Curs de pregatire Fine-Tuning specific pe domeniul pentru Finanțe
Domain-Specific Fine-Tuning este procesul prin care modelele AI pre-antrenate sunt adaptate pentru a răspunde cerințelor și provocărilor unice ale unui anumit sector. În contextul finanțelor, această abordare permite dezvoltarea de soluții AI personalizate pentru sarcuni precum detectarea fraudelor, analiza riscurilor și consultanța financiară automatizată. Acest curs abordează provocările specifice lucrului cu date financiare, inclusiv conformitatea regulativă, AI etică și securitatea datelor.
Această sesiune de training live, condusă de un instructor (online sau onsite), este destinată specialiștilor cu nivel intermediar care doresc să dobândească abilități practice în customizarea modelelor AI pentru sarcini financiare critice.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili:
- Să înțeleagă fundamentele fine-tuning-ului pentru aplicații financiare.
- Să utilizeze modele pre-antrenate pentru sarcuni specifice domeniului financiar.
- Să aplice tehnici pentru detectarea fraudelor, evaluarea riscurilor și generarea de sfaturi financiare.
- Să asigure conformitatea cu reglementările financiare, cum ar fi GDPR și SOX.
- Să implementeze practici de securitate a datelor și AI etică în aplicațiile financiare.
Formatul cursului
- Preluări interactive și discuții.
- Exerciții abundente și sesiuni de practică.
- Implementare hands-on într-un mediu de live-lab.
Opțiuni de personalizare a cursului
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, te rugăm să ne contactezi pentru organizare.
Schița de curs
Introducere în Fine-Tuning specific pe domeniu
- Prezentare tehnicilor de fine-tuning
- Provocări în domeniul financiar
- Studii de caz privind AI în finanțe
Modele pre-antrenate pentru aplicații financiare
- Introducere în modele pre-antrenate populare (ex. GPT, BERT)
- Selectarea modelelor potrivite pentru sarcini financiare
- Pregătirea datelor pentru fine-tuning în finanțe
Fine-Tuning pentru sarcini financiare cheie
- Detectarea fraudelor cu ajutorul modelelor de machine learning
- Evaluarea riscurilor prin modelare predictivă
- Construcția sistemelor de consultanță financiară automatizată
Abordarea provocărilor datelor financiare
- Gestionarea datelor sensibile și neechilibrate
- Asigurarea confidențialității și securității datelor
- Integrarea reglementărilor financiare în fluxurile AI
Aspecte etice și reglementare
- Practici de AI etică în industria financiară
- Conformitate cu GDPR și SOX
- Păstrarea transparenței în modelele AI
Scalare și deployment al modelelor
- Optimizarea modelelor pentru deployment în producție
- Monitorizarea și menținerea performanței modelelor
- Best practices pentru scalabilitate în aplicațiile financiare
Aplicații din lumea reală și studii de caz
- Sisteme de detectare a fraudelor
- Modelarea riscurilor pentru portofoliile de investiții
- Serviciul de clienți condus de AI în finanțe
Cerințe
- Înțelegere de bază a machine learning-ului
- Familiaritate cu programarea în Python
- Cunoaștere a conceptelor și terminologiei financiare
Public Țintă
- Analiști financiari
- Specialiști AI în domeniul finanțelor
Cursurile publice necesita 5+ participanti
Curs de pregatire Fine-Tuning specific pe domeniul pentru Finanțe - Rezervare
Curs de pregatire Fine-Tuning specific pe domeniul pentru Finanțe - Solicitare
Fine-Tuning specific pe domeniul pentru Finanțe - Cerere de consultanta
Cursuri viitoare
Cursuri înrudite
Fine-Tuning Avansat și Gestionarea Prompturilor în Vertex AI
14 OreAcest training condus de un instructor în România acoperă fine-tuning-ul avansat și gestionarea prompturilor în Vertex AI, ajutând practicienii de nivel intermediar și avansat să optimizeze modelele Gemini, să implementeze fluxuri de evaluare riguroase și să distribuie soluții de AI generativă fiabile pentru medii enterprise reale.
Tehnici Avansate în Învățarea prin Transfer
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor avansați în învățarea automată care doresc să stăpânească tehnici de ultimă oră în învățarea prin transfer și să le aplice la probleme complexe din lumea reală.
La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:
- Să înțeleagă concepte și metodologii avansate în învățarea prin transfer.
- Să implementeze tehnici de adaptare specifică domeniului pentru modele preantrenate.
