Εκπαίδευση Fine-Tuning στην Αθήνα

Αυτή η εκπαιδευτικός-μεσωπος, ζωντανός διαμόρφωσης στο Αθήνα (online ή έξω από το πρόγραμμα) είναι στοχευμένη για προειδοποιημένους μηχανικούς AI όπλων και αναπτυξτές τεχνολογίας στρατός που θέλουν να εισαγάγουν βαθιές μάθηση μοντέλων για χρήση σε αυτόνομα κινητά, δρονες και συστήματα επίβλεψης ενώ πληρούν ακριβείς απαιτήσεις ασφαλείας και βεβαιότητας.

Ατέλεστο του αυτή διάμορφωση, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Επεξεργάζονται μοντέλα επίβλεψης υπολογιστή και συνδυασμό αισθητηριών για καθηκόντα επίβλεψης και επίλεξη.
• Αναπτύσσουν αυτόνομα AI συστήματα για μεταβαλλόμενες περιβάλλοντα και προφίλ εκδηλώσεων.
• Προσαρμόζουν υποστηριξτικές συνθήκες επαλήθευσης και ασφαλώς μηχανισμούς σε ποδηλάτους μοντέλων.
• Σιγουροποιήστε την συμβαθότητα με ειδικές ασφάλειας, ασφαλιστικές και ασφαλείας πρότυπα οχήματος.

Αυτή η εκπαίδευση με δάσκαλο, ζωντανή (online ή on-site), απευθύνεται σε νομικούς τεχνολόγους και προγραμματιστές ΤΝ μεταξύ διαφορών επιπέδων, που επιθυμούν να προσαρμόσουν γλωσσικά μοντέλα σε καθήκοντα όπως η ανάλυση συμβάσεων, η εξαγωγή τύπων και η αυτόματη νομική έρευνα σε περιβάλλοντα υπηρεσιών δίκαιου.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Ετοιμάσουν και καθαρίσουν νομικά εγγράφη για την προσαρμογή μοντέλων NLP.
• Εφαρμόζουν στρатегίες προσαρμογής για τη βελτίωση της ακρίβειας των μοντέλων σε νομικά καθήκοντα.
• Εφαρμόζουν τα μοντέλα για τη βοήθεια στην ανάλυση, την κατηγοριοποίηση και την έρευνα συμβάσεων.
• Διασφαλίζουν την πολυτέλεια, τη διευθετικότητα και την απαριθμητική εξατομικοποίηση των έξοδων AI σε νομικά πλαίσια.

Αυτή η εκπαίδευση με καθηγητή (online ή παρακειμένως) απευθύνεται σε ανάπτυξη τεχνολόγων AI στην υγεία και επιστήμονες δεδομένων με γνώσει προς τα προς ανάμεσα έως προηγμένου επιπέδου, που θέλουν να προσαρμόσουν μοντέλα για κλινική διάγνωση, πρόβλεψη ασθένειας και πρόβλεψη των αποτελεσμάτων των ασθενών χρησιμοποιώντας δομημένα και μη-δομημένα ιατρικά δεδομένα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Προσαρμόσουν τα μοντέλα AI σε datasets υγείας περιλαμβάνοντας EMRs, εικονική διάγνωση και δεδομένα χρονοσειρών.
• Εφαρμόζουν μεταφορική εκπαίδευση, προσαρμογή δομής και συμπίεση μοντέλων σε ιατρικά πλαίσια.
• Αντιμετωπίζουν την απόκρυψη, το υφαίνεται και τη συμμόρφωση με τη νομοθεσία στην ανάπτυξη μοντέλων.
• Κατασκευάζουν και επιβλέπουν προσαρμογμένα μοντέλα σε πραγματικά περιβάλλοντα υγείας.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία, που υποστηρίζεται από εκπαιδευτικούς και λαμβάνει χώρα σε Αθήνα (online ή on-site), διευθύνεται προς τους επίπεδα προηγμένων data scientists και AI engineers στον τραπεζικό τομέα οι οποίοι επιθυμούν να προσαρμόσουν μοντέλα για εφαρμογές όπως βελτίωση καταχώρησης δανείων, ανίχνευση παρανομίας και μοντελοποίηση ιδιαίτερου κινδύνου χρησιμοποιώντας δεδομένα του τραπεζικού τομέα.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διαδικασίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Προσαρμόσουν τα μοντέλα ΤΕΝ σε datasets του τραπεζικού τομέα για βελτιωμένη πρόβλεψη παρανομίας και κινδύνου.
• Εφαρμένουν τεχνικές όπως transfer learning, LoRA, και regularization για να ενισχύσουν την αποδοτικότητα των μοντέλων.
• Ολοκληρώσουν τα συμφωνήματα πειθαρχίας και ρύθμισης στο workflow μοντελοποίησης ΤΕΝ.
• Διαθέσουν προσαρμοσμένα μοντέλα για χρήση σε εφαρμογές τραπεζικών πλατφόρμων.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωτική εξέλιξη σε ύψιστου επιπέδου μηχανικής ανάγκης μηχανικών AI και MLOps επαγγελματίων, που δραστηριοποιούνται σε Αθήνα (διαπολιτειακά ή υπό τον ίδιο τόπο), είναι στοχευμένη για εξειδικευμένους μηχανικούς AI και MLOps επαγγελματίες που θέλουν να εφαρμόσουν βιώσιμες διαρρήματα συνεχούς μάθησης και αποτελεσματικές στρατηγικές ενημέρωσης για τα υπολογιστικά, περιγεφυρωμένα μοντέλα.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα είναι ικανοί να:

