérnököknek, mesterséges intelligencia szakembereknek és lokalizációs vezetőknek cézolódik, akik nagy nyelvi modell rendszereket szeretnének implementálni automatikus fordítás, minőség-értékelés és vállalati irányítás érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Vállalati szintű LLM lokalizációs folyamatokat kialakítani nyílt és zárt modellök integrálásával.
• Automatikus minőség-ellenőrzési munkafolyamatoit és fordítási konzisztencia minőségi mutatóit megvalósítani.
• Többnyelvű tartalom készítési irányítási és jóváhagyási keretrendszereket létrehozni.
• Skálázható, ellenőrizhető LLM-alapú lokalizációs rendszereket biztonságos környezetekben üzembe helyezni.

Az AI az SQL-hez a mesterséges intelligencia és a nagy nyelvi modellek (LLM-k) alkalmazása azon célra, hogy automatizálják, optimalizálják és fejlesszék az SQL-lekérdezések generálását, végrehajtását és értelmezését a vállalati adatállományokban.

Ez az oktató általi élő képzés (online vagy helyszíni) középhasonló szintű adategyenesek és technikai vezetők számára készült, akik az SQL folyamatokba szeretnének mesterséges intelligencia képességeket integrálni a természetes nyelvi lekérdezések, okos optimalizálás és automatikus adatelemzés lehetőségeinek engedélyezése érdekében.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Integálják be a GPT, DeepSeek, LLaMA, Qwen és Mistral stílusú LLM-ket az SQL környezetbe.
• Természetes nyelv alapú SQL csövet hoznak létre a beszédműhelyi adateléréshöz.
• Implementálják az AI-megoldású lekérdezés optimalizálását és hibákat észlelnek.
• Terveznek biztonságos, ellenőrzhető AI-SQL folyamatokat vállalati használatra.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és vitapályázat.
• Sok gyakorlat és gyakorlés.
• Élő műhelykörnyezetben történő kézi végrehajtás.

Képzés személyre szabása lehetőségei

• Egyéni képzés kérése ezen a képzésen, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a rendezéshez.

LangGraph egy keretrendszer, amely állapotát tartó, több szereplős LLM alkalmazásokat építhet össze összetett gráfokkal, állandó állapottal és vezérléssel a futtatás felett.

Ez az oktatóvezetett élő tanfolyam (online vagy helyszínen) célközönsége a középszintűtől a haladó szintű szakemberek, akik LangGraph-alapú pénzügyi megoldásokat szeretnének tervezni, megvalósítani és üzemeltetni megfelelő irányítással, megfigyelhetőséggel és megfeleléssel.

E tanfolyam végére a résztvevők képesek lesznek:

• Regulációs és audit követelményekhez igazodó, pénzügyi LangGraph folyamatokat tervezni.
• Pénzügyi adatszabványokat és ontológiákat integrálni a graffálapot és eszközökbe.
• Biztonsági, megbízhatóság és emberi beavatkozásos irányítást valósítani kritikus folyamatokra.
• LangGraph rendszereket telepíteni, figyelni és optimalizálni teljesítmény, költség és SLA szempontjából.

A tanfolyam formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Számos gyakorlat és gyakorlás.
• Hands-on implementáció élő laboratóriumi környezetben.

A tanfolyam testreszabási lehetőségei

• A tanfolyam testreszabásához kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy szervezzük meg.

A Vertex AI erős eszközöket kínál multimodális LLM folyamatok létrehozására, amelyek szöveg, hang, és képadatokat integrálnak egyetlen pipeline-be. Hosszú kontextusablak támogatással és Gemini API paraméterekkel előmozdítja az előretervezés, a logikai következtetés, és a multimodális intelligencia előrehaladott alkalmazásait.

Ez az oktató által vezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés középfokú és előrehaladott gyakorlókat célozza meg, akik multimodális AI folyamatokat szeretnének Vertex AI-ban tervezni, építeni, és optimalizálni.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Gemini modelleket használni multimodális bemenetekhez és kimenetekhez.
• Hosszú kontextusú folyamatokat implementálni bonyolult logikai következtetésekhez.
• Pipeline-kat tervezni, amelyek szöveg, hang, és kép elemzését integrálják.
• Gemini API paramétereket optimalizálni a teljesítmény és költséghatékonyság érdekében.