- Să aplice învățarea continuă pentru a gestiona sarcini și seturi de date în evoluție.
- Să stăpânească ajustarea fină multi-sarcină pentru a îmbunătăți performanța modelului pe mai multe sarcini.
Strategii de Învățare Continuă și Actualizare a Modelelor pentru Modele Fine-Tunate
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de întreținere AI de nivel avansat și profesioniștilor MLOps care doresc să implementeze fluxuri de lucru robuste de învățare continuă și strategii eficiente de actualizare pentru modelele fine-tunate și implementate.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Proiecta și implementa fluxuri de lucru de învățare continuă pentru modelele implementate.
- Mitiga uitarea catastrofală prin antrenament corespunzător și gestionarea memoriei.
- Automatiza monitorizarea și declanșarea actualizărilor pe baza derapajelor modelului sau a schimbărilor datelor.
- Integra strategii de actualizare a modelelor în fluxurile de lucru CI/CD și MLOps existente.
Implementarea Modelelor Fine-Tuned în Producție
21 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să implementeze modele fine-tuned în mod fiabil și eficient.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Înțelege provocările legate de implementarea modelelor fine-tuned în producție.
- Containeriza și implementa modele folosind instrumente precum Docker și Kubernetes.
- Implementa monitorizare și logging pentru modelele implementate.
- Optimiza modele pentru latență și scalabilitate în scenarii din lumea reală.
Ajustarea Fină a Modelelor și a Modelelor de Limbaj de Mare Amploare (LLMs)
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar până la avansat care doresc să personalizeze modele pre-antrenate pentru sarcini și seturi de date specifice.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Înțeleagă principiile ajustării fine și aplicațiile acesteia.
- Pregătească seturi de date pentru ajustarea fină a modelelor pre-antrenate.
- Ajusteze modele de limbaj de mare amploare (LLMs) pentru sarcini NLP.
- Optimizeze performanța modelului și să abordeze provocări comune.
Fine-Tuning Eficient cu Adaptare de Rang Scăzut (LoRA)
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau onsite), este destinat dezvoltatorilor și practicienilor AI de nivel intermediar care doresc să implementeze strategii de fine-tuning pentru modele mari fără a fi nevoie de resurse computaționale extinse.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă principiile Adaptării de Rang Scăzut (LoRA).
- Să implementeze LoRA pentru fine-tuning eficient al modelelor mari.
- Să optimizeze fine-tuning pentru medii cu resurse limitate.
- Să evalueze și să implementeze modele adaptate cu LoRA pentru aplicații practice.
Reglarea Fină a Modelelor Multimodale
28 OreAceastă instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească reglarea fină a modelelor multimodale pentru soluții AI inovatoare.
La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:
- Înțelege arhitectura modelelor multimodale precum CLIP și Flamingo.
- Pregăti și preprocesa eficient seturi de date multimodale.
- Regla fin modelele multimodale pentru sarcini specifice.
- Optimiza modelele pentru aplicații din lumea reală și performanță.
Reglarea Fină pentru Prelucrarea Limbajului Natural (NLP)
21 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să își îmbunătățească proiectele NLP prin reglarea fină eficientă a modelelor de limbaj preantrenate.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă elementele de bază ale reglării fine pentru sarcini de NLP.
- Să regleze fin modele preantrenate precum GPT, BERT și T5 pentru aplicații specifice de NLP.
- Să optimizeze hiperparametrii pentru îmbunătățirea performanței modelului.
- Să evalueze și să implementeze modele reglate fin în scenarii din lumea reală.
Ajustarea Fină a IA pentru Serviciile Financiare: Prezicerea Riscurilor și Detectarea Fraudelor
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat specialiștilor în știința datelor și inginerilor de IA din sectorul financiar care doresc să ajusteze modele pentru aplicații precum scorul de credit, detectarea fraudelor și modelarea riscurilor folosind date financiare specifice domeniului.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Ajusteze modele de IA pe seturi de date financiare pentru îmbunătățirea predicției fraudelor și a riscurilor.
- Aplice tehnici precum învățarea prin transfer, LoRA și regularizare pentru a îmbunătăți eficiența modelului.
- Integreze considerente de conformitate financiară în fluxul de lucru al modelării IA.
- Implementeze modele ajustate pentru utilizare în producție pe platforme de servicii financiare.