• Σχεδιάζουν και εφαρμόζουν διαδικασίες συνεχούς μάθησης για τα υπολογιστικά μοντέλα.
• Ελαττώνουν την καταστροφική ξεχνημένη μέσω αυτόνομου εκπαιδεύσεως και διαχείρισης της μνήμης.
• Αυτοματοποιούν την έλεγχο και τους προκάλυψες ενημέρωσης βασισμένες στην αλλαγή των μοντέλων ή των δεδομένων.
• Ενσωματώνουν στρατηγικές ενημέρωσης των μοντέλων στις υπάρχουσες CI/CD και MLOps διαδίκτυα.

Αυτή η εκπαίδευση, η οποία υπόκειται σε εξέταση από τον δάσκαλο και πραγματοποιείται ζωντανά στο Αθήνα (online ή χώρου), απευθύνεται σε μεσοβάθμιου επιπέδου δημιουργούς ενσωματωμένης τεχνητής νοημοσύνης και εξειδικευμένους στη υπολογιστικότητα του περιθωρίου, οι οποίοι επιθυμούν να προσαρμόσουν και να βελτιώσουν ελαφρά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για διαθεσιμότητα σε πλατφόρμες υπολογιστικότητας.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Εξελέγξουν και προσαρμόσουν προεκπαιδευμένα μοντέλα που είναι κατάλληλα για τη διαθεσιμότητα στο περιθώριο.
• Εφαρμένουν τεχνικές κβαντικοποίησης, προσδρομής, και άλλες μεθόδους συμπίεσης για να μειώσουν το μέγεθος των μοντέλων και τη χρονοβάθμη.
• Προσαρμόσουν τα μοντέλα χρησιμοποιώντας μεταφορά εκπαίδευσης για επιβεβαιωμένη απόδοση σε συγκεκριμένους χώρους δράσης.
• Διαθέτουν βελτιωμένα μοντέλα σε πραγματικές πλατφόρμες υπολογιστικότητας του περιθωρίου.

Αυτή η εκπαιδευτική δραστηριότητα με επίβλεψη καθηγητών (online ή onsite) απευθύνεται σε υψηλού επιπέδου μηχανικούς της εξόρασης και προγραμματιστές AI που θέλουν να προσαρμόσουν VLMs όπως το CLIP και το Flamingo για τη βελτίωση της απόδοσής τους σε ειδικές ορατο-κειμενογράφικες εργασίες που σχετίζονται με βιομηχανίες.

Την τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τη δομή και τους προσαρμογικούς χαρακτήρες των προτύπων ορατού-γλώσσας.
• Προσαρμόσουν VLMs για κατηγοριοποίηση, ανάκτηση, περιγραφή εικόνων ή πολυμεσικές ερωτήσεις-απαντήσεις.
• Ετοιμάσουν σύνολα δεδομένων και να εφαρμόσουν PEFT στρατηγικές για τη μείωση της χρήσης πόρων.
• Αξιολογήσουν και να εφαρμόσουν προσαρμοσμένα VLMs σε ένvironments παραγωγής.