A képzés formája

• Interaktív előadás és viták.
• Multimodális folyamatokkal kapcsolatos gyakorlati laborok.
• Alkalmazott multimodális esetekre épülő projektek.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A testreszabott képzés érdekében keressük meg, hogy lejárjuk.

A Mistral-modelle nyílt forráskódú AI-technológiák, amelyek most multimodális munkafolyamatokba terjednek ki, támogatva nyelveket és látvási feladatokat vállalati és kutatási alkalmazásokhoz.

Ez az oktató által vezetett élő kutatás (online vagy helyszínen) középszintű ML-kutatók, alkalmazott mérnökök és termékcsapatok számára szánva, akik multimodális alkalmazásokat szeretnének Mistral-modellekkel, beleértve az OCR és dokumentumértelmezési munkafolyamatokat.

Ezen a képzésen végigmenve a résztvevők képesek lesznek:

• Mistral-modelleket állítanak be és konfigurálnak multimodális feladatokra.
• OCR-munkafolyamatokat valósítanak meg és integrálnak őket NLP-munkafolyamatokkal.
• Dokumentumértelmezési alkalmazásokat terveznek vállalati felhasználási esetekhez.
• Látvány- és szövegkeresési és segítő UI-funkciókat fejlesztenek.

A képzés formája

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Hands-on kódolási gyakorlatok.
• Multimodális munkafolyamatok élő-labor implementálása.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott változatának kéréséhez vegye fel velünk a kapcsolatot.

A Devstral és Mistral modellek nyílt forráskódú AI technológiák, melyek rugalmas telepítésre, finomhangolásra és skalázható integrációra készültek.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) közvetlenül az ML mérnököknek, platformcsapatoknak és kutatási mérnököknek szánt, akik önszolgáltatásra, finomhangolásra és irányításra készülnek a Mistral és Devstral modellekkel a termelési környezetben.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Önszolgáltatási környezetek beállítása és konfigurálása a Mistral és Devstral modellekhez.
• Alkalmazás specifikus teljesítményhez finomhangolási technikák alkalmazása.
• Verziókövetés, monitorozás és életciklus irányítás implementálása.
• Biztonság, megfelelés és nyílt forráskódú modellek felelősséggel való használata.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Önszolgáltatásra és finomhangolásra vonatkozó gyakorlatok.
• Életben történő irányítási és monitorozási folyamatok implementálása.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A testreszabott képzés kéréséhez, kérjük, vegye fel velünk a kapcsolatot a megbeszéléshez.

LangGraph állapotmentes, többszereplős folyamatokat tesz lehetővé, amelyet LLMs hajtanak meg pontos irányítású végrehajtási útvonalakkal és állapot-állandósággal. Az egészségügyben ezek a képességek lényegesek a megfelelő alkalmazás, az interoperabilitás és döntés támogatási rendszerek létrehozásához, amelyek egyeztetettek a gyógyászati folyamatokkal.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés célközönsége azok a közép- és haladó szintű szakemberek, akik LangGraph alapú egészségügyi megoldásokat szeretnének tervezni, implementálni és kezelni, miközben szabályozási, etikai és műveleti kihívásokkal szembenéznek.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Megtervezni egészségügyi LangGraph folyamatokat, tekintettel a megfelelő alkalmazásra és nyomkövethetőségre.
• Integrálni LangGraph alkalmazásokat orvosi ontológiákkal és szabványokkal (FHIR, SNOMED CT, ICD).
• Alkalmazni a legjobb gyakorlatokat biztonságossági, nyomkövethetőségi és magyarázhatósági célból érzékeny környezetekben.
• Telepíteni, monitorozni és validálni LangGraph alkalmazásokat egészségügyi termelési környezetekben.

A képzés formája

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Valós világbeli esetstudiókhoz kapcsolódó gyakorlatok.
• Előadás gyakorlása élő-labor környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egy testreszabott képzés kéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy rendezzen.

Ez az interaktív képzés (online vagy személyes) középfokú mesterséges intelligencia fejlesztőknek és lokálizációs mérnököknek készült, akik skálázható, automatizált fordítási folyamatokat szeretnének tervezni proprietárius és nyílt forráskódú LLM-k felhasználásával.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Modern LLM keretrendszerek és API-k használatával tervezni és üzembe helyezni fordítási folyamatokat.
• Nyílt forráskódú és kereskedelmi modellket beilleszteni skálázható fordítási rendszerekbe.
• Finomhangolás, prompt tervezés és automatizálás segítségével optimalizálni a fordítási minőséget.
• Költségekkel és szabályozással összhangban működő, vállalati környezéshez megfelelő fordítási infrastruktúra implementálásának elvégezése.

