Εξερεύνηση γενετικών προεκπαιδευμένων μετασχηματιστών (GPT): Από GPT-3 σε GPT-4 Training Course
Οι Generative Pre-trained Transformers (GPT) είναι μοντέλα τελευταίας τεχνολογίας στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας που έχουν φέρει επανάσταση σε διάφορες εφαρμογές, συμπεριλαμβανομένης της δημιουργίας γλώσσας, της συμπλήρωσης κειμένου και της αυτόματης μετάφρασης. Αυτό το μάθημα παρέχει μια εις βάθος εξερεύνηση των μοντέλων GPT, με έμφαση στο GPT-3 και τις τελευταίες εξελίξεις στο GPT-4. Οι συμμετέχοντες θα αποκτήσουν γνώσεις για την αρχιτεκτονική, τις τεχνικές εκπαίδευσης και τις εφαρμογές των μοντέλων GPT.
Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση (διαδικτυακή ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων, μηχανικούς μηχανικής μάθησης, ερευνητές NLP και λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να κατανοήσουν την εσωτερική λειτουργία των μοντέλων GPT, να εξερευνήσουν τις δυνατότητες των GPT-3 και GPT-4 , και μάθετε πώς να αξιοποιείτε αυτά τα μοντέλα για τις εργασίες NLP τους.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Κατανοήστε τις βασικές έννοιες και αρχές πίσω από τους Generative Pre-trained Transformers.
- Κατανοήστε την αρχιτεκτονική και τη διαδικασία εκπαίδευσης των μοντέλων GPT.
- Χρησιμοποιήστε το GPT-3 για εργασίες όπως η δημιουργία κειμένου, η ολοκλήρωση και η μετάφραση.
- Εξερευνήστε τις τελευταίες εξελίξεις στο GPT-4 και τις πιθανές εφαρμογές του.
- Εφαρμόστε μοντέλα GPT στα δικά τους έργα και εργασίες NLP.
Μορφή του μαθήματος
- Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
- Πολλές ασκήσεις και εξάσκηση.
- Πρακτική εφαρμογή σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.
Επιλογές προσαρμογής μαθήματος
- Για να ζητήσετε μια εξατομικευμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.
Course Outline
Εισαγωγή στους Generative Pre-trained Transformers (GPT)
- Εξέλιξη γλωσσικών μοντέλων στο NLP
- Εισαγωγή στο GPT και η σημασία του
- Περιπτώσεις χρήσης και εφαρμογές μοντέλων GPT
Κατανόηση της Αρχιτεκτονικής και της Εκπαίδευσης GPT
- Αρχιτεκτονική μετασχηματιστή και μηχανισμός αυτοπροσοχής
- Προεκπαίδευση και τελειοποίηση μοντέλων GPT
- Μεταφορά εκμάθησης και προσαρμογή τομέα με το GPT
Εξερευνώντας το GPT-3
- Επισκόπηση της αρχιτεκτονικής και των χαρακτηριστικών GPT-3
- Κατανόηση των δυνατοτήτων και των περιορισμών του μοντέλου
- Πρακτικές ασκήσεις με GPT-3 για δημιουργία και συμπλήρωση κειμένου
Πρόσφατες βελτιώσεις: GPT-4
- Επισκόπηση του πιο πρόσφατου μοντέλου GPT-4
- Βασικές βελτιώσεις και βελτιώσεις σε σχέση με προηγούμενες εκδόσεις
- Διερεύνηση των διευρυμένων δυνατοτήτων του GPT-4
Εφαρμογές μοντέλων GPT
- Δημιουργία και συμπλήρωση κειμένου με χρήση μοντέλων GPT
- Μηχανική μετάφραση με GPT
- Συστήματα διαλόγου και chatbots με GPT
- Δημιουργική γραφή και αφήγηση με χρήση μοντέλων GPT
Βελτιστοποίηση μοντέλων GPT
- Τεχνικές για τη λεπτομερή ρύθμιση μοντέλων GPT σε συγκεκριμένες εργασίες
- Προσαρμογή GPT για εφαρμογές συγκεκριμένου τομέα
- Βέλτιστες πρακτικές για μικρορύθμιση και αξιολόγηση μοντέλων
Ηθικές Θεωρήσεις και Προκλήσεις
- Ηθικές επιπτώσεις της χρήσης μεγάλων γλωσσικών μοντέλων
- Ζητήματα μεροληψίας και δικαιοσύνης στα μοντέλα GPT
- Μετριασμός κινδύνων και διασφάλιση υπεύθυνης χρήσης μοντέλων GPT
Μελλοντικές τάσεις και πέρα από το GPT-4
- Αναδυόμενες τάσεις στο NLP και τα παραγωγικά μοντέλα
- Έρευνα σύνορα και πιθανές εξελίξεις πέρα από το GPT-4
Περίληψη και Επόμενα Βήματα
- Ανακεφαλαίωση των βασικών γνώσεων και συμπληρωμάτων από το μάθημα
- Πόροι για περαιτέρω εξερεύνηση και ευκαιρίες μάθησης σε μοντέλα GPT και NLP
Requirements
- Εξοικείωση με έννοιες βαθιάς μάθησης και βασικές αρχές επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP).
