Εξειδικευμένο Fine-Tuning για τα Χρηματοοικονομικά Κομμάτι εκπαίδευσης

Το Vertex AI παρέχει προηγμένα εργαλεία για την εκλέπτυνση μεγάλων μοντέλων και τη διαχείριση προτροπών, επιτρέποντας στους προγραμματιστές και τις ομάδες δεδομένων να βελτιστοποιούν την ακρίβεια των μοντέλων, να απλοποιούν τις ροές εργασίας επανάληψης και να διασφαλίζουν την αυστηρότητα της αξιολόγησης με ενσωματωμένες βιβλιοθήκες και υπηρεσίες.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν την απόδοση και την αξιοπιστία των εφαρμογών παραγωγικής τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας επιβλεπόμενη εκλέπτυνση, έκδοση προτροπών και υπηρεσίες αξιολόγησης στο Vertex AI.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εφαρμόζουν τεχνικές επιβλεπόμενης εκλέπτυνσης σε μοντέλα Gemini στο Vertex AI.
• Να υλοποιούν ροές εργασίας διαχείρισης προτροπών, συμπεριλαμβανομένων της έκδοσης και της δοκιμής.
• Να αξιοποιούν βιβλιοθήκες αξιολόγησης για τη συγκριτική αξιολόγηση και βελτιστοποίηση της απόδοσης της AI.
• Να αναπτύσσουν και να παρακολουθούν βελτιωμένα μοντέλα σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικά εργαστήρια με εργαλεία εκλέπτυνσης και προτροπών του Vertex AI.
• Περιπτωσιολογικές μελέτες βελτιστοποίησης μοντέλων σε επιχειρήσεις.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή επί τόπου), απευθύνεται σε επαγγελματίες μηχανικής μάθησης προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν τελευταίας τεχνολογίας τεχνικές μάθησης μεταφοράς και να τις εφαρμόσουν σε σύνθετα προβλήματα του πραγματικού κόσμου.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν προηγμένες έννοιες και μεθοδολογίες στη μάθηση μεταφοράς.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές προσαρμογής σε συγκεκριμένο τομέα για προεκπαιδευμένα μοντέλα.
• Να εφαρμόζουν συνεχή μάθηση για τη διαχείριση εξελισσόμενων εργασιών και συνόλων δεδομένων.
• Να κατακτούν το fine-tuning πολλαπλών εργασιών για τη βελτίωση της απόδοσης του μοντέλου σε διαφορετικές εργασίες.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προχωρημένου επιπέδου μηχανικούς συντήρησης AI και επαγγελματίες MLOps που επιθυμούν να υλοποιήσουν ανθεκτικές διαδικασίες συνεχούς μάθησης και αποτελεσματικές στρατηγικές ενημέρωσης για μοντέλα που έχουν αναπτυχθεί με λεπτομερή ρύθμιση.

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

• Σχεδιάζουν και υλοποιούν ροές εργασίας συνεχούς μάθησης για ανεπτυγμένα μοντέλα.
• Μετριάζουν την καταστροφική λήθη μέσω κατάλληλης εκπαίδευσης και διαχείρισης μνήμης.
• Αυτοματοποιούν την παρακολούθηση και τις ενεργοποιήσεις ενημερώσεων βάσει της παρέκκλισης του μοντέλου ή των αλλαγών δεδομένων.
• Ενσωματώνουν στρατηγικές ενημέρωσης μοντέλων σε υπάρχουσες αλυσίδες CI/CD και MLOps.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να αναπτύξουν μοντέλα λεπτομερούς εκπαίδευσης με αξιοπιστία και αποτελεσματικότητα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν τις προκλήσεις της ανάπτυξης μοντέλων λεπτομερούς εκπαίδευσης σε παραγωγή.
• Να δημιουργούν containers και να αναπτύσσουν μοντέλα χρησιμοποιώντας εργαλεία όπως το Docker και το Kubernetes.
• Να υλοποιούν παρακολούθηση και καταγραφή για τα αναπτυγμένα μοντέλα.
• Να βελτιστοποιούν μοντέλα για καθυστέρηση και κλιμακωσιμότητα σε πραγματικά σενάρια.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να προσαρμόσουν προ-εκπαιδευμένα μοντέλα σε συγκεκριμένες εργασίες και σύνολα δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοούν τις αρχές της λεπτομερούς ρύθμισης και των εφαρμογών της.
• Να προετοιμάζουν σύνολα δεδομένων για τη λεπτομερή ρύθμιση προ-εκπαιδευμένων μοντέλων.
• Να πραγματοποιούν λεπτομερή ρύθμιση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων (LLMs) για εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP).
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση των μοντέλων και να αντιμετωπίζουν κοινές προκλήσεις.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε ζωντανή μορφή στην Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου και επαγγελματίες AI που επιθυμούν να υλοποιήσουν στρατηγικές fine-tuning για μεγάλα μοντέλα χωρίς την ανάγκη εκτεταμένων υπολογιστικών πόρων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές της Προσαρμογής Χαμηλής Τάξης (LoRA).
• Υλοποιούν LoRA για αποδοτική fine-tuning μεγάλων μοντέλων.
• Βελτιστοποιούν τη fine-tuning για περιβάλλοντα με περιορισμένους πόρους.
• Αξιολογούν και αναπτύσσουν μοντέλα με LoRA για πρακτικές εφαρμογές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή επιτόπια) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν τη λεπτομερή ρύθμιση πολυτροπικών μοντέλων για καινοτόμες λύσεις τεχνητής νοημοσύνης.