A LangGraph keretrendszer állapotközpontú, több szereplős LLM alkalmazások építésére szolgál összetett, állapotát tartó graffal, amelyen teljes ellenőrzés van a végrehajtás felett.

Ez az oktató által vezetett, élőlaborban zajló képzés (online vagy helyszínen) az olyan előrehaladott szintű AI platform mérnököknek, DevOps szakembereknek és ML architektusoknak szánt, akik optimizálni, hibakeresni, monitorozni és üzemeltetni akarnak gyártási szintű LangGraph rendszereket.

Ez a képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Bonyolult LangGraph topológiák tervezésére és optimalizálására sebesség, költség és skalázhatóság szempontjából.
• Biztosítsanak megbízhatóságot próbálkozások, időkorlátok, egyértelműség és ellenőrzőpontos helyreállítás segítségével.
• Hibakeressék és követhetsék a graff végrehajtásait, vizsgálják az állapotot és rendszeresen ismételjék meg a gyártási problémákat.
• Jelöljék meg a graffokat naplókkal, mértékekkel és nyomkövetésekkel, telepítsék a gyártási környezetbe, és monitorozzák az SLAs-t és a költségeket.

A képzés formája

• Interaktív előadás és viták.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élőlaborban történő gyakorlati végrehajtás.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabásához, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megegyezés megkötéséhez.

Ez a tanár vezetett, élő készségfejlesztés Magyarország (online vagy személyesen) középhaladó szintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan használhatnak generatív AI-t LLM-kkel különböző feladatokhoz és területekre.

Ezen képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Elmagyarázni, mit jelent a generatív AI és hogyan működik.
• Leírni a transformer architektúrát, amely a LLM-k alapját képezi.
• Empirikus méretezési törvényeket alkalmazni különböző feladatok és korlátozások optimalizálása érdekében.
• Állapotbeli eszközöket és módszereket alkalmazni a LLM-k betanításához, finomhangolásához és üzembe helyezéséhez.
• Tárgyalni a generatív AI lehetőségeit és kockázatait a társadalom és a vállalkozások számára.

Az LLMs és az AutoGen és CrewAI autonom agent keretrendszerek a DevOps csapatok módját változtatják meg, ahogy az átalakuláskövetés, tesztgenerálás és figyelmeztetés-szűrés feladatokat automatizálják az emberi együttműködés és döntéshozatal szimulációjával.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszíni) képzés az olyan haladó szintű mérnökökre célzott, akik DevOps-automatizálási munkafolyamatokat szeretnének tervezni és megvalósítani nagy nyelvmodellek (LLMs) és többagentes rendszerek segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• LLM-alapú agenteket integrálni a CI/CD munkafolyamatokba okos automatizáláshoz.
• Tesztgenerálást, elkövetési elemzést és változásösszegzést automatizálni agentek segítségével.
• Több agent koordinálására figyelmeztetések szűréséhez, válaszok generálásához és DevOps-javaslatok szolgáltatásához.
• Biztonságos és karbantartható agent-vezérelt munkafolyamatokat építeni nyílt forrású keretrendszerek segítségével.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kezdőmódban való valós implementáció élő laboratóriumi környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés kéréséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy rendezzen.

A Mistral egy nagy teljesítményű nagy nyelvi modellek családja, amely optimalizálva van költséghatékony termelési telepítésre nagy méretekben.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy helyszínen megtartott) képzés a haladó szintű infrastruktúra mérnökökre, felhőarchitektusokra és MLOps vezetőkre célozik, akik azt szeretnék, hogy Mistral-alapú architektúrákat tervezzek, telepítsenek és optimalizáljanak maximális átviteli sebesség és minimális költség érdekében.

Ezen képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Skálázható telepítési mintákat valósítsanak meg Mistral Medium 3 számára.
• Csoportosítás, kvantizálás és hatékony szolgáltatás stratégiákat alkalmazzanak.
• Optimálják a következtetési költségeket teljesítmény fenntartása mellett.
• Termelési kész vállalati munkaterheléshez szolgálati topológiákat tervezzek.