Αυτή η κατεύθυνση που δίδεται από εκπαιδευτικό, ζωντανά σε Αθήνα (διαδικτυακά ή χωρίς μέσο), είναι απευθυνόμενη σε ML διπλωματούχους και επαγγελματίες της AI που θέλουν να αναγνωρίζουν, να αξιολογούν και να μειώνουν τα κινδύνους ασφάλειας και τις προκαταλήψεις σε χωρίσματα γλωσσικών μοντέλων.

Στο τέλος αυτής της κατεύθυνσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να καταλάβουν το εθικό και ρυθμιστικό πλαίσιο για ασφαλή συστήματα AI.
• Να αναγνωρίζουν και να αξιολογούν κοινές μορφές προκατάληψης σε χωρίσματα γλωσσικών μοντέλων.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές αποτυπωμάτων προκατάληψης κατά τη διάρκεια και μετά την καθοδήγηση.
• Να σχεδίαζουν και να επιμελούνται των μοντέλων για ασφάλεια, διαφάνεια και ισότητα.

To παροχή εκπαίδευσης από καθηγητή σε ζωντανό ρεύμα σε Αθήνα (online or onsite) απευθύνεται σε μεσοβάθμια επίπεδα ινσινιερών NLP και ομάδες διαχείρισης γνώσης που θέλουν να προσαρμόσουν τα μπάντζουα RAG για να ενισχύσουν την απόδοση σε υποθέσεις διαβολής ερωτήματος, ζητήματος ζήτησης και περίληψης.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν την αρχιτεκτονική και ροή εργασίας των συστημάτων RAG.
• Προσαρμόσουν τα πόντους ανάκτησης και δημιουργίας για δεδομένα συγκεκριμένου τομέα.
• Αξιολογήσουν την απόδοση RAG και να εφαρμόσουν βελτιώσεις μέσω τεχνικών PEFT.
• Εγκαταστήσουν βελτιωμένα συστήματα RAG για εσωτερική ή παραγωγική χρήση.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωτική εκπαιδευτική μάθηση σε Αθήνα (online ή από το χώρο εργασίας) προσβλέπει σε ερευνητές ML επιπέδου μέσω και αναπτυξτές AI οι οποίοι θέλουν να ρυθμίσουν και να εγκαταστήσουν δημόσια βάρη μοντέλων όπως το LLaMA, Mistral και Qwen για συγκεκριμένες επιχειρηματικές ή εσωτερικές εφαρμογές.

Στο τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν το οικοσύστημα και τις διαφορές μεταξύ των ανοιχτών πηγών LLMs.
• Ετοιμάζουν συνόλα δεδομένων και ρυθμίσεις για τη ρύθμιση μοντέλων όπως LLaMA, Mistral και Qwen.
• Εκτελούν παραγωγικά διαδίκτυα ρύθμισης χρησιμοποιώντας τους Hugging Face Transformers και PEFT.
• Αξιολογούν, αποθηκεύουν και εγκαταστήσουν ρυθμισμένα μοντέλα σε ασφαλή περιβάλλοντα.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωτική εκπαιδευτική σύνθεση σε Αθήνα (διαδικτύου ή εγκατεστημένη) προσβάλλει μεσαίου επιπέδου δεδομένων επιστήμονες και μηχανικού AI που θέλουν να αναδιατυπώσουν μεγάλα λεξικά μοντέλα με λιγότερο κόστος και πιο αποτελεσματικά χρησιμοποιώντας μέθοδους όπως LoRA, Adapter Tuning, και Prefix Tuning.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τη θεωρία πίσω από τις προσεγγίσεις αποτελεσματικής αναδιατύπωσης παραμέτρων.
• Εφαρμόσουν LoRA, Adapter Tuning, και Prefix Tuning χρησιμοποιώντας Hugging Face PEFT.
• Συγκρίνουν τις επιδόσεις και τους αλλάγματα κόστους των μεθόδων PEFT προς την ολική αναδιατύπωση.
• Εφαρμόζουν και διευρύνουν τα αναδιατυπωμένα LLMs με μειωμένα υπολογιστικά και αποθήκευσης απαιτήματα.

