Small Language Models (SLMs) for On-Device AI Training Course

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες και προγραμματιστές δεδομένων αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν και να αξιοποιήσουν μοντέλα μικρών γλωσσών σε διάφορες εφαρμογές.

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

• Κατανοήστε την αρχιτεκτονική και τη λειτουργικότητα των μοντέλων μικρών γλωσσών.
• Εφαρμόστε SLM για εργασίες όπως η δημιουργία κειμένου και η ανάλυση συναισθημάτων.
• Βελτιστοποιήστε και βελτιστοποιήστε τα SLM για συγκεκριμένες περιπτώσεις χρήσης.
• Αναπτύξτε SLM σε περιβάλλοντα με περιορισμένους πόρους.
• Αξιολογήστε και ερμηνεύστε την απόδοση των SLM σε σενάρια πραγματικού κόσμου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου και μηχανικούς μηχανικής μάθησης που επιθυμούν να δημιουργήσουν και να εφαρμόσουν μοντέλα μικρών γλωσσών προσαρμοσμένα σε συγκεκριμένους τομείς όπως νομικούς, ιατρικούς και τεχνικούς τομείς .

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

• Κατανοήστε τη σημασία και την εφαρμογή των μοντέλων γλώσσας για συγκεκριμένο τομέα.
• Επιμέλεια και προεπεξεργασία εξειδικευμένων συνόλων δεδομένων για εκπαίδευση μοντέλων.
• Εκπαιδεύστε και βελτιστοποιήστε τα μοντέλα γλώσσας για συγκεκριμένες εφαρμογές τομέα.
• Αξιολογήστε και αξιολογήστε μοντέλα χρησιμοποιώντας μετρήσεις σχετικές με τον τομέα.
• Αναπτύξτε μοντέλα γλώσσας για συγκεκριμένο τομέα σε σενάρια πραγματικού κόσμου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς μηχανικής εκμάθησης προηγμένου επιπέδου και ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να αναπτύξουν ενεργειακά αποδοτικές λύσεις τεχνητής νοημοσύνης με μικρά γλωσσικά μοντέλα που είναι ταυτόχρονα ισχυρά και φιλικά προς το περιβάλλον.

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

• Κατανοήστε τον αντίκτυπο της τεχνητής νοημοσύνης στην κατανάλωση ενέργειας και στο περιβάλλον.
• Εφαρμόστε τεχνικές συμπίεσης και βελτιστοποίησης μοντέλων για να μειώσετε το μέγεθος και τη χρήση ενέργειας των μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης.
• Χρησιμοποιήστε ενεργειακά αποδοτικά πλαίσια υλικού και λογισμικού για την ανάπτυξη τεχνητής νοημοσύνης.
• Εφαρμογή βέλτιστων πρακτικών για βιώσιμη ανάπτυξη AI.
• Υποστηρίξτε και συμβάλλετε σε βιώσιμες πρακτικές στον κλάδο της τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου επιπέδου, σε ερευνητές μηχανικής μάθησης και τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να δημιουργήσουν συναρπαστικές και αποτελεσματικές εμπειρίες συνομιλίας με τεχνητή νοημοσύνη με μικρά γλωσσικά μοντέλα.

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

• Κατανοήστε τις βασικές αρχές της τεχνητής νοημοσύνης συνομιλίας και τον ρόλο των SLM.
• Σχεδιάστε και εφαρμόστε αλληλεπιδράσεις τεχνητής νοημοσύνης με επίκεντρο τον χρήστη.
• Αναπτύξτε και εκπαιδεύστε SLM για διαδραστικές εφαρμογές.
• Αξιολογήστε και βελτιώστε την αποτελεσματικότητα της επικοινωνίας ανθρώπου-AI χρησιμοποιώντας κατάλληλες μετρήσεις.
• Αναπτύξτε επεκτάσιμες και ηθικές διεπαφές συνομιλίας με γνώμονα την τεχνητή νοημοσύνη σε σενάρια πραγματικού κόσμου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχάριους σχεδιαστές, καλλιτέχνες και δημιουργούς περιεχομένου που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν το Adobe Firefly για να ενισχύσουν τη δημιουργικότητα και την παραγωγικότητά τους.

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

• Ρυθμίστε ένα περιβάλλον ανάπτυξης που περιλαμβάνει Adobe Firefly και Adobe Creative Cloud.
• Δημιουργήστε εικόνες, εφέ κειμένου και παλέτες χρωμάτων από μηνύματα κειμένου χρησιμοποιώντας το Adobe Firefly.
• Χρησιμοποιήστε το Adobe Firefly σε Adobe εφαρμογές όπως Photoshop, Illustrator και Express.
• Δημιουργήστε περιεχόμενο που είναι ασφαλές για εμπορική χρήση και σέβεται τα δικαιώματα των δημιουργών περιεχομένου.
• Εφαρμόστε ηθικές και υπεύθυνες αρχές όταν χρησιμοποιείτε γενετική τεχνητή νοημοσύνη.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων από αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου, προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης και λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να χρησιμοποιήσουν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη για να δημιουργήσουν νέο και διαφορετικό περιεχόμενο για διάφορους σκοπούς .