A képzés formája

• Interaktív előadás és beszélgetés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Kezdő szintű implementáció élő laboratóriumi környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Ez a képzés testreszabásának kikéréséhez, kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a szervezés érdekében.

A Postgres egy fejlett nyílt forráskódú relációs adatbázis, amely alapulhat AI-megoldások és adatinformációs alkalmazások kialakításához.

Ez az oktató által vezetett élő képzés (online vagy helyszínen) középfokú adatbázis-szakemberekre és fejlesztőkre szánt, akik szeretnék integrálni, kezelni és optimalizálni az AI-képessiségeket közvetlenül a Postgresban.

A képzés végeztével a résztvevők képesek lesznek:

• Beállítani és konfigurálni a Postgres kiterjesztéseit az AI-feladatokhoz.
• Embeddingleket és hasonlóság-keresést megvalósítani a pgvector segítségével.
• Nyílt forráskódú és szoftverjogi adatbázisok integrálása a Postgres-sel valós idejű információkért.
• A Postgres optimalizálása AI-meghajtott lekérdezések és folyamatok kezelésére.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vitafórum.
• Sok gyakorlás és gyakorlat.
• Élő labor környezetben való kézileg végzett implementáció.

Képzés testreszabási lehetőségei

• Egyedi képzés kérése esetén lépjünk kapcsolatba velünk a rendezésért.

Ez a tanfolyamoktatói, élő képzés Magyarország (online vagy helyszínen) középszintű és előkelő szintű AI-fejlesztők, architektusok és termékmenedzserek számára szolgál, akik szeretnének azonosítani és csökkenteni az LLM-meghajtott alkalmazásokkal kapcsolatos kockázatokat, beleértve a prompt-becsapás, adatszivárgás és szűretlen kimenet problémáit, beépítve biztonsági ellenőrzéseket, mint például bemeneti validáció, emberi felügyelet és kimeneti korlátok.

Ez a képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Értsék meg az LLM alapú rendszerek alapvető gyengeségeit.
• Alkalmazzák a biztonságos tervezési elveket az LLM alkalmazás architektúrában.
• Használjanak eszközöket, mint Guardrails AI és LangChain validálásra, szűrésekre és biztonságra.
• Beépítsenek technikákat, mint a sandboxing, red teaming és emberi felügyeleti áttekintés gyártási szintű folyamatokba.

A LangGraph egy gráfalapú orkestrációs keretrendszer, amely feltételes, több lépésből álló LLM és eszköz-munkafolyamatokat tesz lehetővé, ami ideális a tartalmi folyamatok automatizálására és személyre szabására.

Ez az oktató által vezetett, élőképes képzés (online vagy helyszínen) a középhaladó marketing szakembereknek, tartalmi stratégeknak és automatizálási fejlesztőknek irányul, akik dinamikus, ágaított e-mail kampányokat és tartalmi folyamatokat szeretnének megvalósítani a LangGraph segítségével.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Gráfstrukturált tartalmi és e-mail munkafolyamatokat feltételes logikkal tervezni.
• LLM-kat, API-kat és adatforrásokat automatikus személyre szabáshoz integrálni.
• Állapotot, memóriát és kontextust kezelni többlépéses kampányok között.
• A munkafolyamat teljesítményét és kézbesítési eredményeket értékelni, figyelni és optimalizálni.

Képzés formája

• Interaktív előadások és csoportvita.
• Gyakorlási munkafolyamatok e-mail kampányok és tartalmi folyamatozók implementálása során.
• Szituációalapú gyakorlatok személyre szabásra, segmentálásra és ágaított logikára.

Képzés személyre szabása

• A képzés személyre szabott változatának kéréséhez lépjen kapcsolatba velünk a rendezéséhez.

A Le Chat Enterprise egy privát ChatOps megoldás, amely biztosítja az szervezetek számára a biztonságos, testreszabható és szabályozott beszélgetési AI képességeket, RBAC, SSO, csatlakozók és vállalati alkalmazások integrációinak támogatásával.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) a középszintű termékmenedzserek, IT vezetők, megoldásmérnökök és biztonsági/kompatibilitási csapatok számára szól, akik célja a Le Chat Enterprise telepítése, konfigurálása és szabályozása vállalati környezetekben.

