Corso di formazione Fine-tuning avanzato e gestione dei prompt in Vertex AI

Questo corso formativo dal vivo condotto da istruttori in Italia (online o in sede) è pensato per professionisti esperti nel campo del machine learning che desiderano padroneggiare le tecniche più moderne di transfer learning e applicarle a problemi reali complessi.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti e le metodologie avanzate legati al transfer learning.
• Implementare tecniche di adattamento a domini specifici per modelli pre-addestrati.
• Utilizzare l’apprendimento continuo per gestire compiti e dataset in evoluzione.
• Dominare il fine-tuning multi-task al fine di migliorare le prestazioni del modello su diversi task.

Questo corso pratico, con docente presente in Italia (online o in presenza), è indirizzato a ingegneri esperti di manutenzione dell’IA e professionisti MLOps che desiderano implementare flussi operativi per l’apprendimento continuo efficaci, nonché strategie di aggiornamento ottimali per modelli ottimizzati già distribuiti.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Progettare e implementare flussi di lavoro basati sull’apprendimento continuo per i modelli attivi.
• Contrastare il fenomeno dell’oblio catastrofico mediante tecniche di addestramento adeguate e una gestione ottimale della memoria.
• Automatizzare la monitoraggio dei cambiamenti nei dati o nella performance del modello, attivando gli aggiornamenti necessari.
• Integrare queste strategie nei processi CI/CD e MLOps già esistenti.

Questo corso formativo dal vivo, tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza), è indirizzato a sviluppatori, data scientist e professionisti tecnologici di livello intermedio desiderosi di sfruttare Google Vertex AI per creare e distribuire modelli AI su misura.

Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le capacità e le funzionalità di Google Vertex AI.
• Configurare l’ambiente di lavoro su Google Vertex AI.
• Sviluppare ed addestrare modelli di intelligenza artificiale personalizzati utilizzando Vertex AI.
• Distribuire e gestire i modelli AI su Google Cloud Platform.
• Utilizzare gli strumenti offerti da Vertex AI per monitorare e ottimizzare le prestazioni dei modelli.
• Applicare le migliori pratiche nello sviluppo e nella distribuzione di modelli AI.

Il corso, tenuto da un istruttore in diretta Italia (online o in sede), è pensato per professionisti avanzati desiderosi di distribuire modelli ottimizzati in modo sicuro ed efficace.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere le problematiche legate alla messa in produzione dei modelli personalizzati.
• Containerizzare e distribuire i modelli con l’ausilio di strumenti come Docker e Kubernetes.
• Implementare sistemi di monitoraggio e registrazione per i modelli attivi.
• Ottimizzare le prestazioni in termini di latenza e capacità di scalabilità nei contesti reali.

Si tratta di un corso formativo dal vivo con la guida di un istruttore in Italia (online o in sede), destinato a professionisti di livello intermedio desiderosi di acquisire competenze pratiche per personalizzare i modelli AI relativamente a compiti fondamentali nel settore finanziario.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi fondamentali dell’adattamento dei modelli per applicazioni finanziarie.
• Sfruttare modelli preaddestrati nell’ambito di task specializzati nel settore finanziario.
• Applicare tecniche utili al rilevamento delle frodi, alla valutazione dei rischi e alla generazione di consigli finanziari.
• Garantire la conformità alle normative finanziarie come il GDPR e il SOX.
• Implementare misure di sicurezza dei dati e pratiche etiche nell’impiego dell’AI nel mondo della finanza.

Questo corso formativo dal vivo, con la guida di istruttori in Italia (online o in sede), si rivolge a professionisti con competenze intermedie e avanzate che desiderano personalizzare modelli pre-addestrati per compiti specifici.

Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'ottimizzazione e i suoi ambiti di applicazione.
• Preparare dataset adeguati per l'adattamento dei modelli pre-addestrati.
• Ottimizzare grandi modelli linguistici (LLM) per compiti di elaborazione del linguaggio naturale.
• Ottimizzare le prestazioni dei modelli e risolvere i problemi più comuni.

Questo corso formativo dal vivo tenuto da istruttori in Italia (online o in presenza) si rivolge a sviluppatori e professionisti dell’intelligenza artificiale di livello intermedio che desiderano implementare strategie di fine-tuning per modelli su larga scala senza dover disporre di risorse computazionali ingenti.

Alla conclusione del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i fondamenti della Low-Rank Adaptation (LoRA).
• Applicare LoRA per ottimizzare il fine-tuning dei modelli su larga scala.
• Ottimizzare tale processo in contesti con risorse limitate.
• Valutare e distribuire i modelli realizzati tramite LoRA per impieghi pratici.

Questo corso dal vivo guidato da un istruttore in Italia (online o in sede) è pensato per sviluppatori, ingegneri cloud e team tecnici di prodotto, sia alle prime armi che esperti, desiderosi di impiegare gli strumenti di IA generativa di Google Cloud per costruire ed analizzare applicazioni AI pratiche.

Alla fine della formazione i partecipanti saranno in grado di conoscere i servizi di IA generativa di Google Cloud, progettare prompt e flussi di lavoro efficaci, realizzare semplici applicazioni tramite Vertex AI, nonché adottare pratiche responsabili nell’utilizzo dell’IA.

Questa formazione dal vivo, guidata da un istruttore in Italia (online o in presenza), si rivolge a sviluppatori e professionisti tecnici di livello base, intermedio e avanzato che desiderano utilizzare Google Cloud per creare agenti AI in grado di automatizzare attività, utilizzare strumenti e lavorare con dati aziendali.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: spiegare i concetti degli agenti AI, creare agenti con Vertex AI, collegare gli agenti a strumenti e dati esterni e implementare agenti per casi d'uso aziendali.