Διαδίκτυος Fine-Tuning Καλλιέργεια στην Ελλάδα

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 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 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 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 εκπαίδευση, η οποία υπόκειται σε εξέταση από τον δάσκαλο και πραγματοποιείται ζωντανά στο Ελλάδα (online ή χώρου), απευθύνεται σε μεσοβάθμιου επιπέδου δημιουργούς ενσωματωμένης τεχνητής νοημοσύνης και εξειδικευμένους στη υπολογιστικότητα του περιθωρίου, οι οποίοι επιθυμούν να προσαρμόσουν και να βελτιώσουν ελαφρά μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για διαθεσιμότητα σε πλατφόρμες υπολογιστικότητας.

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

• Εξελέγξουν και προσαρμόσουν προεκπαιδευμένα μοντέλα που είναι κατάλληλα για τη διαθεσιμότητα στο περιθώριο.
• Εφαρμένουν τεχνικές κβαντικοποίησης, προσδρομής, και άλλες μεθόδους συμπίεσης για να μειώσουν το μέγεθος των μοντέλων και τη χρονοβάθμη.
• Προσαρμόσουν τα μοντέλα χρησιμοποιώντας μεταφορά εκπαίδευσης για επιβεβαιωμένη απόδοση σε συγκεκριμένους χώρους δράσης.
• Διαθέτουν βελτιωμένα μοντέλα σε πραγματικές πλατφόρμες υπολογιστικότητας του περιθωρίου.

Αυτή η εκπαιδευτική δραστηριότητα με επίβλεψη καθηγητών (online ή onsite) απευθύνεται σε υψηλού επιπέδου μηχανικούς της εξόρασης και προγραμματιστές AI που θέλουν να προσαρμόσουν VLMs όπως το CLIP και το Flamingo για τη βελτίωση της απόδοσής τους σε ειδικές ορατο-κειμενογράφικες εργασίες που σχετίζονται με βιομηχανίες.

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

• Κατανοήσουν τη δομή και τους προσαρμογικούς χαρακτήρες των προτύπων ορατού-γλώσσας.
• Προσαρμόσουν VLMs για κατηγοριοποίηση, ανάκτηση, περιγραφή εικόνων ή πολυμεσικές ερωτήσεις-απαντήσεις.
• Ετοιμάσουν σύνολα δεδομένων και να εφαρμόσουν PEFT στρατηγικές για τη μείωση της χρήσης πόρων.
• Αξιολογήσουν και να εφαρμόσουν προσαρμοσμένα VLMs σε ένvironments παραγωγής.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή στο Ελλάδα (διαδικτυακή ή επιτόπια) απευθύνεται σε μηχανικούς μηχανικής μάθησης μεσαίου επιπέδου και επαγγελματίες συμμόρφωσης Τεχνητής Νοημοσύνης που επιθυμούν να εντοπίζουν, να αξιολογούν και να μειώνουν κινδύνους ασφάλειας και προκαταλήψεις σε μοντέλα γλώσσας με λεπτομερή ρύθμιση.

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 μοντέλα με λεπτομερή ρύθμιση.
• Εφαρμόζουν τεχνικές περιορισμού προκαταλήψεων κατά τη διάρκεια και μετά την εκπαίδευση.
• Σχεδιάζουν και ελέγχουν μοντέλα για ασφάλεια, διαφάνεια και δικαιοσύνη.

To παροχή εκπαίδευσης από καθηγητή σε ζωντανό ρεύμα σε Ελλάδα (online or onsite) απευθύνεται σε μεσοβάθμια επίπεδα ινσινιερών NLP και ομάδες διαχείρισης γνώσης που θέλουν να προσαρμόσουν τα μπάντζουα RAG για να ενισχύσουν την απόδοση σε υποθέσεις διαβολής ερωτήματος, ζητήματος ζήτησης και περίληψης.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν την αρχιτεκτονική και ροή εργασίας των συστημάτων RAG.
• Προσαρμόσουν τα πόντους ανάκτησης και δημιουργίας για δεδομένα συγκεκριμένου τομέα.
• Αξιολογήσουν την απόδοση RAG και να εφαρμόσουν βελτιώσεις μέσω τεχνικών PEFT.
• Εγκαταστήσουν βελτιωμένα συστήματα RAG για εσωτερική ή παραγωγική χρήση.

Αυτό το επιμορφωτικό πρόγραμμα, που διδάσκεται από εκπαιδευτή, στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες μηχανικής μηχανικής και αναπτυσsex AI ενδιάμεσου επιπέδου που επιθυμούν να εκτελέσουν βελτιστοποίηση και να εγκαταστήσουν μοντέλα ανοιχτού βάρους, όπως τα LLaMA, Mistral και Qwen, για συγκεκριμένες εμπορικές ή εσωτερικές εφαρμογές.