Ezen képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Biztonságos telepítésekhez szükséges Le Chat Enterprise felállítása és konfigurálása.
• RBAC, SSO és szabályozásorientált irányítási mechanizmusok engedélyezése.
• Le Chat integrálása vállalati alkalmazásokkal és adattárolókkal.
• ChatOpshoz szabályozási és adminisztrációs playbookok kialakítása és megvalósítása.

A képzés formája

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Hands-on implementáció élő-labor környezetben.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabásának kérésére kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

A Devstral egy nyílt forrású keretrendszer, amely kódbázisokkal, fejlesztői eszközökkel és API-kkal kommunikáló kódolási ügynökök létrehozásához és futtatásához készült, hogy növelje a mérnöki termelékenységet.

Ez az oktatóvezetett, élő (online vagy előadáson) képzés az átlagos és előkelő szintű ML mérnököknek, fejlesztői eszközök csapatainak és SRE-knak szól, akik Devstral segítségével kódolási ügynököket szeretnének tervezni, megvalósítani és optimalizálni.

Ezen képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Devstral beállítása és konfigurálása kódolási ügynök fejlesztéshez.
• Ügynöki folyamatok tervezése kódbázisok felfedezéséhez és módosításához.
• Kódolási ügynökök integrálása fejlesztői eszközökkel és API-kkal.
• Biztonságos és hatékony ügynök telepítéséhez való legjobb gyakorlatok megvalósítása.

A képzés formája

• Interaktív előadás és vita.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élő-laboratóriumi környezetben történő gyakorlati megvalósítás.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott változatának kérése érdekében kérjük, lépjen kapcsolatba velünk, hogy megbeszéljük.

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

LangGraph egy keretrendszer, amely gráfstruktúrájú LLM munkafolyamatokat komponál, támogatja az ágazatot, eszközhasználatot, emlékezetet és vezérelhető végrehajtást.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) az középházas mérnökökre és termékcsapatokra célzott, akik LangGraph gráflogikáját szeretnék összevonni LLM ügynök ciklusokkal, hogy dinamikus, kontextusérzékeny alkalmazásokat építsenek, mint például ügyfélszolgálati ügynököket, döntési fákat és információszerzési rendszereket.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Gráfalapú munkafolyamatokat tervezni, amelyek koordinálják az LLM ügynököket, eszközöket és emlékezetet.
• Feltételes útvonalakat, újratöltéseket és hibaállapotokat valósítsanak meg biztonságos végrehajtáshoz.
• Lehetőséget nyújtsanak a lekéréshez, API-khoz és strukturált kimenetekhez az ügynök ciklusokban.
• Értékeljék, monitorozzák és merevítse meg az ügynökök viselkedését megbízhatóság és biztonság érdekében.

A képzés formája

• Interaktív előadás és előmozdított vita.
• Irányított laboratóriumok és kódbemutatók szándékos környezetben.
• Jelenetalapú tervezési gyakorlatok és társbírálatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Testreszabott képzés kéréséhez kérjük, lépjen kapcsolatba velünk a megbeszéléshez.

A LLM-k a kód megértéséhez, áttervezéséhez és dokumentálásához egy technikai kurzus, amely nagyméretű nyelvi modell (LLM) alkalmazását szorgalmasítja a kódkvalitás javítása, a technológiai adósság csökkentése és a dokumentációs feladatok automatizálása érdekében a szoftvercsapatok között.

Ez az oktató vezető, élő képzés (online vagy helyszíni) középhaladó szintű és haladó szintű szoftverprofesionálisokra vonatkozik, akik a GPT használatával szeretnének hatékonyabban elemzőzni, áttervezni és dokumentálni a komplex vagy örökölt kódalmakat.

E képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• LLM-k használatával megmagyarázni a kódot, függőségeket és logikát ismeretlen tárhelyeken.
• Kiemelten azonosítani és áttervezni az antipattern-eket, valamint javítani a kód olvashatóságán.
• Automatikusan generálni és fenntartani belső kommenteket, README fájlokat és API dokumentációt.
• Kiemelten integrálva LLM-vezérelt útkifejezéseket a meglévő CI/CD és átvizsgálási munkafolyamataiba.

A kurzus formája

• Interaktív előadás és viták.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Működés a labkörnyezetben élő körülmények között.

