Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Training Course

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (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.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (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 Ελλάδα (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 στο Ελλάδα 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 Ελλάδα (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 υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (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 ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (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.

This instructor-led, live training in Ελλάδα (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.

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

• Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
• Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
• Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
• Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.

This instructor-led, live training in Ελλάδα (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.

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

• Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
• Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
• Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
• Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (διαδικτυακό ή επιτόπου) απευθύνεται σε ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης προχωρημένου επιπέδου, μηχανικούς μηχανικής μάθησης και προγραμματιστές που επιθυμούν να τελειοποιήσουν DeepSeek μοντέλα LLM για να δημιουργήσουν εξειδικευμένες εφαρμογές τεχνητής νοημοσύνης προσαρμοσμένες σε συγκεκριμένες βιομηχανίες, τομείς ή επιχειρηματικές ανάγκες.

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

• Κατανοήστε την αρχιτεκτονική και τις δυνατότητες των DeepSeek μοντέλων, συμπεριλαμβανομένων των DeepSeek-R1 και DeepSeek-V3.
• Προετοιμάστε σύνολα δεδομένων και προεπεξεργαστείτε δεδομένα για τελειοποίηση.
• Βελτιστοποιήστε το DeepSeek LLM για εφαρμογές ειδικού τομέα.
• Βελτιστοποιήστε και αναπτύξτε αποτελεσματικά βελτιστοποιημένα μοντέλα.

This instructor-led, live training in Ελλάδα (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.

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

• Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
• Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
• Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
• Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.

This instructor-led, live training in Ελλάδα (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.

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

• Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
• Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
• Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
• Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.

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 εκπαιδεύση με επιμέλεια εκπαιδευτή σε Ελλάδα (διαπολιτειακά ή προσωπικά) στοχεύει σε μεσαίου επιπέδου αναπτυξτές ενσωματωμένης τεχνητής νοημοσύνης και ειδικούς στο πληθώρισμο υπολογιστών που θέλουν να αναδιατυπώσουν και να τελειωσουν τα ελαφρά μοντέλα AI για εγκατάσταση σε υπολογιστές με περιορισμένους πόρους.

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

• Επιλέξουν και προσαρμόσουν εκπαιδευμένα μοντέλα που είναι αρκετά χρήσιμα για την εγκατάσταση στο πληθώρισμο.
• Εφαρμόσουν κβάντικα, απευθείας και άλλες τεχνικές συμπίπτησης για να μειώσουν το μέγεθος του μοντέλου και την λάθωση.
• Τελειωσουν τα μοντέλα χρησιμοποιώντας μεταφορά εκπαίδευσης για απόδοση συγκεκριμένων θεμάτων.
• Εγκαταστήσουν τα προσαρμογευμένα μοντέλα σε πραγματικά πλατφόρμα edge hardware.

Αυτή η εκπαιδευτική διαμορφωτική εκπαιδευτική μάθηση σε Ελλάδα (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.