Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Počítačový Kurz

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé odborníky na strojové učení, kteří si přejí osvojit si nejmodernější techniky učení s přenosem a aplikovat je na složité problémy reálného světa.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte pokročilé koncepty a metodiky v transferovém učení.
• Implementujte doménově specifické adaptační techniky pro předem trénované modely.
• Aplikujte neustálé učení ke správě vyvíjejících se úloh a datových sad.
• Ovládněte jemné ladění více úkolů pro zvýšení výkonu modelu napříč úkoly.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí spolehlivě a efektivně nasazovat vyladěné modely.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte výzvy nasazení vyladěných modelů do výroby.
• Kontejnerujte a nasazujte modely pomocí nástrojů jako Docker a Kubernetes.
• Implementujte monitorování a protokolování pro nasazené modely.
• Optimalizujte modely pro latenci a škálovatelnost ve scénářích reálného světa.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí získat praktické dovednosti v přizpůsobování modelů umělé inteligence pro kritické finanční úkoly.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy jemného ladění finančních aplikací.
• Využijte předem připravené modely pro úkoly ve financích specifické pro určitou doménu.
• Aplikujte techniky pro odhalování podvodů, hodnocení rizik a generování finančního poradenství.
• Zajistěte soulad s finančními předpisy, jako je GDPR a SOX.
• Implementujte zabezpečení dat a etické postupy AI ve finančních aplikacích.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé až pokročilé profesionály, kteří chtějí přizpůsobit předem vyškolené modely pro konkrétní úkoly a datové sady.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit principy jemného ladění a jeho aplikace.
• Připravte datové sady pro jemné doladění předem trénovaných modelů.
• Vylaďte velké jazykové modely (LLM) pro úlohy NLP.
• Optimalizujte výkon modelu a řešte běžné problémy.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé vývojáře a odborníky na umělou inteligenci, kteří chtějí implementovat strategie jemného ladění pro velké modely bez potřeby rozsáhlých výpočetních zdrojů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte principy adaptace na nízké hodnocení (LoRA).
• Implementujte LoRA pro efektivní jemné doladění velkých modelů.
• Optimalizujte jemné ladění pro prostředí s omezenými zdroji.
• Vyhodnoťte a nasaďte modely vyladěné LoRA pro praktické aplikace.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí zvládnout dolaďování multimodálního modelu pro inovativní řešení AI.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte architekturu multimodálních modelů jako CLIP a Flamingo.
• Efektivně připravujte a předzpracujte multimodální datové sady.
• Vylaďte multimodální modely pro konkrétní úlohy.
• Optimalizujte modely pro aplikace a výkon v reálném světě.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí zlepšit své NLP projekty prostřednictvím efektivního dolaďování předem vyškolených jazykových modelů.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základy jemného ladění úkolů NLP.
• Vylaďte předem připravené modely jako GPT, BERT a T5 pro konkrétní aplikace NLP.
• Optimalizujte hyperparametry pro lepší výkon modelu.
• Vyhodnoťte a nasaďte vyladěné modely ve scénářích reálného světa.

This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.

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

• Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
• Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
• Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
• Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.

This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.

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

• Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
• Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
• Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
• Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé výzkumníky umělé inteligence, inženýry strojového učení a vývojáře, kteří chtějí vyladit DeepSeek modely LLM tak, aby vytvořily specializované aplikace umělé inteligence přizpůsobené konkrétním odvětví, domény nebo obchodní potřeby.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte architekturu a možnosti modelů DeepSeek, včetně DeepSeek-R1 a DeepSeek-V3.
• Připravte datové sady a předzpracujte data pro jemné doladění.
• Dolaďte DeepSeek LLM pro aplikace specifické pro doménu.
• Optimalizujte a nasazujte efektivně vyladěné modely.

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

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

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

This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.

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

• Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
• Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
• Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
• Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.

Tento instruktorův vedený živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé a pokročilé inženýry strojového učení, vývojáře AI a analytiky dat, kteří chtějí zjistit, jak použít QLoRA pro efektivní přizpůsobení velkých modelů konkrétním úkolům a vlastním požadavkům.

Konci tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit teorii za QLoRA a kvantizační techniky pro LLMs.
• Implementovat QLoRA při přizpůsobení velkých jazykových modelů pro oblast-specifické aplikace.
• Optymalizovat výkon přizpůsobení na omezených výpočetních zdrojích pomocí kvantizačních metod.
• Efektivně nasadit a vyhodnotit přizpůsobené modely ve skutečném světě.

Tento instruktorův kurz v reálném čase (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé vývojáře zařazených do zanořeného umělého rozumu a odborníky na hraniční výpočty, kteří chtějí upravit a optimalizovat lehké modely umělého rozumu pro nasazení na zařízeních s omezenými zdroji.

Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vybrat a upravit předtrénované modely vhodné pro nasazení na hranici.
• Použít kvantizaci, ořezávání a další kompresní techniky k snížení velikosti modelu a latence.
• Zlepšit modely pomocí přenosového učení pro specifický výkon úkolu.
• Nasadit optimalizované modely na skutečných platformách hraničních zařízení.

Tento instruktorův vedený živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé odborníky v oblasti strojového učení a vývojáře umělé inteligence, kteří chtějí upravit a nasadit modely s otevřenými váhy jako jsou LLaMA, Mistral a Qwen pro specifické podnikové nebo interní aplikace.

Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit ekosystém a rozdíly mezi otevřenými zdrojovými kódy LLMs.
• Připravit datasety a konfigurace pro upravování modelů jako jsou LLaMA, Mistral a Qwen.
• Provádět procesy upravování pomocí Hugging Face Transformers a PEFT.
• Vyhodnotit, uložit a nasadit upravené modely v bezpečných prostředích.