Εκπαίδευση Fine-Tuning στην Αθήνα

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Αθήνα (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 Αθήνα (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 υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανά στο Αθήνα (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 εισηγητή, ζωντανή (διαδικτυακή ή σε φυσική τάξη) στο Αθήνα 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 ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή στο Αθήνα (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 εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή σε φυσική παρουσία) στο Αθήνα 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.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε ζωντανή μετάδοση στο Αθήνα (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένου επιπέδου μηχανικούς υπολογιστικής όρασης και προγραμματιστές Τεχνητής Νοημοσύνης που επιθυμούν να προσαρμόσουν με ακρίβεια VLMs όπως το CLIP και το Flamingo για να βελτιώσουν την απόδοση σε κλαδικές εργασίες όρασης-κειμένου.

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

• Κατανοήσουν την αρχιτεκτονική και τις μεθόδους προ-εκπαίδευσης των μοντέλων όρασης-γλώσσας.
• Προσαρμόσουν με ακρίβεια VLMs για ταξινόμηση, ανάκτηση, υποτιτλισμό ή πολυτροπική ερωταπόκριση (QA).
• Προετοιμάσουν σύνολα δεδομένων και εφαρμόσουν στρατηγικές PEFT για τη μείωση της χρήσης πόρων.
• Αξιολογήσουν και αναπτύξουν προσαρμοσμένα VLMs σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή σε Αθήνα (online ή onsite), απευθύνεται σε μηχανικούς μηχανικής μάθησης μεσαίου επιπέδου και επαγγελματίες συμμόρφωσης AI που επιθυμούν να εντοπίσουν, να αξιολογήσουν και να μειώσουν τους κινδύνους ασφάλειας και τις προκαταλήψεις σε μοντέλα γλώσσας που έχουν υποστεί fine-tuning.

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

• Κατανοούν το ηθικό και ρυθμιστικό πλαίσιο για ασφαλή συστήματα τεχνητής νοημοσύνης.
• Εντοπίζουν και αξιολογούν συνήθεις μορφές προκατάληψης σε fine-tuned μοντέλα.
• Εφαρμόζουν τεχνικές μετριασμού της προκατάληψης κατά τη διάρκεια και μετά την εκπαίδευση.
• Σχεδιάζουν και ελέγχουν μοντέλα για ασφάλεια, διαφάνεια και δικαιοσύνη.

Αυτή η εκπαίδευση, υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή σε Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης), απευθύνεται σε μηχανικούς NLP μεσαίου επιπέδου και ομάδες διαχείρισης γνώσης που επιθυμούν να μικρορυθμίσουν διαδικασίες RAG για να βελτιώσουν την απόδοση σε περιπτώσεις χρήσης απάντησης ερωτήσεων, εταιρικής αναζήτησης και σύνοψης.

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

• Κατανοήσουν την αρχιτεκτονική και τη ροή εργασίας των συστημάτων RAG.
• Μικρορυθμίσουν τα στοιχεία retriever και generator για δεδομένα συγκεκριμένου τομέα.
• Αξιολογήσουν την απόδοση του RAG και εφαρμόσουν βελτιώσεις μέσω τεχνικών PEFT.
• Αναπτύξουν βελτιστοποιημένα συστήματα RAG για εσωτερική ή παραγωγική χρήση.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή στο Αθήνα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες μηχανικής μάθησης μεσαίου επιπέδου και προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης που επιθυμούν να πραγματοποιήσουν fine-tuning και να αναπτύξουν μοντέλα ανοικτού βάρους, όπως τα LLaMA, Mistral και Qwen, για συγκεκριμένες επιχειρηματικές ή εσωτερικές εφαρμογές.

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

• Κατανοούν το οικοσύστημα και τις διαφορές μεταξύ των μοντέλων γλώσσας ανοικτού κώδικα.
• Προετοιμάζουν σύνολα δεδομένων και διαμορφώσεις fine-tuning για μοντέλα όπως τα LLaMA, Mistral και Qwen.
• Εκτελούν ροές εργασίας fine-tuning χρησιμοποιώντας τις βιβλιοθήκες Hugging Face Transformers και PEFT.
• Αξιολογούν, αποθηκεύουν και αναπτύσσουν μοντέλα που έχουν υποστεί fine-tuning σε ασφαλή περιβάλλοντα.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή σε Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να προσαρμόσουν μεγάλα γλωσσικά μοντέλα με πιο προσιτό και αποδοτικό τρόπο χρησιμοποιώντας μεθόδους όπως LoRA, Adapter Tuning και Prefix Tuning.

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

• Να κατανοήσουν τη θεωρία πίσω από τις προσεγγίσεις παραμετρικά αποδοτικής προσαρμογής.
• Να υλοποιήσουν LoRA, Adapter Tuning και Prefix Tuning χρησιμοποιώντας το Hugging Face PEFT.
• Να συγκρίνουν τις ανταλλαγές απόδοσης και κόστους των μεθόδων PEFT έναντι της πλήρους προσαρμογής.
• Να αναπτύξουν και να κλιμακώσουν προσαρμοσμένα LLMs με μειωμένες υπολογιστικές και αποθηκευτικές απαιτήσεις.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή στη Αθήνα (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 εισηγητή, σε ζωντανή παρουσίαση Αθήνα (online ή onsite), απευθύνεται σε μηχανικούς μηχανικής μάθησης προχωρημένου επιπέδου και ερευνητές Τεχνητής Νοημοσύνης που επιθυμούν να εφαρμόσουν το RLHF για να εκλεπτύνουν μεγάλα μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης, επιτυγχάνοντας ανώτερες επιδόσεις, ασφάλεια και ευθυγράμμιση.