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

• Ρυθμίστε ένα περιβάλλον ανάπτυξης που περιλαμβάνει μοντέλα και εργαλεία δημιουργίας τεχνητής νοημοσύνης.
• Δημιουργήστε εικόνες, κείμενο, ήχο και άλλο περιεχόμενο από προτροπές κειμένου χρησιμοποιώντας τεχνητή νοημοσύνη.
• Χρησιμοποιήστε γενετική τεχνητή νοημοσύνη σε διαφορετικούς τομείς όπως η τέχνη, το σχέδιο, η ψυχαγωγία και η εκπαίδευση.
• Αξιολογήστε την ποιότητα και την ποικιλομορφία του περιεχομένου που δημιουργείται από τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη.
• Κατανοήστε τις ηθικές και κοινωνικές επιπτώσεις της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές αρχαρίου που επιθυμούν να αποκτήσουν βασικές γνώσεις και πρακτική εμπειρία στο Generative AI.

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

• Κατανοήστε τις αρχές πίσω από τα παραγωγικά μοντέλα και τις εφαρμογές τους.
• Εφαρμόστε βασικά μοντέλα παραγωγής χρησιμοποιώντας TensorFlow ή PyTorch.
• Δημιουργήστε νέο περιεχόμενο χρησιμοποιώντας Variational Autoencoders (VAE) και Generative Adversarial Networks (GAN).
• Εξερευνήστε τις ηθικές επιπτώσεις της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης.
• Εφαρμόστε γενεσιουργές έννοιες AI σε σενάρια πραγματικού κόσμου.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, μηχανικούς μηχανικής μάθησης και επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να εξερευνήσουν πολύπλοκα μοντέλα παραγωγής και τις εφαρμογές τους σε διάφορους κλάδους.

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

• Εφαρμογή και εκπαίδευση προηγμένων μοντέλων παραγωγής, συμπεριλαμβανομένων των GAN, VAE και μοντέλων διάχυσης.
• Κατανόηση και εφαρμογή της αρχιτεκτονικής του Transformer σε εργασίες παραγωγής.
• Εξερευνήστε τις ηθικές συνέπειες και τις προκλήσεις του Generative AI.
• Εφαρμόστε προηγμένες τεχνικές παραγωγής για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων σε διάφορους κλάδους.
• Μείνετε ενημερωμένοι για τις τρέχουσες τάσεις της έρευνας και τις μελλοντικές κατευθύνσεις στο Generative AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε στελέχη μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να αξιοποιήσουν το Generative AI στις επιχειρηματικές τους στρατηγικές.

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

• Καταλάβετε τις θεμελιώδεις έννοιες και τις δυνατότητες του Generative AI.
• Προσδιορίστε ευκαιρίες για αίτηση Generative AI στους οργανισμούς τους.
• Κατανοήστε τα ηθικά και νομικά ζητήματα της χρήσης του Generative AI.
• Καθοδηγήστε συζητήσεις και λάβετε τεκμηριωμένες αποφάσεις σχετικά με έργα τεχνητής νοημοσύνης.
• Αναπτύξτε έναν οδικό χάρτη για την ενσωμάτωση του Generative AI στις επιχειρηματικές τους διαδικασίες.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες ασφάλειας στον κυβερνοχώρο μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, διαχειριστές πληροφορικής και υπεύθυνους χάραξης πολιτικής που επιθυμούν να κατανοήσουν τον βαθύ αντίκτυπο που έχει Generative AI στον κυβερνοχώρο ασφάλεια.

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

• Κατανοήστε τις δυνατότητες και τις εφαρμογές του Generative AI στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο.
• Αναγνωρίστε και προβλέπετε απειλές και επιθέσεις στον κυβερνοχώρο που βασίζονται σε τεχνητή νοημοσύνη.
• Εξερευνήστε τη χρήση του Generative AI για την ενίσχυση των μηχανισμών άμυνας στον κυβερνοχώρο.
• Αξιολογήστε τα ηθικά και νομικά ζητήματα της χρήσης Generative AI στην ασφάλεια στον κυβερνοχώρο.
• Διαμορφώστε στρατηγικές για την ενσωμάτωση του Generative AI στις πρακτικές ασφάλειας στον κυβερνοχώρο.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε προγραμματιστές λογισμικού αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενσωματώσουν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη στον κύκλο ζωής ανάπτυξης λογισμικού τους (SDLC).