- Η βασική γνώση μετασχηματιστών θα ήταν ωφέλιμη.
Ακροατήριο
- Επιστήμονες δεδομένων
- Μηχανικοί μηχανικής εκμάθησης
- Ερευνητές NLP
- Λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης
Open Training Courses require 5+ participants.
Εξερεύνηση γενετικών προεκπαιδευμένων μετασχηματιστών (GPT): Από GPT-3 σε GPT-4 Training Course - Booking
Εξερεύνηση γενετικών προεκπαιδευμένων μετασχηματιστών (GPT): Από GPT-3 σε GPT-4 Training Course - Enquiry
Εξερεύνηση γενετικών προεκπαιδευμένων μετασχηματιστών (GPT): Από GPT-3 σε GPT-4 - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Related Courses
Advanced LangGraph: Optimization, Debugging, and Monitoring Complex Graphs
35 HoursLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI platform engineers, DevOps for AI, and ML architects who wish to optimize, debug, monitor, and operate production-grade LangGraph systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design and optimize complex LangGraph topologies for speed, cost, and scalability.
- Engineer reliability with retries, timeouts, idempotency, and checkpoint-based recovery.
- Debug and trace graph executions, inspect state, and systematically reproduce production issues.
- Instrument graphs with logs, metrics, and traces, deploy to production, and monitor SLAs and costs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Advanced Ollama Model Debugging & Evaluation
35 HoursAdvanced Ollama Model Debugging & Evaluation is an in-depth course focused on diagnosing, testing, and measuring model behavior when running local or private Ollama deployments.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level AI engineers, ML Ops professionals, and QA practitioners who wish to ensure reliability, fidelity, and operational readiness of Ollama-based models in production.
By the end of this training, participants will be able to:
- Perform systematic debugging of Ollama-hosted models and reproduce failure modes reliably.
- Design and execute robust evaluation pipelines with quantitative and qualitative metrics.
- Implement observability (logs, traces, metrics) to monitor model health and drift.
- Automate testing, validation, and regression checks integrated into CI/CD pipelines.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on labs and debugging exercises using Ollama deployments.
- Case studies, group troubleshooting sessions, and automation workshops.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Δημιουργία ιδιωτικών ροών εργασίας AI με το Ollama
14 HoursΑυτή η επιμορφωτική εκπαίδευση σε ύψιστη ζώνη (διαπιπτές ή προσωπικά) στο Ελλάδα προσβάλλει επαγγελματίες επιπέδου υψηλότερου επιπέδου που θέλουν να εφαρμόσουν ασφαλείς και αποτελεσματικούς διαχωρισμούς εργασίας με AI χρησιμοποιώντας το Ollama.
Στο τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν το Ollama για διαχωρισμό εργασίας AI προσωπικού χαρακτήρα.
- ενσωμάτωση μοντέλων AI σε ασφαλείς διαχωρισμούς εργασίας της επιχείρησης.
- βελτιώσουν την παροχή υπηρεσιών AI ενώ διατηρούν την ιδιωτικότητα των δεδομένων.
- υψηλοποιήσουν τις εργασιακές διαδικασίες με προσωπικά AI κατασκευασμένες ικανότητες.
- βεβαιώσουν τη συμμόρφωση με τους κανονισμούς ασφαλείας και διοίκησης της επιχείρησης.