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

• Κατανοούν τα θεωρητικά θεμέλια του RLHF και γιατί είναι απαραίτητο στη σύγχρονη ανάπτυξη Τεχνητής Νοημοσύνης.
• Υλοποιούν μοντέλα ανταμοιβής βασισμένα σε ανθρώπινη ανατροφοδότηση για την καθοδήγηση των διαδικασιών ενισχυτικής μάθησης.
• Εκλεπτύνουν μεγάλα γλωσσικά μοντέλα χρησιμοποιώντας τεχνικές RLHF ώστε να ευθυγραμμίζουν τα αποτελέσματα με τις ανθρώπινες προτιμήσεις.
• Εφαρμόζουν βέλτιστες πρακτικές για την κλιμάκωση των ροών εργασίας RLHF για συστήματα ΤΝ παραγωγικού επιπέδου.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανά σε Αθήνα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν πρακτικές δεξιότητες στην προσαρμογή μοντέλων ΤΝ για κρίσιμες χρηματοοικονομικές εργασίες.

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

• Να κατανοούν τις βασικές αρχές του fine-tuning για χρηματοοικονομικές εφαρμογές.
• Να αξιοποιούν προεκπαιδευμένα μοντέλα για εργασίες συγκεκριμένου πεδίου στα χρηματοοικονομικά.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές για την ανίχνευση απάτης, την αξιολόγηση κινδύνου και την παραγωγή χρηματοοικονομικών συμβουλών.
• Να διασφαλίζουν τη συμμόρφωση με χρηματοοικονομικούς κανονισμούς όπως ο GDPR και ο SOX.
• Να υλοποιούν πρακτικές ασφάλειας δεδομένων και δεοντολογικής ΤΝ σε χρηματοοικονομικές εφαρμογές.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Αθήνα (online ή δια ζώσης), απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να βελτιώσουν τις δεξιότητές τους στη διάγνωση και επίλυση προκλήσεων fine-tuning για μοντέλα μηχανικής μάθησης.

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

• Να διαγιγνώσκουν προβλήματα όπως υπερπροσαρμογή, υποπροσαρμογή και ανισορροπία δεδομένων.
• Να εφαρμόζουν στρατηγικές για τη βελτίωση της σύγκλισης του μοντέλου.
• Να βελτιστοποιούν τις διαδικασίες fine-tuning για καλύτερη απόδοση.
• Να αποσφαλματώνουν διεργασίες εκπαίδευσης χρησιμοποιώντας πρακτικά εργαλεία και τεχνικές.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή σε Αθήνα (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν τεχνικές βελτιστοποίησης μεγάλων μοντέλων για οικονομικά αποδοτική μικρορύθμιση σε πραγματικές συνθήκες.

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

• Κατανοούν τις προκλήσεις της μικρορύθμισης μεγάλων μοντέλων.
• Εφαρμόζουν τεχνικές κατανεμημένης εκπαίδευσης σε μεγάλα μοντέλα.
• Αξιοποιούν την κβαντοποίηση μοντέλων και το κλάδεμα για αποδοτικότητα.
• Βελτιστοποιούν τη χρήση υλικού για εργασίες μικρορύθμισης.
• Αναπτύσσουν αποτελεσματικά μικρορυθμισμένα μοντέλα σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή, στην Αθήνα (διαδικτυακά ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τη δύναμη της μηχανικής προτροπών και της μάθησης με λίγα παραδείγματα για τη βελτιστοποίηση της απόδοσης των LLM σε πραγματικές εφαρμογές.

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

• Κατανοούν τις αρχές της μηχανικής προτροπών και της μάθησης με λίγα παραδείγματα.
• Σχεδιάζουν αποτελεσματικές προτροπές για διάφορες εργασίες NLP.
• Αξιοποιούν τεχνικές λίγων παραδειγμάτων για την προσαρμογή των LLM με ελάχιστα δεδομένα.
• Βελτιστοποιούν την απόδοση των LLM για πρακτικές εφαρμογές.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή σε Αθήνα (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 με εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή σε αίθουσα) σε Αθήνα 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 ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή στο Αθήνα (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 εκπαιδευτή, ζωντανή σε Αθήνα (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.

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 εισηγητή, ζωντανή σε Αθήνα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες μηχανικής μάθησης αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τεχνικές μεταφοράς μάθησης για τη βελτίωση της αποδοτικότητας και της απόδοσης σε έργα τεχνητής νοημοσύνης.

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

• Κατανοούν τις βασικές έννοιες και τα οφέλη της μεταφοράς μάθησης.
• Εξερευνούν δημοφιλή προ-εκπαιδευμένα μοντέλα και τις εφαρμογές τους.
• Πραγματοποιούν fine-tuning προ-εκπαιδευμένων μοντέλων για εξατομικευμένες εργασίες.
• Εφαρμόζουν τη μεταφορά μάθησης για την επίλυση πραγματικών προβλημάτων στην επεξεργασία φυσικής γλώσσας (NLP) και την υπολογιστική όραση.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, σε ζωντανή μορφή στην Αθήνα (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 εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Αθήνα (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, που διεξάγεται από εκπαιδευτή ζωντανά σε Αθήνα (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.