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 szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w Polsce, jest skierowane do zaawansowanych inżynierów utrzymania AI oraz profesjonalistów MLOps, którzy chcą wdrożyć solidne, ciągłe ścieżki uczenia się oraz skuteczne strategie aktualizacji dla wdrożonych, dostosowanych modeli.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Projektować i wdrażać ciągłe procesy uczenia się dla wdrożonych modeli.
• Zmniejszać zapominanie katastrofalne dzięki właściwemu szkoleniu i zarządzaniu pamięcią.
• Automatyzować monitorowanie i uruchamianie aktualizacji na podstawie odchyleń modeli lub zmian w danych.
• Integrować strategie aktualizacji modeli z istniejącymi pipeline'ami CI/CD oraz MLOps.

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.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.

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

• Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
• Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
• Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
• Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.

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

• Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
• Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
• Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
• Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.

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.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.

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

• Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
• Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
• Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
• Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.

This instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.

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

• Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
• Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
• Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
• Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.

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.

To szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych programistów AI wbudowanej i specjalistów obliczeń na krawędzi, którzy chcą dostosowywać i optymalizować lekko ważone modele AI do wdrażania na urządzeniach o ograniczonych zasobach.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wybierać i dostosowywać wstępnie przeszkolone modele odpowiednie do wdrażania na krawędzi.
• Zastosować kwantyzację, obcięcie i inne techniki kompresji w celu zmniejszenia rozmiaru modelu i opóźnień.
• Dostosowywać modele za pomocą transfer learning dla specyficznych zadań.
• Wdrażać zoptymalizowane modele na rzeczywistych platformach sprzętowych na krawędzi.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w Polsce, jest skierowane do praktyków ML i developerów AI na poziomie średnim, którzy chcą dostosowywać i wdrażać modele o otwartych wagach, takie jak LLaMA, Mistral i Qwen dla konkretnych zastosowań biznesowych lub wewnętrznych.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć ekosystem i różnice między otwartymi źródłami modeli LLM.
• Przygotować zestawy danych i konfiguracje do dostosowywania dla modeli, takich jak LLaMA, Mistral i Qwen.
• Wykonujeć procesy dostosowywania za pomocą Hugging Face Transformers i PEFT.
• Ocenić, zapisać i wdrożyć dostosowane modele w bezpiecznych środowiskach.