Αυτή η εκπαίδευση με οδηγό σε ύψιστη ζώνη (online ή αποδοχάριθμη) προσβλέπει σε μηχανικούς εξειδίκευσης μάशιν-λέρνινγκ, αναπτυκτές AI και επιστήμονες δεδομένων που θέλουν να μάθουν πώς να χρησιμοποιήσουν το QLoRA για αποτελεσματική εφαρμογή μεγάλων μο델 συγκεκριμένων υποθέσεων και προσαρμογών.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Καταλάβουν τη θεωρία πίσω από το QLoRA και τις τεχνικές εκτιμήσεων για LLMs.
• Εφαρμόσουν το QLoRA στην εφαρμογή μεγάλων λεξικολογικών μοδέλων για προσβλέπουσες εφαρμογές.
• Οικονομοποιήσουν την απόδοση εφαρμογής σε περιορισμένα υπολογιστικά πόρα με τη χρήση των τεχνικών εκτιμήσεων.
• Ανάπτυξαν και αξιολογήσαν οικοδομημένα μοντέλα σε πραγματικό περιβάλλον εφαρμογών αποτελεσματικά.

Αυτή η κατεύθυνση που διδάσκεται από εκπαιδευτικό σε Αθήνα (online ή on-site) απευθύνεται σε μηχανικούς τηλεματικής υψηλής εξέλιξης και έρευνα AI που θέλουν να εφαρμόσουν την RLHF για να αποτελέσουν τη λεπτή ρύθμιση μεγάλων μοντέλων AI για καλύτερη απόδοση, ασφάλεια και συμβατότητα.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τα θεωρητικά βάση της RLHF και γιατί είναι απολυτά απαραίτητη στη σύγχρονη ανάπτυξη AI.
• Εφαρμόσουν μοντέλα αμειβών βασισμένα στην ανθρωπίνη αντίδραση για να καθοδηγήσουν τις διαδικασίες εξυφάνισης.
• Προχωρούν στη λεπτή ρύθμιση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων χρησιμοποιώντας τεχνικές RLHF για να συμφωνήσουν οι αποτελέσματα με τις ανθρωπινές προτιμήσεις.
• Εφαρμόσουν καλύτερες πρακτικές για την κλίμακα ρυθμιστικών διαδικασιών RLHF για συστήματα AI επαγγελματικής έβδομης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν πρακτικές δεξιότητες στην προσαρμογή μοντέλων AI για κρίσιμες οικονομικές εργασίες.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανόηση των θεμελιωδών αρχών της μικρορύθμισης για χρηματοοικονομικές εφαρμογές.
• Αξιοποιήστε προεκπαιδευμένα μοντέλα για εργασίες σε συγκεκριμένους τομείς στα χρηματοοικονομικά.
• Εφαρμόστε τεχνικές για τον εντοπισμό απάτης, την αξιολόγηση κινδύνου και τη δημιουργία οικονομικών συμβουλών.
• Διασφαλίστε τη συμμόρφωση με τους οικονομικούς κανονισμούς όπως το GDPR και το SOX.
• Εφαρμογή ασφάλειας δεδομένων και ηθικών πρακτικών τεχνητής νοημοσύνης σε χρηματοοικονομικές εφαρμογές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους στη διάγνωση και την επίλυση προκλήσεων λεπτομέρειας για μοντέλα μηχανικής μάθησης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Διαγνώστε ζητήματα όπως η υπερπροσαρμογή, η υποσυναρμολόγηση και η ανισορροπία δεδομένων.
• Εφαρμογή στρατηγικών για τη βελτίωση της σύγκλισης των μοντέλων.
• Βελτιστοποιήστε τους αγωγούς μικρορύθμισης για καλύτερη απόδοση.
• Αποσφαλμάτωση διεργασιών εκπαίδευσης χρησιμοποιώντας πρακτικά εργαλεία και τεχνικές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν τεχνικές για τη βελτιστοποίηση μεγάλων μοντέλων για οικονομικά αποδοτική λεπτομέρεια σε σενάρια πραγματικού κόσμου.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις προκλήσεις της τελειοποίησης των μεγάλων μοντέλων.
• Εφαρμόστε κατανεμημένες τεχνικές εκπαίδευσης σε μεγάλα μοντέλα.
• Αξιοποιήστε την κβαντοποίηση και το κλάδεμα του μοντέλου για αποτελεσματικότητα.
• Βελτιστοποιήστε τη χρήση του υλικού για εργασίες τελειοποίησης.
• Αναπτύξτε αποτελεσματικά βελτιωμένα μοντέλα σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τη δύναμη της άμεσης μηχανικής και της μάθησης με λίγες λήψεις για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης LLM για εφαρμογές πραγματικού κόσμου.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις αρχές της άμεσης μηχανικής και της μάθησης με λίγα βήματα.
• Σχεδιάστε αποτελεσματικές προτροπές για διάφορες εργασίες NLP.
• Αξιοποιήστε τεχνικές λίγες λήψεις για να προσαρμόσετε τα LLM με ελάχιστα δεδομένα.
• Βελτιστοποιήστε την απόδοση LLM για πρακτικές εφαρμογές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες προηγμένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν τη λεπτομέρεια πολυτροπικών μοντέλων για καινοτόμες λύσεις τεχνητής νοημοσύνης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε την αρχιτεκτονική πολυτροπικών μοντέλων όπως το CLIP και το Flamingo.
• Προετοιμάστε και προεπεξεργαστείτε αποτελεσματικά πολυτροπικά σύνολα δεδομένων.
• Βελτιώστε τα πολυτροπικά μοντέλα για συγκεκριμένες εργασίες.
• Βελτιστοποιήστε μοντέλα για εφαρμογές και επιδόσεις πραγματικού κόσμου.

