Fine-Tuning Školení v Brno

Tento instruktorův přímý živý kurz v Brno (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.

Tato školení vedená instruktorem (online nebo na místě) je určena středně pokročilým inženýrům právnické technologie a AI vývojářům, kteří se chtějí učit přizpůsobovat jazykové modely pro úkoly jako je analýza smluv, extrakce klauzulí a automatizovaný právní výzkum v právnických službách.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Připravovat a čistit právní dokumenty pro přizpůsobení modelů NLP.
• Používat strategie přizpůsobování k zlepšení přesnosti modelu v právnických úlohách.
• Nasazovat modely, které pomáhají s revizí smluv, klasifikací a výzkumem.
• Zajišťovat dodržování právních požadavků, auditabilní a stopovatelné AI výstupy v právnických kontextech.

Tato vedená instruktorem, živá školení (online nebo přítomně) je zaměřena na středně pokročilé a pokročilé lékařské AI vývojáře a datové analytiky, kteří se chtějí naučit přizpůsobovat modely pro klinickou diagnostiku, prognózu nemocí a predikci výsledků pacientů pomocí strukturovaných a nestrukturovaných lékařských dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Přizpůsobovat modely AI na lékařských datech, včetně EMRs (elektronické lékařské záznamy), obrazových dat a časových řad.
• Používat transfer learning, adaptaci domény a kompresi modelů v medicínském kontextu.
• Řešit soukromí, bias a regulační soulad při vývoji modelech.
• Nasazovat a monitorovat přizpůsobené modely ve skutečných zdravotnických prostředích.

Tato instruktorem vedená živá školení v Brno (online nebo na místě) je určena pokročilým datovým vědcům a AI inženýrům v finančním sektoru, kteří chtějí upravit modely pro aplikace jako kreditní scoring, detekce podvodu a rizikové modelování pomocí doménových finančních dat.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Upravit AI modely na finančních datech pro lepší predikci podvodu a rizika.
• Aplikovat techniky jako přenosové učení, LoRA a regularizace k zlepšení efektivity modelů.
• Zahrnout finanční komplexity do pracovního postupu modelování AI.
• Nasadit upravené modely pro produkční použití v platformách finančních služeb.

Tato vedená školení představitele v Brno (online nebo na místě) je určena pokročilým odborníkům na údržbu AI a MLOps, kteří chtějí implementovat robustní kanály kontinuálního učení a efektivní strategie aktualizací nasazených, jemně přizpůsobených modelů.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Návrh a implementace pracovních postupů kontinuálního učení pro nasazené modely.
• Zamezit katastrofickému zapomínání prostřednictvím správného tréninku a správy paměti.
• Automatizovat monitorování a spouštěcí aktivační mechanismy na základě odchylky modelu nebo změny dat.
• Vložit strategie aktualizace modelů do existujících kanálů CI/CD a MLOps.

Tato instruktorem vedená živá školení v Brno (online nebo na místě) je zamýšlena pro středně pokročilé vývojáře vestavěné AI a odborníky na hraniční výpočet, kteří se chtějí naučit jemně přizpůsobovat a optimalizovat lehké modely AI pro nasazení na zařízeních s omezenými zdroji.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Vybrat a přizpůsobit předem trénované modely vhodné pro nasazení na hranici.
• Použít kvantizaci, zřezávání a další techniky komprese k snížení velikosti modelu a latence.
• Jemně přizpůsobit modely pomocí transferového učení pro výkon specifických úloh.
• Nasadit optimalizované modely na reálné platformy hranicového hardware.

Toto instruktorem vedené živé školení v Brno (online nebo na místě) je určeno pokročilým inženýrům počítačového zpracování obrazu a vývojářům AI, kteří chtějí doškolené vizuálně-lingvistické modely (VLM) jako CLIP a Flamingo, aby zlepšili výkon na odvětví specifických vizuálně-textových úloh.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit architekturu a způsoby předtrénování vizuálně-lingvistických modelů.
• Doškolit VLM pro klasifikaci, vyhledávání, popisování nebo multimodální dotazy (QA).
• Připravit datové soubory a použít strategie PEFT pro snížení využívání prostředků.
• Hodnotit a nasazovat přizpůsobené VLM v produkčních prostředích.

Tato školení vedená instruktorem v Brno (online nebo na místě) je určena středně pokročilým inženýrům ML a odborníkům na soulad AI, kteří chtějí identifikovat, hodnotit a snižovat bezpečnostní rizika a nespravedlnosti v jemně laděných jazykových modelech.

Po absolvování tohoto školení budou účastníci schopni:

• Porozumět etickému a regulačnímu kontextu pro bezpečné AI systémy.
• Identifikovat a hodnotit běžné formy nespravedlnosti v jemně laděných modelech.
• Používat techniky snižování nespravedlnosti během a po tréninku.
• Návrh a audit modelů z hlediska bezpečnosti, transparentnosti a spravedlnosti.

Tato instruktorem vedená živá školení v Brno (online nebo na místě) je zaměřena na středně pokročilé inženýry NLP a týmy správy znalostí, kteří chtějí do detailu přizpůsobit potrubí RAG (Retrieval-Augmented Generation), aby zlepšili výkon v odpovědích na otázky, podnikovém vyhledávání a shrnutí.

Koncem tohoto školení budou účastníci schopni:

• Pochopit architekturu a pracovní postup systémů RAG.
• Do detailu přizpůsobit komponenty získávání (retriever) a generování (generator) pro doménová data.
• Hodnotit výkon systému RAG a aplikovat vylepšení prostřednictvím technik PEFT.
• Nasadit optimalizované systémy RAG pro interní nebo produkční použití.

Toto instruktorem vedené živé školení v Brno (online nebo na místě) je zaměřeno na odborníky střední úrovně v oblasti strojového učení a vývojáře AI, kteří chtějí přizpůsobit a nasadit modely s otevřeným váhováním jako LLaMA, Mistral a Qwen pro konkrétní obchodní nebo interní aplikace.

Konec tohoto školení, účastníci budou schopni:

• Porozumět ekosystému a rozdílům mezi otevřenými modely LLM.
• Připravovat datové sady a konfigurace pro přizpůsobení modelů jako jsou LLaMA, Mistral a Qwen.
• Provádět přípravy na přizpůsobení pomocí Hugging Face Transformers a PEFT.
• Hodnotit, ukládat a nasazovat přizpůsobené modely v bezpečném prostředí.

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 Brno (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 Brno (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 Brno (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 Brno (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 Brno (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 vedené školení (online nebo na místě) v Brno je určeno středně pokročilým profesionálům, kteří chtějí využít sílu prompt engineering a few-shot učení k optimalizaci výkonu LLM pro praktické aplikace.

Na konci tohoto školení budou účastníci schopni:

• Chápat principy prompt engineering a few-shot učení.
• Návrh efektivních promptů pro různé úkoly NLP.
• Využití few-shot technik k přizpůsobení LLM s minimálními daty.
• Optimalizace výkonu LLM pro praktické aplikace.

Toto živé školení vedené instruktorem v Brno (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 Brno (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 Brno (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 Brno (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 Brno (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 Brno (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 Brno (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.