Malé jazykové modely pro vzdělávací technologie: Přizpůsobení umělé inteligence procesům učení a rozvoje Počítačový Kurz

Tento kurz vedený lektorem v České republice (online nebo prezenčně) je určen pro data scientistry a programátory na úrovni začátečníků i mírně pokročilých, kteří chtějí implementovat malé jazykové modely v různých aplikacích.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit architekturu a fungování malých jazykových modelů.
• Implementovat SLM pro úkoly jako generování textu a analýza sentimentu.
• Optimalizovat a dolaďovat modely SLM na konkrétní potřeby.
• Využít malé jazykové modely i v prostředích s omezenými zdroji.
• Hodnotit výkonnost modelů SLM v reálných podmínkách.

Toto živé školení vedené instruktorem v <lok> (online či na místě) je určeno pro urbanisty střední úrovně, městské správce a vývojáře řešení pro chytrá města, kteří mají zájem o implementaci malých jazykových modelů do svých projektů s cílem zlepšit život ve městech.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět využití malých jazykových modelů ve chytrých městech.
• Integrovat tyto modely s městskými datovými sadami za účelem lepšího rozhodování.
• Vypracovávat strategie pro nasazení malých jazykových modelů do systémů městské správy.
• Posuzovat dopad těchto modelů na urbanistické plánování a řešení chytrých měst.

Tento kurz vedený instruktorem České republice (online nebo prezenčně) je určen pro data scienceři a inženýry v oblasti strojového učení středně pokročilé úrovně, kteří chtějí vytvářet a využívat malé jazykové modely přizpůsobené konkrétním odvětvím – jako je právo, medicína či technika.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět významu a využití jazykových modelů určených pro specifické oblasti.
• Sestavovat a předzpracovávat specializované datové sady potřebné k trénování modelů.
• Trénovat a dolaďovat jazykové modely tak, aby sloužily konkrétním účelům.
• Hodnotit a porovnávat modely s využitím metrik relevantních pro danou oblast.
• Implementovat jazykové modely do reálných aplikací.

Toto školení vedené lektorem v České republice (online nebo na místě) je určeno pro pokročilé inženýry strojového učení a výzkumníky umělé inteligence, kteří chtějí vyvíjet ekologická a energeticky úsporná řešení využívající malé jazykové modely.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit vliv umělé inteligence na spotřebu energie a životní prostředí.
• Použít techniky komprese a optimalizace modelů ke zmenšení jejich velikosti a snížení energetické náročnosti.
• Využít hardwarová a softwarová řešení šetrná k energii při nasazování modelů umělé inteligence.
• Aplikovat osvědčené postupy pro udržitelný vývoj umělé inteligence.
• Podporovat a aktivně přispívat k udržitelným praktikám v oblasti vývoje umělé inteligence.

Tento kurz vedený instruktorem v České republice (online či prezenčně) je určen pro datové vědce a výzkumníky v oblasti strojového učení a umělé inteligence na středně pokročilé úrovni, kteří si přejí navrhnout poutavé a efektivní konverzační systémy s využitím malých jazykových modelů.

Po absolvování kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit základy konverzační AI a roli malých jazykových modelů.
• Navrhovat a realizovat interakce s uživatelem v rámci systémů řízených umělou inteligencí.
• Vyvíjet a trénovat malé jazykové modely určené k interaktivním aplikacím.
• Hodnotit a zlepšovat efektivitu komunikace mezi lidmi a AI pomocí vhodných metrik.
• Nasazovat škálovatelné a etické konverzační rozhraní s podporou umělé inteligence do reálného prostředí.

Toto praktické školení pod vedením instruktora České republice (online či na místě) je určeno pro IT profesionály středně pokročilé úrovně, kteří chtějí nasadit malé jazykové modely přímo na zařízeních s omezenými výpočetními možnostmi. Tím se otevírají nové možnosti pro inovativní aplikace v různých odvětvích.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit výzvy a řešení při implementaci umělé inteligence na zařízeních s omezenými hardwarovými kapacitami.
• Optimalizovat a komprimovat modely uměné inteligence tak, aby bylo možné je efektivně nasadit na zařízeních.
• Využívat moderní nástroje a frameworky pro implementaci modelů umělé inteligence přímo na zařízeních.
• Navrhovat a vyvíjet reálné aplikace s využitím uměné inteligence určené pro mobilní telefony a IoT zařízení.
• Vyhodnocovat a zajišťovat bezpečnost a ochranu soukromí systémů uměné inteligence na zařízeních.