Fine-tuning odbrambenog AI-a za autonomne sisteme i nadzor Kurs za obuku

Ova obuka sa instruktorom u Srbija pokriva naprednu prilagodbu i upravljanje promptovima u Vertex AI, pomažući praktikama srednjeg i naprednog nivoa da optimizuju Gemini modele, implementiraju rigorozne tokove posla za evaluaciju i implementiraju pouzdane generativne AI rešenja za stvarna poslovna okruženja.

Ovo vođeno, uživo obuku na <lokalizaciji> (online ili uživo) namenjeno je profesionalcima u mašinskom učenju naprednog nivoa koji žele da savladaju najnovije tehnike prenosa znanja i primene ih na kompleksne probleme iz stvarnog sveta.

Na kraju ove obuke, učesnici će moći da:

• Razumeju napredne koncepte i metodologije u prenosu znanja.
• Implementiraju tehnike prilagodbe specifičnim domenima za prethodno obučene modele.
• Primene kontinuirano učenje za upravljanje promenljivim zadacima i skupovima podataka.
• Savladaju fine-tuning za više zadataka radi poboljšanja performansi modela preko različitih zadataka.

Ova obuka sa instruktorem uživo u Srbija (online ili na lokaciji) namenjena je inženjerima za održavanje AI sistema naprednog nivoa i MLOps profesionalcima koji žele da implementiraju robusne pipelineove za kontinuirano učenje i efikasne strategije ažuriranja za razvijene, fino-tunjane modele.

Na kraju ove obuke, učesnici će moći da:

• Dizajniraju i implementiraju tokove rada za kontinuirano učenje za razvijene modele.
• Ublaže katastrofalno zaboravljanje kroz pravilno obučavanje i upravljanje memorijom.
• Automatizuju nadzor i okidače za ažuriranje na osnovu drift-a modela ili promena u podacima.
• Integrišu strategije ažuriranja modela u postojeće CI/CD i MLOps pipelineove.

Ova instruktur-vodena, uživo obuka u lokaciji <> (online ili na lokaciji) namenjena je profesionalcima naprednog nivoa koji žele da pouzdano i efikasno implementiraju fine-tuned modele.

Nakon završetka ove obuke, učesnici će biti u stanju da:

• Razumeju izazove implementacije fine-tuned modela u produkciju.
• Containerizuju i implementiraju modele koristeći alate poput Dockera i Kubernetesa.
• Implementiraju praćenje i beleženje logova za implementirane modele.
• Optimizuju modele za latenciju i skalabilnost u scenarijima iz stvarnog sveta.

Ova obuka sa instruktorkom/instruktorom uživo u domeni Srbija (online ili na lokaciji) namenjena je profesionalcima srednjeg nivoa koji žele da steknu praktične veštine u prilagođavanju AI modela za ključne finansijske zadatke.

Na kraju ove obuke, učesnici će moći da:

• Razumeju osnove prilagođavanja AI modela za primenu u finansijama.
• Koriste već trenirane modele za zadatke specifične za finansijsku domenu.
• Primene tehnike za detekciju prevare, procenu rizika i generisanje finansijskih saveta.
• Osiguraju usklađenost sa finansijskim regulativama poput GDPR-a i SOX-a.
• Implementiraju prakse bezbednosti podataka i etičke AI u finansijskim aplikacijama.

Ova trainerska obuka koju vodi instruktora uživo u Srbija (onlajn ili na lokaciji) namenjena je profesionalcima srednjeg i naprednog nivoa koji žele da prilagode predtreningovane modele za specifične zadatke i skupove podataka.

Na kraju ove obuke, učesnici će moći da:

• razumeju principe fino-tuniniga i njegove primene.
• prepričaju skupove podataka za fino-tuning predtreningovanih modela.
• provedu fino-tuning velikih jezičkih modela (LLM) za zadatake iz oblasti NLP.
• optimizuju performanse modela i rešavaju uobičajene izazove.

Ovo instruktur-vodjeno, uživo obuke u Srbija (online ili na lokaciji) namenjene su razvojcima i AI praktikama srednjeg nivoa koji žele da implementiraju strategije fino podešavanja velikih modela bez potrebe za značajnim računovskim resursima.

Nakon završetka ove obuke, učesnici će moći da:

• razumeju principe Low-Rank Adaptation (LoRA) tehnike.
• implementiraju LoRA radi efikasnog fino podešavanja velikih modela.
• optimizuju proces fino podešavanja za okruženja sa ograničenim resursima.
• procenjuju i razvrtaju modele podešene pomoću LoRA za praktičnu primenu.

Ova obuka koju vodi instruktur, održava se uživo u Srbija (online ili na lokaciji klijenta) i namenjena je profesionalima naprednog nivoa koji žele da savladaju tehniku prilagođavanja multimodalnih modela za inovativna rešenja veštačke inteligencije.

Krajem ove obuke, polaznici će moći da:

• razume arhitekturu multimodalnih modela poput CLIP i Flamingo.
• efikasno pripreme i predobrade multimodalne skupove podataka.
• prilagode multimodalne modele za specifične zadatke.
• optimizuju modele za primenu u stvarnom svetu i poboljšanje performansi.

Ovaj instruktor voden, uživo trening u Srbija (online ili na lokaciji) namenjen je profesionalima srednjeg nivoa koji žele da unaprede svoje NLP projekte kroz efikasno fine-tuning prethodno obučених jezičkih modela.