Αυτή η εκπαιδευτική, ζωντανή εκπαιδευτική μάθηση σε Αθήνα (μέσω διαδίκτου ή σε χώρο προσωπικής παρουσίας) είναι προσανατολισμένη σε επαγγελματίες αυξημένου επιπέδου ιατρικής και μηχανικών μάθησης, καθώς και σε προγραμματιστές που θέλουν να αποδοτικά προσαρμόσουν τα μοντέλα DeepSeek LLM για να δημιουργήσουν ειδικοποιημένες ικανότητες AI που συμβάλλουν σε κάθε γνωστική, τομέα ή ανάγκες επιχείρησης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Ποντάρουν τη δομή και τις δυνατότητες των μοντέλων DeepSeek, συμπεριλαμβανομένων των DeepSeek-R1 και DeepSeek-V3.
• Παρασκευάζουν δεδομένα και προεπεξεργάζονται τα δεδομένα για την προσαρμόσεις.
• Προσαρμόσουν τα μοντέλα DeepSeek LLM για εφαρμογές αποδοτικής προσαρμόσεως.
• Ορθοποιήσουν και εγκαταστήσουν αποδοτικά τα μοντέλα προσαρμόσεως.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες προηγμένου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν βελτιωμένα μοντέλα αξιόπιστα και αποτελεσματικά.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις προκλήσεις της ανάπτυξης βελτιωμένων μοντέλων στην παραγωγή.
• Δημιουργήστε κοντέινερ και αναπτύξτε μοντέλα χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως Docker και Kubernetes.
• Εφαρμογή παρακολούθησης και καταγραφής για αναπτυγμένα μοντέλα.
• Βελτιστοποιήστε μοντέλα για καθυστέρηση και επεκτασιμότητα σε σενάρια πραγματικού κόσμου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μηχανικής εκμάθησης προηγμένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν τις σύγχρονες τεχνικές μεταφοράς εκμάθησης και να τις εφαρμόσουν σε πολύπλοκα προβλήματα του πραγματικού κόσμου.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε προηγμένες έννοιες και μεθοδολογίες στη μεταφορά μάθησης.
• Εφαρμογή τεχνικών προσαρμογής σε συγκεκριμένο τομέα για προεκπαιδευμένα μοντέλα.
• Εφαρμόστε συνεχή μάθηση για τη διαχείριση εξελισσόμενων εργασιών και συνόλων δεδομένων.
• Κατακτήστε τη λεπτομέρεια πολλαπλών εργασιών για να βελτιώσετε την απόδοση του μοντέλου σε όλες τις εργασίες.

O Vertex AI παρέχει προηγμένα εργαλεία για τη βελτίωση μεγάλων μοdel και τη διαχείριση υποδείξεων, επιτρέποντας σε αναπτυξείς και ομάδες δεδομένων να βελτιώσουν την ακρίβεια των μοdel, να ρυθμίσουν τα προϊόντα εργασίας συνέχειας και να διασφαλίσουν τη σκληρή αξιολόγηση με ενσωματωμένες βιβλιοθήκες και υπηρεσίες.

