Fine-Tuning Školení v České republice

Tento instruktorův přímý živý kurz v České republice (online nebo na místě) je určen pro pokročilé inženýry obranného umělého rozumu a vývojáře vojenských technologií, kteří chtějí přizpůsobit modely hlubokého učení pro použití v autonomních vozidlech, dronoch a systémech dozoru s dodržováním přísných požadavků na bezpečnost a spolehlivost.

Po ukončení tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Přizpůsobit modely počítačového vidění a fúze senzorů pro úkoly dozoru a zaměření.
• Adaptovat autonomní systémy umělé inteligence na změňující se prostředí a profily mise.
• Implementovat odolné mechanismy validace a záchvatu selhání v potrubích modelů.
• Zajišťovat shodu s specifickými požadavky na soulad, bezpečnost a bezpečnost obranných standardů.

Tento vedený instruktorem živý školení na místě nebo online je určen pro středně pokročilé právní inženýry technologií a vyvojáře AI, kteří chtějí optimalizovat jazykové modely pro úlohy jako analýzu smluv, extrakci klauzulí a automatizovanou právnickou výzkum v prostředí právních služeb.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Připravit a vyčistit právnické dokumenty pro optimalizaci modelů NLP.
• Použít strategie optimalizace k zlepšení přesnosti modelu na právních úlohách.
• Nasadit modely, které pomáhají s kontrolou smluv, jejich klasifikací a výzkumem.
• Zajišťovat soulad, zkontrolovatelnost a stopovatelnost výstupů AI ve právních kontextech.

Tento instruktážní živý školení na místě nebo online je zaměřen na středně pokročilé a pokročilé vývojáře umělé inteligence ve zdravotnictví a datové vědce, kteří chtějí adaptovat modely pro klinickou diagnostiku, predikci onemocnění a prognózu stavu pacienta pomocí strukturovaných a nestrukturovaných zdravotnických dat.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci moci:

• Adaptovat modely umělé inteligence na zdravotnická data, včetně EMRů, obrazových dat a časových řad.
• Používat přenosné učení, adaptaci do oboru a kompresi modelu ve zdravotnickém prostředí.
• Zpracovávat dotazy ohledně soukromí, biasu a dodržování právních požadavků při vývoji modelů.
• Nasazovat a monitorovat adaptované modely ve skutečném zdravotnickém prostředí.

Tento instruktážní živý kurz (online nebo na místě) je určen pro pokročilé datové vědce a inženýry umělé inteligence z finančního sektoru, kteří chtějí upravit modely pro aplikace jako hodnocení úvěrnosti, detekci podvodů a modelování rizik pomocí odborných finančních dat.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Zlepšit AI modely na finančních datech pro lepší předpověď podvodů a rizik.
• Používat techniky jako transferové učení, LoRA a regularizaci pro zvýšení efektivity modelu.
• Zahrnout finanční dodržování do pracovního procesu AI modelování.
• Nasadit upravené modely pro produkční použití na platformách financních služeb.

This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at advanced-level AI maintenance engineers and MLOps professionals who wish to implement robust continual learning pipelines and effective update strategies for deployed, fine-tuned models.

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

• Design and implement continual learning workflows for deployed models.
• Mitigate catastrophic forgetting through proper training and memory management.
• Automate monitoring and update triggers based on model drift or data changes.
• Integrate model update strategies into existing CI/CD and MLOps pipelines.

Tento instruktážní živý kurz na místě nebo online je určen pro středně pokročilé vývojáře zavedených umělých inteligencí a odborníky na hranicové výpočty, kteří chtějí upravit a optimalizovat lehké modely AI pro nasazení na zařízeních s omezenými zdroji.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Vybrat a upravit přednavržené modely vhodné pro nasazení na hranicích.
• Použít kvantizaci, odstraňování nepotřebných částí a jiné kompresní techniky k snížení velikosti modelu a zpoždění.
• Upřesnit modely pomocí přenosného učení pro specifické úkoly.
• Nasadit optimalizované modely na reálných platformách hranicových zařízení.

This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.

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

• Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
• Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
• Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
• Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.

This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML engineers and AI compliance professionals who wish to identify, evaluate, and reduce safety risks and biases in fine-tuned language models.

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

• Understand the ethical and regulatory context for safe AI systems.
• Identify and evaluate common forms of bias in fine-tuned models.
• Apply bias mitigation techniques during and after training.
• Design and audit models for safety, transparency, and fairness.

This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at intermediate-level NLP engineers and knowledge management teams who wish to fine-tune RAG pipelines to enhance performance in question answering, enterprise search, and summarization use cases.

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

• Understand the architecture and workflow of RAG systems.
• Fine-tune retriever and generator components for domain-specific data.
• Evaluate RAG performance and apply improvements through PEFT techniques.
• Deploy optimized RAG systems for internal or production use.

This instructor-led, live training in České republice (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML practitioners and AI developers who wish to fine-tune and deploy open-weight models like LLaMA, Mistral, and Qwen for specific business or internal applications.

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

• Understand the ecosystem and differences between open-source LLMs.
• Prepare datasets and fine-tuning configurations for models like LLaMA, Mistral, and Qwen.
• Execute fine-tuning pipelines using Hugging Face Transformers and PEFT.
• Evaluate, save, and deploy fine-tuned models in secure environments.