Fine-Tuning AI pentru Sănătate: Diagnostic Medical și Analiză Predictivă
14 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date din domeniul medical AI de nivel intermediar până la avansat, care doresc să fine-tune modele pentru diagnostic clinic, predicția bolilor și prognozarea rezultatelor pacienților, folosind date medicale structurate și nestructurate.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Fine-tune modele AI pe seturi de date din domeniul sănătății, inclusiv EMR, imagistică și date de tip time-series.
- Aplica învățarea prin transfer, adaptarea la domeniu și compresia modelelor în contexte medicale.
- Aborda confidențialitatea, părtinirea și conformitatea reglementară în dezvoltarea modelelor.
- Implementa și monitoriza modele fine-tune în medii reale din domeniul sănătății.
Fine-Tuning DeepSeek LLM pentru Modele AI Personalizate
21 OreAceastă formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată cercetătorilor AI avansați, inginerilor de machine learning și dezvoltatorilor care doresc să adapteze modelele DeepSeek LLM pentru a crea aplicații AI specializate, adaptate unor industrii, domenii sau nevoi de afaceri specifice.
La finalul acestei formări, participanții vor putea:
- Să înțeleagă arhitectura și capacitățile modelelor DeepSeek, inclusiv DeepSeek-R1 și DeepSeek-V3.
- Să pregătească seturi de date și să prelucreze date pentru adaptare.
- Să adapteze DeepSeek LLM pentru aplicații specifice domeniilor.
- Să optimizeze și să implementeze modele adaptate în mod eficient.
Optimizarea Modelelor de AI pentru Sisteme Autonome și Supraveghere
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor avansați în domeniul AI pentru apărare și dezvoltatorilor de tehnologie militară care doresc să optimizeze modele de învățare profundă pentru utilizarea în vehicule autonome, drone și sisteme de supraveghere, respectând standarde stricte de securitate și fiabilitate.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să optimizeze modele de vedere computerizată și fuziune de senzori pentru sarcini de supraveghere și țintire.
- Să adapteze sistemele AI autonome la medii și profile de misiuni în schimbare.
- Să implementeze mecanisme robuste de validare și de siguranță în conductele de modele.
- Să asigure alinierea la standardele de conformitate, siguranță și securitate specifice apărării.
Perfecționarea Modelelor de AI în Domeniul Legal: Analiza Contractelor și Cercetarea Juridică
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de tehnologie juridică și dezvoltatorilor de AI de nivel intermediar care doresc să perfecționeze modele de limbaj pentru sarcini precum analiza contractelor, extragerea clauzelor și cercetarea juridică automatizată în mediile de servicii juridice.
La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:
- Pregăti și curăța documente juridice pentru perfecționarea modelelor NLP.
- Aplica strategii de perfecționare pentru a îmbunătăți acuratețea modelului la sarcinile juridice.
- Implementa modele pentru a asista în analiza, clasificarea și cercetarea contractelor.
- Asigura conformitatea, auditabilitatea și urmărirea rezultatelor AI în contexte juridice.
Fine-Tuning Modelelor de Limbaj Mari folosind QLoRA
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinat inginerilor de învățare automată de nivel intermediar și avansat, dezvoltatorilor de IA și oamenilor de știință de date care doresc să învețe cum să folosească QLoRA pentru a regla eficient modele mari pentru sarcini și personalizări specifice.
La finalul acestui training, participanții vor putea:
- Să înțeleagă teoria din spatele QLoRA și a tehnicilor de cuantizare pentru LLM-uri.
- Să implementeze QLoRA în reglarea fină a modelelor de limbaj mari pentru aplicații specifice unui domeniu.
- Să optimizeze performanța reglării fine pe resurse computaționale limitate folosind cuantizarea.
- Să implementeze și să evalueze modele reglate fin în aplicații din lumea reală în mod eficient.
Fine-Tuning Modelelor Ușoare pentru Implementarea AI la Margine
14 OreAcest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat dezvoltatorilor de AI embedded de nivel intermediar și specialiștilor în calcul la margine care doresc să optimizeze și să ajusteze modele ușoare de AI pentru implementarea pe dispozitive cu resurse limitate.
La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Selecteze și adapteze modele pre-antrenate potrivite pentru implementarea la margine.
- Aplice tehnici de cuantizare, tăiere și alte metode de compresie pentru a reduce dimensiunea și latența modelului.
- Fine-tune modele folosind învățarea prin transfer pentru performanță specifică sarcinii.
- Implementeze modele optimizate pe platforme hardware reale de margine.