Στο τέλος αυτού του εκπαιδευτικού προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• κατανοήσουν το οικοσύστημα και τις διαφορές μεταξύ LLMs ανοιχτού κώδικα.
• προετοιμάσουν σύνολα δεδομένων και ρυθμίσεις βελτιστοποίησης για μοντέλα όπως τα LLaMA, Mistral και Qwen.
• εκτελέσουν γραμμές εργασίας βελτιστοποίησης χρησιμοποιώντας το Hugging Face Transformers και το PEFT.
• αξιολογήσουν, αποθηκεύσουν και εγκαταστήσουν μοντέλα μετά τη βελτιστοποίηση σε ασφαλή περιβάλλοντα.

Αυτή η επιμορφωτική εκπαίδευση, που διδάσκεται από ειδικό (δια ζώσης ή από απόσταση) στο Ελλάδα, απευθύνεται σε επιστήμονες δεδομένων και μηχανικούς τεχνητής νοημοσύνης μέσου επιπέδου, οι οποίοι επιθυμούν να εκτελέσουν ευθυγράμμιση μεγάλων γλώσσας μοντέλων με πιο οικονομικό και αποδοτικό τρόπο, χρησιμοποιώντας μεθόδους όπως η LoRA, η Ρύθμιση Προσαρμογέα (Adapter Tuning) και η Ρύθμιση Προτάσματος (Prefix Tuning).

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

• Κατανοήσουν τη θεωρία που υποστηρίζει τις προσεγγίσεις παραμετρο-αποδοτικής ευθυγράμμισης.
• Εφαρμόσουν τη LoRA, την Adapter Tuning και την Prefix Tuning χρησιμοποιώντας το Hugging Face PEFT.
• Συγκρίνουν τα ανταλλάγματα απόδοσης και κόστους μεταξύ των μεθόδων PEFT και της πλήρους ευθυγράμμισης.
• Τοποθετήσουν και κλιμακώσουν τα ευθυγραμμισμένα LLMs με μειωμένες απαιτήσεις υπολογιστικής ισχύος και αποθηκευτικού χώρου.

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 κατεύθυνση που διδάσκεται από εκπαιδευτικό σε Ελλάδα (online ή on-site) απευθύνεται σε μηχανικούς τηλεματικής υψηλής εξέλιξης και έρευνα AI που θέλουν να εφαρμόσουν την RLHF για να αποτελέσουν τη λεπτή ρύθμιση μεγάλων μοντέλων AI για καλύτερη απόδοση, ασφάλεια και συμβατότητα.

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

• Κατανοήσουν τα θεωρητικά βάση της RLHF και γιατί είναι απολυτά απαραίτητη στη σύγχρονη ανάπτυξη AI.
• Εφαρμόσουν μοντέλα αμειβών βασισμένα στην ανθρωπίνη αντίδραση για να καθοδηγήσουν τις διαδικασίες εξυφάνισης.
• Προχωρούν στη λεπτή ρύθμιση μεγάλων γλωσσικών μοντέλων χρησιμοποιώντας τεχνικές RLHF για να συμφωνήσουν οι αποτελέσματα με τις ανθρωπινές προτιμήσεις.
• Εφαρμόσουν καλύτερες πρακτικές για την κλίμακα ρυθμιστικών διαδικασιών RLHF για συστήματα AI επαγγελματικής έβδομης.

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 υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών στο Ελλάδα (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 Ελλάδα (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 οδηγία που οδηγείται από εκπαιδευτικό, ζωντανή εκπαίδευση σε Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες με μεσαία εμπειρία που επιθυμούν να αξιοποιήσουν τη δύναμη της μηχανικής προκατασκευασμένων κατασκευών και της μερικής εξάρτησης προκατασκευασμένων για την επιτήρηση της απόδοσης των LLMs σε πρακτικές εφαρμογές.

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

• Να κατανοήσουν τα βασικά αρχίσματα της μηχανικής προκατασκευασμένων κατασκευών και της μερικής εξάρτησης προκατασκευασμένων.
• Να σχεδιάσουν αποτελεσματικά προκατασκευασμένα για διάφορες εργασίες επεξεργασίας φυσικής γλώσσας (NLP).
• Να αξιοποιούν τεχνικές μερικής εξάρτησης για την προσαρμογή LLMs με λίγα δεδομένα.
• Να βελτιστοποιούν την απόδοση των LLMs 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 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 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 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.

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 στο Ελλάδα (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 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.

Αυτό το ζωντανό μάθημα με εκπαιδευτή στο Ελλάδα (online ή onsite) απευθύνεται σε επαγγελματίες επιπέδου intermediate έως advanced που επιθυμούν να προσαρμόσουν εκ των προτέρων εκπαιδευμένα μοντέλα για συγκεκριμένες εργασίες και σύνολα δεδομένων.

Στο τέλος αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Κατανοήσουν τις αρχές της βελτιστοποίησης και τις εφαρμογές της.
• Ετοιμάσουν σύνολα δεδομένων για τη βελτιστοποίηση εκ των προτέρων εκπαιδευμένων μοντέλων.
• Βελτιστοποιήσουν μεγάλα γλωσσικά μοντέλα (LLMs) για εργασίες NLP.
• Βελτιστοποιήσουν την απόδοση των μοντέλων και αντιμετωπίσουν κοινά προβλήματα.

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.