Εισαγωγή στο DALL-E και DALL-E 2: Δημιουργία Εικόνων με τη Τεχνητή Νοημοσύνη
7 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε ψηφιακούς καλλιτέχνες και λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το DALL-E και το DALL-E 2 για τη δημιουργία εικόνων για διάφορους σκοπούς.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Κατανοήστε τις έννοιες πίσω από το DALL-E και το DALL-E 2.
- Χρησιμοποιήστε το DALL-E και το DALL-E 2 για να δημιουργήσετε εικόνες από μηνύματα.
- Βελτιστοποιήστε το DALL-E και το DALL-E 2 σε ένα προσαρμοσμένο σύνολο δεδομένων.
DALL·E 3: Δημιουργία Ισχυρών Εικόνων με Τεχνητή Νοημοσύνη
7 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε ψηφιακούς καλλιτέχνες μεσαίου επιπέδου και σε λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το DALL-E 3 για τη δημιουργία εικόνων για διάφορους σκοπούς.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Κατανοήστε τις έννοιες πίσω από το DALL-E 3.
- Χρησιμοποιήστε το DALL-E 3 για να δημιουργήσετε εικόνες από προτροπές.
- Βελτιστοποιήστε το DALL-E 3 σε ένα προσαρμοσμένο σύνολο δεδομένων.
Deploying and Optimizing LLMs with Ollama Δeployment και οικοδόμηση LLM με το Ollama
14 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν, να βελτιστοποιήσουν και να ενσωματώσουν LLM χρησιμοποιώντας το Ollama.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Ρυθμίστε και αναπτύξτε LLM χρησιμοποιώντας το Ollama.
- Βελτιστοποιήστε τα μοντέλα AI για απόδοση και αποδοτικότητα.
- Αξιοποιήστε την επιτάχυνση GPU για βελτιωμένες ταχύτητες συμπερασμάτων.
- Ενσωματώστε το Ollama σε ροές εργασίας και εφαρμογές.
- Παρακολουθήστε και διατηρήστε την απόδοση του μοντέλου AI με την πάροδο του χρόνου.
Fine-Tuning και Προσαρμογή μοντέλων AI στο Ollama
14 HoursΑυτή η εξέλιξη με επαγγελματίδα σε Ελλάδα (online ή επί τόπου) προσβάλλει επαγγελματίες επιπέδου ανώτατης προσανατολισμός, οι οποίοι θέλουν να καταμορφώσουν και διαθεματοποιήσουν AI μοντέλα στο Ollama για βελτιωμένη εκτελεσίμοτητα και εφαρμογές που απευθύνονται σε ειδικό τομέα.
Στο τέλος αυτής της εξέλιξης, οι μεταχειρισόμενοι θα μπορούν να:
- Παράγωγε τον εφικτό περιβάλλον για τη καταμορφώση AI μοντέλων στο Ollama.
- Ετοιμάσουν δεδομένα για καταμόρφωση υποψήφιας εξ ολοκλήρου και αυτοκίνηση μάθησης.
- Βελτιώσουν AI μοντέλα για επιπέδωση, ακρίβεια και δυναμισμό.
- Εγκαταστήσουν προσαρμοσμένα μοντέλα σε περιβάλλον εφαρμογών.
- Αξιολογήσουν τη βελτίωση του μοντέλου και εγγυήσουν τη βεβαιότητα.
LangGraph Applications in Finance
35 HoursLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based finance solutions with proper governance, observability, and compliance.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design finance-specific LangGraph workflows aligned to regulatory and audit requirements.
- Integrate financial data standards and ontologies into graph state and tooling.
- Implement reliability, safety, and human-in-the-loop controls for critical processes.
- Deploy, monitor, and optimize LangGraph systems for performance, cost, and SLAs.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph Foundations: Graph-Based LLM Prompting and Chaining
14 HoursLangGraph is a framework for building graph-structured LLM applications that support planning, branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level developers, prompt engineers, and data practitioners who wish to design and build reliable, multi-step LLM workflows using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Explain core LangGraph concepts (nodes, edges, state) and when to use them.
- Build prompt chains that branch, call tools, and maintain memory.
- Integrate retrieval and external APIs into graph workflows.
- Test, debug, and evaluate LangGraph apps for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based exercises on design, testing, and evaluation.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph in Healthcare: Workflow Orchestration for Regulated Environments
35 HoursLangGraph enables stateful, multi-actor workflows powered by LLMs with precise control over execution paths and state persistence. In healthcare, these capabilities are crucial for compliance, interoperability, and building decision-support systems that align with medical workflows.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and manage LangGraph-based healthcare solutions while addressing regulatory, ethical, and operational challenges.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design healthcare-specific LangGraph workflows with compliance and auditability in mind.