Na kraju ovog treninga, učesnici će moći da:

• razumeju osnove fine-tuninga za NLP zadatke.
• odraze fine-tuning prethodno obučених modela kao što su GPT, BERT i T5 za specifične NLP aplikacije.
• optimizuju hiperparametre za poboljšanje performansi modela.
• procene i uspostave fine-tuned modele u realnim scenarijima.

Ovaj obuci koju vodi predavač u Srbija (online ili licno) namenjena je naprednim naučnicima za podatke i AI inženjerima u finansijskom sektoru koji žele da prilagode modele za primene kao što su kreditno ocenjivanje, detekcija prevare i modeliranje rizika, koristeći specifične finansijske podatke domene.

Do kraja ove obuke, učesnici će moći da:

• Fine-tune-uju AI modele na finansijskim skupovima podataka radi poboljšane predikcije prevare i rizika.
• Primene tehnike kao što su transfer learning (prenos znanja), LoRA i regularizacija radi poboljšanja efikasnosti modela.
• Integrišu finansijska razmatranja usaglašenosti (compliance) u tok rada AI modeliranja.
• Razviju (deploy) prilagođene modele za produkcijsku upotrebu na platformama finansijskih usluga.

Ova obuka sa instruktom, koja se odvija uživo na lokaciji < (online ili na licu mesta), namenjena je medicinskim developerima veštačke inteligencije i naučnicima na podacima srednjeg do naprednog nivoa znanja, koji žele da usavršavaju modele za kliničku dijagnostiku, predviđanje bolesti i prognozu ishoda kod pacijenata, koristeći strukturirane i nestrukturisane medicinske podatke.

Na kraju ove obuke, učesnici će moći da:

• Usavršavaju modele veštačke inteligencije na zdravstvenim skupovima podataka, uključujući EMR, snimke i podatke vremenskih serija.
• Primenjuju transfer learning, adaptaciju na domen i kompresiju modela u medicinskom kontekstu.
• Rešavaju pitanja privatnosti, pristrasnosti (bias) i usklađenosti sa propisima u razvoju modela.
• Implementiraju i prate usavršene modele u stvarnom zdravstvenom okruženju.

Ova obuka koju vodi predavač uživo u <lok> (online ili na lokaciji) namenjena je istraživačima AI-a naprednog nivoa, inženjerima mašinskog učenja i developerima koji žele da dostroje DeepSeek LLM modele radi kreiranja specijalizovanih AI aplikacija prilagođenih određenim industrijskim segmentima, domenima ili poslovnim potrebama.

Na kraju ove obuke, učesnici će moći da:

• Razumeju arhitekturu i sposobnosti DeepSeek modela, uključujući DeepSeek-R1 i DeepSeek-V3.
• Pripreme skupove podataka i obave predobradu podataka za dostrojavanje.
• Dostroje DeepSeek LLM za domen-specifične aplikacije.
• Optimizuju i implementiraju dostrojenе modele efikasno.

Ova obuka koju vodi predavač, uživo u Srbija (online ili na lokaciji), namenjena je inženjerima pravnih tehnologija srednjeg nivoa i AI developerima koji žele da precizuju jezičke modele za zadatke poput analize ugovora, ekstrakcije odredbi i automatizovanih pravnih istraživanja u okruženjima pružanja pravnih usluga.

Na kraju ove obuke, učesnici će moći:

• Pripremiti i očistiti pravne dokumente radi precizacije NLP modela.
• Primetiti strategije precizacije kako bi poboljšali tačnost modela u pravnim zadacima.
• Pokrenuti modele za podršku u pregledu, klasifikaciji i istraživanju ugovora.
• Obezbediti usklađenost, moguće revizije i praćenje izlaza AI u pravnim kontekstima.

Ova obuka sa instruktorom uživo u Srbija (online ili uživo) namenjena je inženjerima mašinskog učenja, AI programerima i naučnicima podataka srednjeg do naprednog nivoa koji žele da nauče kako da koriste QLoRA za efikasno fino-tuning velikih modela za specifične zadatke i prilagođavanja.

Nakon završetka ove obuke, učesnici će biti u mogućnosti:

• Razumevati teoriju iza QLoRA-e i tehnike kvantizacije za LLM-ove.
• Implementirati QLoRA u fino-tuning velikih jezičkih modela za aplikacije specifične za domen.
• Optimizirati performanse fino-tuninoma na ograničenim računalnim resursima koristeći kvantizaciju.
• Efikasno razvijati i evaluirati fino-tunovane modele u realnim aplikacijama.

Ovaj interaktivni, predavački program uživo u lokaciji Srbija (online ili uživo) namenjen je razvojnim inženjerima srednjeg nivoa specijalizovanim za ugrađenu veštačku inteligenciju i specijalistima za Edge proračun koji žele da prilagode i optimizuju lake AI modele za implementaciju na uređajima sa ograničenim resursima.

Na kraju ovog treninga, učesnici će moći da:

• Izaberu i prilagode unapred obučene modele pogod za Edge implementaciju.
• Primene kvantizaciju, pranje i druge tehnike kompresije kako bi smanjili veličinu modela i latenciju.
• Prilagode modele korišćenjem transfer učenja radi postizanja performansi specifičnih za zadatke.
• Implementiraju optimizovane modele na stvarnim Edge hardverskim platformama.