Fine-Tuning Training in Αθήνα

This instructor-led, live training in Αθήνα (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 Αθήνα (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.

This instructor-led, live training in Αθήνα (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.

This instructor-led, live training in Αθήνα (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.

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.

This instructor-led, live training in Αθήνα (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded AI developers and edge computing specialists who wish to fine-tune and optimize lightweight AI models for deployment on resource-constrained devices.

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

• Select and adapt pre-trained models suitable for edge deployment.
• Apply quantization, pruning, and other compression techniques to reduce model size and latency.
• Fine-tune models using transfer learning for task-specific performance.
• Deploy optimized models on real edge hardware platforms.

This instructor-led, live training in Αθήνα (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.

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

• Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
• Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
• Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
• Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.

This instructor-led, live training in Αθήνα (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML engineers and AI compliance professionals who wish to identify, evaluate, and reduce safety risks and biases in fine-tuned language models.

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

• Understand the ethical and regulatory context for safe AI systems.
• Identify and evaluate common forms of bias in fine-tuned models.
• Apply bias mitigation techniques during and after training.
• Design and audit models for safety, transparency, and fairness.

Αυτή η εκπαιδευτική διάλεξη σε ύφος (online ή live) στο Αθήνα προσανατολίζεται σε μεσαίων επιπέδου μηχανικούς NLP και ομάδες διαχείρισης γνώσης που επιθυμούν να αντικαταστήσουν τα πλαγκόβλεπτα RAG για να βελτιωθεί η εφαρμογή σε περιπτώσεις χρήσης απάντησης ερωτήσεων, ευρετηριακής εξέτασης εταιρείας και συμβολαίου.

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

• Καταλάβουν την εγκατάσταση και τη διαδικασία των συστημάτων RAG.
• Αντικαταστήσουν τα συστατικά ανακέφαλες και γεννήτριες για περιοχεικά δεδομένα.
• Αξιολογήσουν την επίδοση RAG και εφαρμόσουν βελτιώσεις μέσω τεχνικών PEFT.
• Εγκαταστήσουν προσαρμοσμένα 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 εκπαιδευτική μάθηση σε ύφος (online ή από διασκέδαση) Αθήνα, προσβάλλει εξειδικευμένους μηχανικολόγους μαθητικών και έρευνες AI που θέλουν να εφαρμόσουν RLHF για τον αναδιάρθρωση μεγάλων μοντέλων AI για καλύτερη περформάνς, ασφάλεια και συμβατότητα.

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

• Κατανοήσουν τις θεωρητικές βάσεις του RLHF και γιατί είναι απαραίτητες στη σύγχρονη ανάπτυξη AI.
• Εφαρμόζουν μοντέλα βαθμολόγησης βασισμένα σε ανθρώπινη παρακολούθηση για να οδηγήσουν τις διαδικασίες μάθησης ενισχυτέο.
• Αναδιαρθρώνουν μεγάλα λεξικαλικά μοντέλα χρησιμοποιώντας τεχνικές RLHF για να συμβαδίζουν τα αποτελέσματα με τις προτιμήσεις των ανθρώπων.
• Εφαρμόζουν καλές πρακτικές για την επέκταση διαδικασιών RLHF για AI συστήματα παραγωγικού επιπέδου.

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 ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Αθήνα (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.

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.

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.