- Integrate LangGraph applications with medical ontologies and standards (FHIR, SNOMED CT, ICD).
- Apply best practices for reliability, traceability, and explainability in sensitive environments.
- Deploy, monitor, and validate LangGraph applications in healthcare production settings.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Hands-on exercises with real-world case studies.
- Implementation practice in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph for Legal Applications
35 HoursLangGraph is a framework for building stateful, multi-actor LLM applications as composable graphs with persistent state and precise control over execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to design, implement, and operate LangGraph-based legal solutions with the necessary compliance, traceability, and governance controls.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design legal-specific LangGraph workflows that preserve auditability and compliance.
- Integrate legal ontologies and document standards into graph state and processing.
- Implement guardrails, human-in-the-loop approvals, and traceable decision paths.
- Deploy, monitor, and maintain LangGraph services in production with observability and cost controls.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Building Dynamic Workflows with LangGraph and LLM Agents
14 HoursLangGraph is a framework for composing graph-structured LLM workflows that support branching, tool use, memory, and controllable execution.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level engineers and product teams who wish to combine LangGraph’s graph logic with LLM agent loops to build dynamic, context-aware applications such as customer support agents, decision trees, and information retrieval systems.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-based workflows that coordinate LLM agents, tools, and memory.
- Implement conditional routing, retries, and fallbacks for robust execution.
- Integrate retrieval, APIs, and structured outputs into agent loops.
- Evaluate, monitor, and harden agent behavior for reliability and safety.
Format of the Course
- Interactive lecture and facilitated discussion.
- Guided labs and code walkthroughs in a sandbox environment.
- Scenario-based design exercises and peer reviews.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
LangGraph for Marketing Automation
14 HoursLangGraph is a graph-based orchestration framework that enables conditional, multi-step LLM and tool workflows, ideal for automating and personalizing content pipelines.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level marketers, content strategists, and automation developers who wish to implement dynamic, branching email campaigns and content generation pipelines using LangGraph.
By the end of this training, participants will be able to:
- Design graph-structured content and email workflows with conditional logic.
- Integrate LLMs, APIs, and data sources for automated personalization.
- Manage state, memory, and context across multi-step campaigns.
- Evaluate, monitor, and optimize workflow performance and delivery outcomes.
Format of the Course
- Interactive lectures and group discussions.
- Hands-on labs implementing email workflows and content pipelines.
- Scenario-based exercises on personalization, segmentation, and branching logic.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Ξεκινώντας με το Ollama: Εκτέλεση τοπικών μοντέλων AI
7 HoursΑυτή η εκπαιδευτική διαμορφωμένη, ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (online ή αποκλειστικά) προς τους αρχικό επίπεδου επαγγελματίες που επιθυμούν να εγκαταστήσουν, διαμορφώσουν και να χρησιμοποιήσουν το Ollama για τη λειτουργία μοντέλων AI στις εγκατεστημένες τους μηχανές.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:
- Παίξουν κατανόηση των βασικών του Ollama και των δυναμιών του.
- Καθιερώσουν το Ollama για τη λειτουργία των αποκλειστικών μοντέλων AI.
- Ανάπτυξη και εμφάνιση με LLMs χρησιμοποιώντας το Ollama.
- Βελτίωσης απόδοσης και εκμετάλλευσης πόρων για λειτουργίες AI.
- Διεξήγηση ιδιωματικών κατευθύνσεων τοπικής εγκατάστασης AI σε διάφορους κλάδους.
OpenAI Sora για Δημιουργία Βίντεο
14 HoursΑυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους δημιουργούς βίντεο που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Sora για τη δημιουργία βίντεο για διάφορους σκοπούς.
Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:
- Κατανοήστε τις έννοιες πίσω από το Sora και τις εφαρμογές του στη δημιουργία βίντεο.
- Χρησιμοποιήστε το Sora για να δημιουργήσετε βίντεο από προτροπές.
- Βελτιώστε την ποιότητα και τη συνάφεια του βίντεο με τη βοήθεια του Sora.
- Εφαρμόστε βέλτιστες πρακτικές για τη χρήση του Sora σε ροές εργασιών δημιουργίας βίντεο.