Αυτή η εκπαίδευση με δάσκαλο (online ή on-site) απευθύνεται σε πρακτικούς μεταξύ μέσου και υψηλού επιπέδου, οι οποίοι θέλουν να βελτιώσουν την απόδοση και την αξιολογητική πιστοποίηση γεννητικών εφαρμογών AI χρησιμοποιώντας επόπτευση με εξατομικευμένη βελτίωση, διαχείριση έκδοσης υποδείξεων και αξιολογητικές υπηρεσίες στο Vertex AI.

Είναι εφικτό, μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες να:

• Εφαρμόζουν τεχνικές βελτίωσης με επόπτευση για τα μοdel Gemini στο Vertex AI.
• Υλοποιούν ροές δουλειάς διαχείρισης υποδείξεων, περιλαμβανόντας έκδοση και δοκιμασία.
• Χρησιμοποιούν αξιολογητικές βιβλιοθήκες για τη σύγκριση και επιβεβαίωση της απόδοσης AI.
• Εφαρμόζουν και παρακολουθούν βελτιωμένα μοdel σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Εργασίες με το χέρι στον πίνακα με εργαλεία βελτίωσης και υποδείξεων Vertex AI.
• Εκδοχές ομάδων για την επιβεβαίωση μοdel πραγματικών επιχειρήσεων.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να αιτηθείτε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) από εκπαιδευτές απευθύνεται σε επαγγελματίες μηχανικής εκμάθησης αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνικές μεταφοράς εκμάθησης για τη βελτίωση της αποτελεσματικότητας και της απόδοσης σε έργα τεχνητής νοημοσύνης.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες και τα οφέλη της μάθησης μεταφοράς.
• Εξερευνήστε δημοφιλή προεκπαιδευμένα μοντέλα και τις εφαρμογές τους.
• Εκτελέστε μικρορύθμιση προεκπαιδευμένων μοντέλων για προσαρμοσμένες εργασίες.
• Εφαρμόστε την εκμάθηση μεταφοράς για την επίλυση προβλημάτων πραγματικού κόσμου στο NLP και την όραση υπολογιστή.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου και επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να εφαρμόσουν στρατηγικές λεπτομέρειας για μεγάλα μοντέλα χωρίς την ανάγκη εκτεταμένων υπολογιστικών πόρων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις αρχές της Προσαρμογής Χαμηλής Κατάταξης (LoRA).
• Εφαρμόστε το LoRA για αποτελεσματική μικρορύθμιση μεγάλων μοντέλων.
• Βελτιστοποιήστε τη λεπτομέρεια για περιβάλλοντα με περιορισμένους πόρους.
• Αξιολογήστε και αναπτύξτε μοντέλα συντονισμένα με LoRA για πρακτικές εφαρμογές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Αθήνα από εκπαιδευτές (διαδικτυακή ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να προσαρμόσουν προεκπαιδευμένα μοντέλα για συγκεκριμένες εργασίες και σύνολα δεδομένων.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανόηση των αρχών της μικρορύθμισης και των εφαρμογών της.
• Προετοιμάστε σύνολα δεδομένων για βελτιστοποίηση προεκπαιδευμένων μοντέλων.
• Βελτιώστε τα μοντέλα μεγάλων γλωσσών (LLM) για εργασίες NLP.
• Βελτιστοποιήστε την απόδοση του μοντέλου και αντιμετωπίστε κοινές προκλήσεις.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν τα έργα τους NLP μέσω της αποτελεσματικής προσαρμογής προεκπαιδευμένων μοντέλων γλώσσας.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της μικρορύθμισης για εργασίες NLP.
• Βελτιστοποιήστε τα προεκπαιδευμένα μοντέλα όπως τα GPT, BERT και T5 για συγκεκριμένες εφαρμογές NLP.
• Βελτιστοποιήστε τις υπερπαραμέτρους για βελτιωμένη απόδοση μοντέλου.
• Αξιολογήστε και αναπτύξτε τα τελειοποιημένα μοντέλα σε πραγματικά σενάρια.