Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) Κομμάτι εκπαίδευσης

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 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 εκπαιδευτική διαμορφωτική εξέλιξη σε ύψιστου επιπέδου μηχανικής ανάγκης μηχανικών AI και MLOps επαγγελματίων, που δραστηριοποιούνται σε Ελλάδα (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 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.

Αυτή η εκπαιδευτική διαδικασία, που υποστηρίζεται από εκπαιδευτικούς και λαμβάνει χώρα σε Ελλάδα (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 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, ζωντανή εκπαιδευτική μάθηση σε Ελλάδα (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 εκπαιδευτικός-μεσωπος, ζωντανός διαμόρφωσης στο Ελλάδα (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 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.