Fine-Tuning Formare în România

Acest 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.

Acest 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.

Această 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.

Acest 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.

Acest 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.

Acest 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.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de vizualizare pe calculator și dezvoltatorilor de AI de nivel avansat care doresc să ajusteze VLMs precum CLIP și Flamingo pentru a îmbunătăți performanța la sarcini specifice industriilor care implică texte și imagini.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și metodele de preantrenare ale modelelor vizual-lingvistice.
• Să ajusteze VLMs pentru clasificare, recuperare, generare de descrieri sau întrebări-răspunsuri multimodale.
• Să pregătească seturi de date și să aplice strategii PEFT pentru a reduce utilizarea resurselor.
• Să evalueze și să implementeze VLMs personalizate în medii de producție.

Acest training condus de un instructor, în format live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de machine learning de nivel intermediar și profesioniștilor din domeniul conformității AI care doresc să identifice, să evalueze și să reducă riscurile de siguranță și părtinirile din modelele de limbaj fine-tuned.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege contextul etic și de reglementare pentru sistemele AI sigure.
• Identifica și evalua formele comune de părtinire în modelele fine-tuned.
• Aplica tehnici de mitigare a părtinirii în timpul și după antrenament.
• Proiecta și audita modele pentru siguranță, transparență și echitate.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor NLP de nivel intermediar și echipelor de management al cunoștințelor care doresc să ajusteze pipeline-urile RAG pentru a îmbunătăți performanța în cazuri de utilizare precum răspunsul la întrebări, căutarea în întreprindere și rezumare.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Să înțeleagă arhitectura și fluxul de lucru al sistemelor RAG.
• Să ajusteze componentele de recuperare și generare pentru date specifice domeniului.
• Să evalueze performanța RAG și să aplice îmbunătățiri prin tehnici PEFT.
• Să implementeze sisteme RAG optimizate pentru uz intern sau de producție.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat practicienilor de nivel intermediar în domeniul ML și dezvoltatorilor de AI care doresc să ajusteze finițat și să implementeze modele cu ponderi deschise precum LLaMA, Mistral și Qwen pentru aplicații de afaceri sau interne specifice.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege ecosistemul și diferențele dintre modelele LLM open-source.
• Pregăti seturi de date și configurații de ajustare finițată pentru modele precum LLaMA, Mistral și Qwen.
• Executa pipeline-uri de ajustare finițată folosind Hugging Face Transformers și PEFT.
• Evalua, salva și implementează modele ajustate finițat în medii sigure.

Acest training live, condus de un instructor, în România (online sau onsite) se adresează data scientiștilor și inginerilor AI de nivel intermediar care doresc să ajusteze fin modele de limbaj de mari dimensiuni într-un mod mai accesibil și mai eficient, folosind metode precum LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă teoria din spatele abordărilor de fine-tuning eficient din punct de vedere al parametrilor.
• Implementeze LoRA, Adapter Tuning și Prefix Tuning folosind Hugging Face PEFT.
• Compare compromisurile de performanță și cost ale metodelor PEFT față de fine-tuningul complet.
• Implementeze și scaleze LLM-uri ajustate fin cu cerințe reduse de calcul și stocare.

Acest 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.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat inginerilor de învățare automată de nivel avansat și cercetătorilor în domeniul IA care doresc să aplice RLHF pentru a ajusta modele mari de IA pentru o performanță, siguranță și aliniere superioară.

La sfârșitul acestui training, participanții vor putea:

• Înțelege fundamentele teoretice ale RLHF și de ce este esențială în dezvoltarea IA modernă.
• Implementa modele de recompensă bazate pe feedback uman pentru a ghida procesele de învățare prin întărire.
• Ajusta modele mari de limbaj folosind tehnici RLHF pentru a alinia rezultatele cu preferințele umane.
• Aplica cele mai bune practici pentru scalarea fluxurilor de lucru RLHF pentru sisteme de IA de nivel de producție.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului) este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să dobândească abilități practice în personalizarea modelelor de IA pentru sarcini financiare critice.

La sfârșitul acestei formări, participanții vor putea:

• Să înțeleagă elementele de bază ale reglării pentru aplicații financiare.
• Să utilizeze modele pre-antrenate pentru sarcini specifice domeniului financiar.
• Să aplice tehnici pentru detectarea fraudelor, evaluarea riscurilor și generarea de sfaturi financiare.
• Să asigure conformitatea cu reglementările financiare precum GDPR și SOX.
• Să implementeze practici de securitate a datelor și etică IA în aplicațiile financiare.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor de nivel avansat care doresc să-și îmbunătățească abilitățile în diagnosticarea și rezolvarea provocărilor de fine-tuning pentru modelele de învățare automată.

La finalul acestui training, participanții vor putea:

• Diagnostica probleme precum supraadaptarea, subadaptarea și dezechilibrele de date.
• Să implementeze strategii pentru a îmbunătăți convergența modelului.
• Să optimizeze fluxurile de fine-tuning pentru o performanță mai bună.
• Să depaneze procesele de antrenament folosind instrumente și tehnici practice.

Această formare condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel avansat care doresc să stăpânească tehnici de optimizare a modelelor mari pentru fine-tuning rentabil în scenarii din lumea reală.

La finalul acestei formări, participanții vor putea:

• Înțelege provocările legate de fine-tuningul modelelor mari.
• Aplica tehnici de antrenament distribuit pentru modele mari.
• Folosi cuantizarea și tăierea modelelor pentru eficiență.
• Optimiza utilizarea hardware-ului pentru sarcinile de fine-tuning.
• Implementa modele ajustate eficient în medii de producție.

Această instruire condusă de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinată profesioniștilor de nivel intermediar care doresc să valorifice puterea ingineriei prompt și a învățării cu puține exemple pentru a optimiza performanța LLM pentru aplicații din lumea reală.

La finalul acestei instruiri, participanții vor putea:

• Înțelege principiile ingineriei prompt și ale învățării cu puține exemple.
• Să proiecteze prompt-uri eficiente pentru diverse sarcini NLP.
• Să utilizeze tehnici cu puține exemple pentru a adapta LLM-uri cu un minim de date.
• Să optimizeze performanța LLM pentru aplicații practice.

Această 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.

Această 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.

Acest 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.

Această 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.

Acest training condus de un instructor, live în România (online sau la fața locului), este destinat profesioniștilor din domeniul învățării automate de la nivel începător până la intermediar, care doresc să înțeleagă și să aplice tehnici de transfer de învățare pentru a îmbunătăți eficiența și performanța în proiectele de AI.

La finalul acestui training, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă conceptele de bază și beneficiile transferului de învățare.
• Exploreze modele preantrenate populare și aplicațiile lor.
• Efectueze fine-tuning al modelelor preantrenate pentru sarcini personalizate.
• Aplice transferul de învățare pentru a rezolva probleme din lumea reală în NLP și vizualizare computerizată.

Acest 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.

Acest 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.

Acest 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.