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

• Κατανοήστε τον ρόλο και τις δυνατότητες της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στην ανάπτυξη λογισμικού.
• Χρησιμοποιήστε εργαλεία AI για κωδικοποίηση, εντοπισμό σφαλμάτων και αναθεωρήσεις κώδικα.
• Εφαρμόστε τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης για αποτελεσματική ανάλυση της βασικής αιτίας.
• Εφαρμόστε λειτουργίες AI για να βελτιώσετε τη διαδικασία ανάπτυξης λογισμικού.
• Αξιολογήστε ηθικούς προβληματισμούς και βέλτιστες πρακτικές για την τεχνητή νοημοσύνη στην ανάπτυξη.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες δεδομένων μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν συνθετικά σύνολα δεδομένων για εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης όπου τα πραγματικά δεδομένα είναι σπάνια ή ευαίσθητα.

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

• Κατανόηση του ρόλου και της δημιουργίας συνθετικών δεδομένων στο Generative AI.
• Εφαρμόστε μοντέλα Generative AI για την παραγωγή συνθετικών δεδομένων υψηλής ποιότητας.
• Αξιολογήστε την ποιότητα και τη χρησιμότητα των συνθετικών συνόλων δεδομένων.
• Περιηγηθείτε στα ηθικά και νομικά ζητήματα κατά τη χρήση συνθετικών δεδομένων.
• Εφαρμόστε στρατηγικές συνθετικών δεδομένων σε πραγματικές προκλήσεις τεχνητής νοημοσύνης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε εκπαιδευτικούς μεσαίου επιπέδου και επαγγελματίες της τεχνολογίας που επιθυμούν να αξιοποιήσουν το Generative AI για να εξατομικεύσουν την εκπαίδευση και να βελτιώσουν τις μαθησιακές εμπειρίες.

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

• Κατανοήστε τις αρχές και τις εφαρμογές του Generative AI στο πλαίσιο της εκπαίδευσης.
• Δημιουργήστε εξατομικευμένο εκπαιδευτικό υλικό και διαδρομές χρησιμοποιώντας AI.
• Χρησιμοποιήστε εργαλεία AI για τη διαχείριση της τάξης και τη δημιουργία περιεχομένου.
• Αντιμετώπιση ηθικών ζητημάτων κατά τη χρήση της τεχνητής νοημοσύνης για την εκπαίδευση.
• Ανάπτυξη στρατηγικών για την ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε εκπαιδευτικά προγράμματα σπουδών και διοικητικές διαδικασίες.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε μηχανικούς ρομποτικής μεσαίου έως προηγμένου επιπέδου και ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να σχεδιάσουν και να εφαρμόσουν αυτόνομα ρομποτικά συστήματα χρησιμοποιώντας τεχνικές Generative AI.

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

• Κατανοήστε τις βασικές έννοιες του Generative AI όπως ισχύουν για τη ρομποτική.
• Σχεδιάστε και προσομοιώστε αυτόνομα ρομπότ χρησιμοποιώντας μοντέλα Generative AI.
• Εφαρμογή αλγορίθμων AI για ρομποτική αντίληψη και λήψη αποφάσεων.
• Αξιολογήστε τον αντίκτυπο των ρομπότ που οδηγούνται από AI σε διάφορες βιομηχανίες.
• Αντιμετωπίστε τα ηθικά ζητήματα της ανάπτυξης αυτόνομων ρομποτικών συστημάτων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) με καθοδήγηση εκπαιδευτών απευθύνεται σε επαγγελματίες υγείας από αρχάριους έως μεσαίου επιπέδου, σε αναλυτές δεδομένων και σε υπεύθυνους χάραξης πολιτικής που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τη γενετική τεχνητή νοημοσύνη στο πλαίσιο της υγειονομικής περίθαλψης.

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

• Εξηγήστε τις αρχές και τις εφαρμογές της γενετικής τεχνητής νοημοσύνης στην υγειονομική περίθαλψη.
• Προσδιορίστε ευκαιρίες για γενετική τεχνητή νοημοσύνη για τη βελτίωση της ανακάλυψης φαρμάκων και της εξατομικευμένης ιατρικής.
• Χρησιμοποιήστε τεχνικές γενετικής τεχνητής νοημοσύνης για ιατρική απεικόνιση και διαγνωστικά.
• Αξιολογήστε τις ηθικές επιπτώσεις της τεχνητής νοημοσύνης σε ιατρικά περιβάλλοντα.
• Ανάπτυξη στρατηγικών για την ενσωμάτωση τεχνολογιών τεχνητής νοημοσύνης στα συστήματα υγειονομικής περίθαλψης.