Domain-Specific Fine-Tuning for Finance - Plan Szkolenia

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych specjalistów od uczenia maszynowego, którzy chcą opanować najnowocześniejsze techniki uczenia transferowego i zastosować je do złożonych problemów w świecie rzeczywistym.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zaawansowane koncepcje i metodologie w uczeniu transferowym.
• Wdrożyć techniki adaptacji specyficzne dla domeny dla wstępnie wytrenowanych modeli.
• Zastosować ciągłe uczenie się do zarządzania ewoluującymi zadaniami i zestawami danych.
• Opanować wielozadaniowe dostrajanie w celu zwiększenia wydajności modelu w różnych zadaniach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą niezawodnie i wydajnie wdrażać precyzyjnie dostrojone modele.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć wyzwania związane z wdrażaniem precyzyjnie dostrojonych modeli do produkcji.
• Konteneryzować i wdrażać modele przy użyciu narzędzi takich jak Docker i Kubernetes.
• Wdrożyć monitorowanie i rejestrowanie wdrożonych modeli.
• Optymalizować modele pod kątem opóźnień i skalowalności w rzeczywistych scenariuszach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą dostosować wstępnie wytrenowane modele do określonych zadań i zestawów danych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć zasady dostrajania i jego zastosowania.
• Przygotować zestawy danych do dostrajania wstępnie wytrenowanych modeli.
• Dostroić duże modele językowe (LLM) do zadań NLP.
• Optymalizować wydajność modeli i radzić sobie z typowymi wyzwaniami.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów i praktyków AI, którzy chcą wdrożyć strategie dostrajania dużych modeli bez potrzeby korzystania z rozległych zasobów obliczeniowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady Low-Rank Adaptation (LoRA).
• Wdrożyć LoRA w celu wydajnego dostrajania dużych modeli.
• Zoptymalizować dostrajanie dla środowisk o ograniczonych zasobach.
• Ocenić i wdrożyć modele dostrojone LoRA do praktycznych zastosowań.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą opanować multimodalne dostrajanie modeli dla innowacyjnych rozwiązań AI.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli

• Zrozumieć architekturę modeli multimodalnych, takich jak CLIP i Flamingo.
• Skutecznie przygotowywać i wstępnie przetwarzać multimodalne zestawy danych.
• Dostroić modele multimodalne do konkretnych zadań.
• Optymalizować modele pod kątem rzeczywistych zastosowań i wydajności.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą ulepszyć swoje projekty NLP poprzez skuteczne dostrojenie wstępnie wytrenowanych modeli językowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć podstawy dostrajania dla zadań NLP.
• Dostroić wstępnie wytrenowane modele, takie jak GPT, BERT i T5, do konkretnych zastosowań NLP.
• Optymalizacja hiperparametrów w celu poprawy wydajności modelu.
• Ocena i wdrażanie dostrojonych modeli w rzeczywistych scenariuszach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych badaczy sztucznej inteligencji, inżynierów uczenia maszynowego i programistów, którzy chcą dostroić DeepSeek modele LLM do tworzenia wyspecjalizowanych aplikacji AI dostosowanych do konkretnych branż, dziedzin lub potrzeb biznesowych.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć architekturę i możliwości modeli DeepSeek, w tym DeepSeek-R1 i DeepSeek-V3.
• Przygotować zestawy danych i wstępnie przetworzyć dane do dostrojenia.
• Dostrajanie DeepSeek LLM do zastosowań specyficznych dla danej domeny.
• Efektywna optymalizacja i wdrażanie dostrojonych modeli.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w Polsce, jest skierowane do inżynierów uczenia maszynowego, deweloperów AI oraz naukowców danych na poziomie średnim do zaawansowanym, którzy chcą nauczyć się używania QLoRA do efektywnego dopasowywania dużych modeli do określonych zadań i dostosowań.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teorię stojącą za QLoRA i technikami kwantyzacji dla modeli językowych (LLMs).
• Wdrożyć QLoRA w procesie dopasowywania dużych modeli językowych do zastosowań specjalistycznych.
• Optymalizować wydajność dopasowywania przy ograniczonych zasobach obliczeniowych za pomocą kwantyzacji.
• Efektywnie wdrażać i oceniać dopasowane modele w rzeczywistych zastosowaniach.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML practitioners and AI developers who wish to fine-tune and deploy open-weight models like LLaMA, Mistral, and Qwen for specific business or internal applications.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the ecosystem and differences between open-source LLMs.
• Prepare datasets and fine-tuning configurations for models like LLaMA, Mistral, and Qwen.
• Execute fine-tuning pipelines using Hugging Face Transformers and PEFT.
• Evaluate, save, and deploy fine-tuned models in secure environments.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level NLP engineers and knowledge management teams who wish to fine-tune RAG pipelines to enhance performance in question answering, enterprise search, and summarization use cases.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and workflow of RAG systems.
• Fine-tune retriever and generator components for domain-specific data.
• Evaluate RAG performance and apply improvements through PEFT techniques.
• Deploy optimized RAG systems for internal or production use.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w trybie Polsce (online lub stacjonarnym) jest przeznaczone dla zaawansowanych inżynierów uczenia maszynowego i badaczy sztucznej inteligencji, którzy chcą zastosować RLHF do doszlifowania dużych modeli AI w celu uzyskania lepszej wydajności, bezpieczeństwa i zgodności.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć teoretyczne podstawy RLHF i dlaczego jest ono kluczowe w współczesnym rozwoju sztucznej inteligencji.
• Wdrożyć modele nagród opartych na opinii człowieka, aby kierować procesami uczenia wzmocnionego.
• Doszkolić duże modele językowe za pomocą technik RLHF, aby dostosować wyniki do preferencji człowieka.
• Zastosować najlepsze praktyki w zakresie skalowania procesów RLHF dla systemów sztucznej inteligencji przeznaczonych do produkcji.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
• Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
• Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
• Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą opanować techniki optymalizacji dużych modeli pod kątem opłacalnego dostrajania w rzeczywistych scenariuszach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć wyzwania związane z dostrajaniem dużych modeli.
• Zastosować rozproszone techniki szkoleniowe do dużych modeli.
• Wykorzystać kwantyzację modelu i przycinanie w celu zwiększenia wydajności.
• Optymalizować wykorzystanie sprzętu do zadań dostrajania.
• Skutecznie wdrażać dostrojone modele w środowiskach produkcyjnych.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą wykorzystać moc szybkiej inżynierii i uczenia się kilku ujęć, aby zoptymalizować wydajność LLM w rzeczywistych zastosowaniach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć zasady inżynierii podpowiedzi i uczenia się kilku strzałów.
• Projektować skuteczne podpowiedzi dla różnych zadań NLP.
• Wykorzystywać techniki "few-shot" do adaptacji LLM przy minimalnej ilości danych.
• Optymalizować wydajność LLM pod kątem praktycznych zastosowań.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and AI engineers who wish to fine-tune large language models more affordably and efficiently using methods like LoRA, Adapter Tuning, and Prefix Tuning.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the theory behind parameter-efficient fine-tuning approaches.
• Implement LoRA, Adapter Tuning, and Prefix Tuning using Hugging Face PEFT.
• Compare performance and cost trade-offs of PEFT methods vs. full fine-tuning.
• Deploy and scale fine-tuned LLMs with reduced compute and storage requirements.