Μετά το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν την αρχιτεκτονική πολυτροπικών μοντέλων όπως το CLIP και το Flamingo.
• Προετοιμάσουν και προεπεξεργαστούν αποτελεσματικά πολυτροπικά σύνολα δεδομένων.
• Ρυθμίσουν λεπτομερώς πολυτροπικά μοντέλα για συγκεκριμένες εργασίες.
• Βελτιστοποιήσουν μοντέλα για εφαρμογές πραγματικού κόσμου και απόδοση.

Αυτή η εκπαίδευση, που διεξάγεται από εκπαιδευτή ζωντανά σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να ενισχύσουν τα έργα NLP τους μέσω του αποτελεσματικού fine-tuning προεκπαιδευμένων γλωσσικών μοντέλων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις βασικές αρχές του fine-tuning για εργασίες NLP.
• Να εφαρμόζουν fine-tuning σε προεκπαιδευμένα μοντέλα όπως τα GPT, BERT και T5 για συγκεκριμένες εφαρμογές NLP.
• Να βελτιστοποιούν υπερπαραμέτρους για βελτιωμένη απόδοση του μοντέλου.
• Να αξιολογούν και να αναπτύσσουν μοντέλα που έχουν υποστεί fine-tuning σε πραγματικά σενάρια.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακή ή σε φυσική τάξη) στο Ελλάδα απευθύνεται σε προχωρημένους επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης στον χρηματοοικονομικό τομέα που επιθυμούν να προσαρμόσουν μοντέλα για εφαρμογές όπως η βαθμολόγηση πιστοληπτικής ικανότητας, η ανίχνευση απάτης και η μοντελοποίηση κινδύνου χρησιμοποιώντας εξειδικευμένα χρηματοοικονομικά δεδομένα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να προσαρμόζουν (fine-tune) μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης σε χρηματοοικονομικά σύνολα δεδομένων για βελτιωμένη πρόβλεψη απάτης και κινδύνου.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές όπως η μεταφορά μάθησης (transfer learning), η LoRA και η ομαλοποίηση (regularization) για τη βελτίωση της αποδοτικότητας του μοντέλου.
• Να ενσωματώνουν ζητήματα χρηματοοικονομικής συμμόρφωσης στη ροή εργασίας μοντελοποίησης τεχνητής νοημοσύνης.
• Να αναπτύσσουν προσαρμοσμένα μοντέλα για παραγωγική χρήση σε πλατφόρμες χρηματοοικονομικών υπηρεσιών.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε προγραμματιστές ιατρικής ΤΝ και επιστήμονες δεδομένων μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιστοποιήσουν μοντέλα για κλινική διάγνωση, πρόβλεψη ασθενειών και πρόβλεψη της έκβασης των ασθενών χρησιμοποιώντας δομημένα και μη δομημένα ιατρικά δεδομένα.