Kurzus testreszabási lehetőségek

• Ez a képzés testreszabásának kérelmezéséhez lépjen kapcsolatba velünk az elrendezés érdekében.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adattudósoknak, mesterséges intelligencia-fejlesztőknek és mesterséges intelligencia-rajongóknak szól, akik az LLM-eket szeretnék használni különféle NLP-feladatok elvégzésére, valamint új és változatos tartalmak létrehozására különböző célokra. .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Fejlesztői környezet létrehozása LLM-ekkel és alapvető eszközökkel.
• Szakszerűen hajtson végre NLU és NLI feladatokat LLM-ekkel.
• Hatékonyan kivonhatja, következtetheti és felhasználhatja a tudásgráfokat.
• Párbeszédek létrehozása és kezelése társalgási alkalmazásokhoz használt LLM-ek segítségével.
• Értékelje az LLM-ek és a generatív mesterséges intelligencia által generált tartalom minőségét és sokszínűségét.
• Alkalmazza az etikai elveket, biztosítva az LLM-ek méltányosságát és felelősségteljes használatát.

LangGraph egy keretrendszer, amely grafikus szerkezetű LLM alkalmazások építésére szolgál, és támogatja a tervezést, ágazódást, eszközhasználatot, emlékezetet és irányítható végrehajtást.

Ez az oktatóvezetett, élő képzés (online vagy helyszínen) kezdő szintű fejlesztőknek, prompt mérnököknek és adatokkal dolgozó szakembereknek szól, akik meg szeretnék tervezni és építeni biztonságos, több lépésből álló LLM folyamatokat LangGraph használatával.

Ezt a képzést követően a résztvevők képesek lesznek:

• Központi LangGraph fogalmak (csomópontok, élek, állapot) magyarázatára és alkalmazásukra.
• Ágazódó prompt láncok építésére, amelyek eszközöket hívnak meg és emlékezést tartanak fenn.
• Lekérdezési és külső API-k integrálására a grafikus folyamatokban.
• LangGraph alkalmazások tesztelésére, hibakeresésére és értékelésére biztonságosság és megbízhatóság szempontjából.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és oktatóvezetett viták.
• Irányított laborok és kódbemenetek végigvezetése szandóckörnyezetben.
• Tervezés, tesztelés és értékelésre vonatkozó, scenárió alapú gyakorlatok.

A képzés testreszabási lehetőségei

• A képzés testreszabott változata érdekében kérjük, lépjen kapcsolatba velünk.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő- és középszintű fejlesztőknek szól, akik nagy nyelvi modelleket kívánnak használni különféle természetes nyelvi feladatokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Hozzon létre egy fejlesztői környezetet, amely magában foglal egy népszerű LLM-et.
• Hozzon létre egy alapvető LLM-et, és finomhangolja azt egy egyéni adatkészleten.
• Használja az LLM-eket különböző természetes nyelvi feladatokhoz, mint például szövegösszegzés, kérdések megválaszolása, szöveggenerálás stb.
• Az LLM-ek hibakeresése és értékelése olyan eszközökkel, mint a TensorBoard, PyTorch Lightning és Hugging Face Datasets.

A Mistral Medium 3 egy magas teljesítményű, többmodális nagy nyelvi modell, amelyet vállalati környezetekben történő használatra terveztek.

Ez az oktatóvezette, élő vagy helyszíni képzés (online vagy helyszínen) középfokú és előrehaladott AI/ML mérnököknek, platform-architektusoknak és MLOps csapatoknak szánva, akik a Mistral Medium 3 üzleti felhasználásra való telepítését, optimalizálását és biztonságát kívánják megvalósítani.

A képzés végén a résztvevők képesek lesznek:

• Mistral Medium 3 telepítésére API és önszolgáltatású lehetőségekkel.
• Levezetési teljesítmény és költségek optimalizálására.
• Mistral Medium 3 többmodális felhasználási esetek implementálására.
• Üzleti környezetekben alkalmazható biztonsági és engedélyezési legjobb gyakorlatok alkalmazására.

A képzés formátuma

• Interaktív előadás és megbeszélés.
• Sok gyakorlat és gyakorlás.
• Élő laboratóriumi környezetben történő gyakorlat.

A képzés testreszabási lehetőségei

• Ha egy testreszabott képzést kéri, kérjük, forduljon hozzánk, hogy megbeszéljük.