Tento instruktorův kurz (online nebo na místě) je určen pro středně pokročilé datové vědce a inženýry AI, kteří chtějí efektivněji a ekonomicky fine-tunovat velké jazykové modely pomocí metod jako jsou LoRA, Adapter Tuning a Prefix Tuning.

Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit teorii za přístupy k parametricky efektivnímu fine-tuningu.
• Implementovat LoRA, Adapter Tuning a Prefix Tuning pomocí Hugging Face PEFT.
• Srovnávat výkonnostní a nákladové obchodní podmínky metod PEFT s plným fine-tuningem.
• Nasazovat a škálovat fine-tunované LLMs s sníženými požadavky na výpočetní prostředky a úložiště.

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 v České republice (online nebo na místě) je určen pro pokročilé inženýry strojového učení a AI výzkumníky, kteří chtějí použít RLHF ke kalibrování velkých AI modelů s cílem dosáhnout lepšího výkonu, bezpečnosti a shody.

Koncem tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Pochopit teoretické základy RLHF a proč jsou důležité ve moderním vývoji AI.
• Implementovat odměnové modely na základě lidské zpětné vazby, které řídí procesy reforčního učení.
• Kalibrovat velké jazykové modely pomocí technik RLHF tak, aby výstupy odpovídaly lidem předkládaným preferencím.
• Použít nejlepší praktiky pro škálování pracovních postupů RLHF pro produkční AI systémy.

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 pokročilé profesionály, kteří si přejí zdokonalit své dovednosti v diagnostice a řešení problémů s dolaďováním modelů strojového učení.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Diagnostikujte problémy, jako je nadměrné vybavení, nedostatečné vybavení a nevyváženost dat.
• Implementujte strategie pro zlepšení konvergence modelů.
• Optimalizujte jemné doladění potrubí pro lepší výkon.
• Ladit tréninkové procesy pomocí praktických nástrojů a technik.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na pokročilé profesionály, kteří chtějí ovládat techniky pro optimalizaci velkých modelů pro nákladově efektivní dolaďování v reálných scénářích.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte výzvy jemného ladění velkých modelů.
• Aplikujte distribuované tréninkové techniky na velké modely.
• Využijte kvantizaci a prořezávání modelu pro efektivitu.
• Optimalizujte využití hardwaru pro úkoly jemného ladění.
• Efektivně nasazujte vyladěné modely v produkčním prostředí.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na středně pokročilé profesionály, kteří chtějí využít sílu rychlého inženýrství a několikanásobného učení k optimalizaci výkonu LLM pro aplikace v reálném světě.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte principy rychlého inženýrství a několikanásobného učení.
• Navrhněte efektivní výzvy pro různé úkoly NLP.
• Využijte techniky několika snímků k přizpůsobení LLM s minimem dat.
• Optimalizujte výkon LLM 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.

Tento instruktorův živý vzdělávací kurz (online nebo na místním zařízení) je určen pro pokročilé odborníky v oblasti umělé inteligence, specialisty v oblasti strojového učení a vývojáře, kteří chtějí finetunovat modely DeepSeek LLM na vytvoření specializovaných AI aplikací přizpůsobených specifickým odvětvím, doménám nebo potřebám podniku.

Po absolvování tohoto kurzu budou účastníci schopni:

• Porozumět architektuře a schopnostem DeepSeek modelů, včetně DeepSeek-R1 a DeepSeek-V3.
• Připravovat datasety a předzpracovávat data pro finetuning.
• Finetunovat modely DeepSeek LLM pro doménově specifické aplikace.
• Optimalizovat a efektivně nasazovat finetunované modely.

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 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.

Vertex AI poskytuje pokročilé nástroje pro jemné nastavení velkých modelů a správu výzev, čímž umožňuje vývojářům a týmům s daty optimalizovat přesnost modelu, zjednodušit iterativní pracovní postupy a zajistit rigorní hodnocení pomocí vestavěných knihoven a služeb.

Tato instruktorem vedená živá školení (online nebo na místě) je určena průměrným a pokročilým praktikům, kteří se chtějí vylepšit výkon a spolehlivost generativních AI aplikací pomocí dozorového jemného nastavení, správy verzí výzev a hodnocových služeb v Vertex AI.

Konec tohoto školení budou účastníci schopni:

• Použít techniky dozorového jemného nastavení pro modely Gemini v Vertex AI.
• Implementovat pracovní postupy správy výzev, včetně verzování a testování.
• Využít hodnotící knihovny k mereni a optimalizaci výkonu AI.
• Nasadit a monitorovat zlepšené modely ve produkčních prostředích.

Formát kurzu

• Interaktivní přednáška a diskuse.
• Praktické laboratoře s nástroji pro jemné nastavení a výzvy v Vertex AI.
• Případy optimalizace modelů na podnikové úrovni.

Možnosti přizpůsobení kurzu

• Pro požadavek na přizpůsobené školení pro tento kurz, prosím nás kontaktujte k zajištění.

Toto živé školení vedené instruktorem v České republice (online nebo na místě) je zaměřeno na začátečníky až středně pokročilé profesionály v oblasti strojového učení, kteří chtějí porozumět a aplikovat techniky přenosu učení ke zlepšení efektivity a výkonu v projektech AI.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopte základní koncepty a výhody transferového učení.
• Prozkoumejte oblíbené předem vyškolené modely a jejich aplikace.
• Proveďte jemné doladění předtrénovaných modelů pro vlastní úkoly.
• Aplikujte přenosové učení k řešení reálných problémů v NLP a počítačovém vidění.

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 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 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.