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

• Βελτιστοποιούν μοντέλα ΤΝ σε σύνολα δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης, συμπεριλαμβανομένων των EMRs, της απεικόνισης και των δεδομένων χρονοσειρών.
• Εφαρμόζουν μεταφορά μάθησης, προσαρμογή τομέα και συμπίεση μοντέλων σε ιατρικά πλαίσια.
• Αντιμετωπίζουν θέματα ιδιωτικότητας, προκατάληψης και κανονιστικής συμμόρφωσης κατά την ανάπτυξη μοντέλων.
• Αναπτύσσουν και παρακολουθούν βελτιστοποιημένα μοντέλα σε πραγματικά περιβάλλοντα υγειονομικής περίθαλψης.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή σε αίθουσα) σε Ελλάδα απευθύνεται σε ερευνητές τεχνητής νοημοσύνης προχωρημένου επιπέδου, μηχανικούς μηχανικής μάθησης και προγραμματιστές που επιθυμούν να ρυθμίσουν λεπτομερώς τα μοντέλα DeepSeek LLM για να δημιουργήσουν εξειδικευμένες εφαρμογές AI προσαρμοσμένες σε συγκεκριμένους κλάδους, τομείς ή επιχειρηματικές ανάγκες.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν την αρχιτεκτονική και τις δυνατότητες των μοντέλων DeepSeek, συμπεριλαμβανομένων των DeepSeek-R1 και DeepSeek-V3.
• Προετοιμάζουν σύνολα δεδομένων και να προεπεξεργάζονται τα δεδομένα για λεπτομερή ρύθμιση.
• Ρυθμίζουν λεπτομερώς το DeepSeek LLM για εφαρμογές ειδικών τομέων.
• Βελτιστοποιούν και να αναπτύσσουν αποδοτικά τα προσαρμοσμένα μοντέλα.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε μηχανικούς ΤΝ αμυντικών εφαρμογών προχωρημένου επιπέδου και προγραμματιστές στρατιωτικής τεχνολογίας που επιθυμούν να ρυθμίσουν λεπτομερώς μοντέλα βαθιάς μάθησης για χρήση σε αυτόνομα οχήματα, drones και συστήματα επιτήρησης, τηρώντας αυστηρά πρότυπα ασφάλειας και αξιοπιστίας.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Ρυθμίζουν λεπτομερώς μοντέλα υπολογιστικής όρασης και σύντηξης αισθητήρων για εργασίες επιτήρησης και στόχευσης.
• Προσαρμόζουν αυτόνομα συστήματα ΤΝ σε μεταβαλλόμενα περιβάλλοντα και προφίλ αποστολών.
• Υλοποιούν ισχυρή επικύρωση και μηχανισμούς ασφαλείας έναντι σφαλμάτων στις σωληνώσεις μοντέλων.
• Διασφαλίζουν συμμόρφωση με αμυντικά πρότυπα συμμόρφωσης, ασφάλειας και προστασίας.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε μηχανικούς νομικής τεχνολογίας μεσαίου επιπέδου και προγραμματιστές ΤΝ που επιθυμούν να ρυθμίσουν λεπτομερώς γλωσσικά μοντέλα για εργασίες όπως η ανάλυση συμβάσεων, η εξαγωγή ρητρών και η αυτοματοποιημένη νομική έρευνα σε περιβάλλοντα νομικών υπηρεσιών.

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

• Προετοιμάζουν και καθαρίζουν νομικά έγγραφα για τη λεπτομερή ρύθμιση μοντέλων NLP.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές λεπτομερούς ρύθμισης για τη βελτίωση της ακρίβειας των μοντέλων σε νομικές εργασίες.
• Αναπτύσσουν μοντέλα για την υποβοήθηση του ελέγχου συμβάσεων, της ταξινόμησης και της έρευνας.
• Διασφαλίζουν τη συμμόρφωση, την ελεγξιμότητα και την ιχνηλασιμότητα των αποτελεσμάτων της ΤΝ σε νομικά πλαίσια.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή στη Ελλάδα (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε μηχανικούς μηχανικής μάθησης μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, προγραμματιστές ΤΝ και επιστήμονες δεδομένων που επιθυμούν να μάθουν πώς να χρησιμοποιούν το QLoRA για την αποδοτική λεπτομερή ρύθμιση μεγάλων μοντέλων για συγκεκριμένες εργασίες και προσαρμογές.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν τη θεωρία πίσω από το QLoRA και τις τεχνικές κβαντισμού για LLMs.
• Υλοποιήσουν το QLoRA στη λεπτομερή ρύθμιση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων για εφαρμογές συγκεκριμένων τομέων.
• Βελτιστοποιήσουν την απόδοση της λεπτομερούς ρύθμισης σε περιορισμένους υπολογιστικούς πόρους χρησιμοποιώντας κβαντισμό.
• Ανάπτυξη και αξιολόγηση των ρυθμισμένων μοντέλων σε πραγματικές εφαρμογές με αποδοτικό τρόπο.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή σε φυσική παρουσία) στο Ελλάδα απευθύνεται σε προγραμματιστές ενσωματωμένης AI μεσαίου επιπέδου και ειδικούς υπολογιστικής αιχμής που επιθυμούν να μικρορρυθμίσουν και να βελτιστοποιήσουν ελαφρά μοντέλα AI για ανάπτυξη σε συσκευές με περιορισμένους πόρους.

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

• Να επιλέγουν και να προσαρμόζουν προεκπαιδευμένα μοντέλα κατάλληλα για ανάπτυξη σε άκρο.
• Να εφαρμόζουν κβαντισμό, αποψίλωση και άλλες τεχνικές συμπίεσης για μείωση του μεγέθους του μοντέλου και της καθυστέρησης.
• Να μικρορρυθμίζουν μοντέλα χρησιμοποιώντας μάθηση μεταφοράς για απόδοση συγκεκριμένη σε εργασία.
• Να αναπτύσσουν βελτιστοποιημένα μοντέλα σε πραγματικές πλατφόρμες υλικού αιχμής.