Corso di formazione Domain-Specific Fine-Tuning for Finance

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti dell'apprendimento automatico di livello avanzato che desiderano padroneggiare tecniche di transfer learning all'avanguardia e applicarle a problemi complessi del mondo reale.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere concetti e metodologie avanzate nell'apprendimento di trasferimento.
• Implementare tecniche di adattamento specifiche del dominio per modelli pre-addestrati.
• Applica l'apprendimento continuo per gestire attività e set di dati in evoluzione.
• Padroneggia la messa a punto multi-task per migliorare le prestazioni del modello in tutte le attività.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano implementare modelli ottimizzati in modo affidabile ed efficiente.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi le sfide legate all'implementazione di modelli ottimizzati nell'ambiente di produzione.
• Containerizza e distribuisci i modelli utilizzando strumenti come Docker e Kubernetes.
• Implementare il monitoraggio e la registrazione per i modelli distribuiti.
• Ottimizza i modelli per la latenza e la scalabilità in scenari reali.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio e avanzato che desiderano personalizzare modelli pre-addestrati per attività e set di dati specifici.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi del fine-tuning e le sue applicazioni.
• Preparare i set di dati per l'ottimizzazione dei modelli pre-addestrati.
• Ottimizza i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per le attività di NLP.
• Ottimizza le prestazioni del modello e affronta le sfide più comuni.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio e professionisti dell'intelligenza artificiale che desiderano implementare strategie di messa a punto per modelli di grandi dimensioni senza la necessità di ampie risorse computazionali.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi dell'adattamento di basso rango (LoRA).
• Implementa LoRA per una messa a punto efficiente di modelli di grandi dimensioni.
• Ottimizza l'ottimizzazione per ambienti con risorse limitate.
• Valuta e distribuisci modelli ottimizzati per LoRA per applicazioni pratiche.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare la messa a punto di modelli multimodali per soluzioni di intelligenza artificiale innovative.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi l'architettura dei modelli multimodali come CLIP e Flamingo.
• Prepara e pre-elabora in modo efficace i set di dati multimodali.
• Ottimizza i modelli multimodali per attività specifiche.
• Ottimizza i modelli per le applicazioni e le prestazioni del mondo reale.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano migliorare i loro progetti di PNL attraverso l'efficace messa a punto di modelli linguistici pre-addestrati.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i fondamenti della messa a punto per le attività di NLP.
• Ottimizza i modelli pre-addestrati come GPT, BERT e T5 per applicazioni NLP specifiche.
• Ottimizza gli iperparametri per migliorare le prestazioni del modello.
• Valuta e distribuisci modelli ottimizzati in scenari reali.

Questo corso di formazione dal vivo e guidato da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a ricercatori AI di livello avanzato, ingegneri di machine learning e sviluppatori che desiderano ottimizzare DeepSeek modelli LLM per creare applicazioni AI specializzate su misura per industrie, domini o esigenze aziendali specifiche.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l'architettura e le capacità dei modelli DeepSeek, inclusi DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3.
• Preparare set di dati e preprocessare i dati per l'ottimizzazione.
• Affinare DeepSeek LLM per applicazioni specifiche del settore.
• Ottimizzare e distribuire modelli ottimizzati in modo efficiente.

Questo corso guidato dal formatore in Italia (online o presenza) è rivolto a ingegneri di apprendimento automatico, sviluppatori AI e scienziati dei dati di livello intermedio-avanzato che desiderano imparare come utilizzare QLoRA per addestrare in modo efficiente modelli grandi su specifiche attività e personalizzazioni.

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

• Comprendere la teoria dietro QLoRA e le tecniche di quantizzazione per LLM (Large Language Models).
• Mettere in pratica QLoRA nell'addestramento di modelli linguistici grandi per applicazioni specifiche del settore.
• Ottimizzare le prestazioni dell'addestramento su risorse computazionali limitate utilizzando la quantizzazione.
• Deployare e valutare modelli addestrati in applicazioni reali in modo efficiente.

Questo corso guidato da un istruttore in Italia (online o presenza) è rivolto a praticanti intermediori di ML e sviluppatori AI che desiderano adattare e distribuire modelli open-weight come LLaMA, Mistral e Qwen per applicazioni aziendali specifiche o interne.

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

• Comprendere l'ecosistema e le differenze tra LLM open source.
• Preparare insiemi di dati e configurazioni per l'adattamento per modelli come LLaMA, Mistral e Qwen.
• Eseguire pipeline di adattamento utilizzando Hugging Face Transformers e PEFT.
• Valutare, salvare e distribuire modelli adattati in ambienti sicuri.

Questo corso guidato dall'insegnante in Italia (online o sul posto) è rivolto a ingegneri di apprendimento automatico avanzati e ricercatori di IA che desiderano applicare RLHF per affinare modelli AI grandi per una prestazione, sicurezza e allineamento superiori.

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

• Comprendere le basi teoriche dell'RLHF e perché è essenziale nello sviluppo moderno dell'IA.
• Mettere in pratica modelli di reward basati sul feedback umano per guidare i processi di apprendimento per rinforzo.
• Perfezionare grandi modelli linguistici utilizzando tecniche RLHF per allineare le uscite con le preferenze umane.
• Applicare le migliori pratiche per la scalabilità dei flussi di lavoro RLHF per sistemi AI di grado produttivo.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare le tecniche per l'ottimizzazione di modelli di grandi dimensioni per una messa a punto conveniente in scenari del mondo reale.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi le sfide della messa a punto di modelli di grandi dimensioni.
• Applicare tecniche di training distribuite a modelli di grandi dimensioni.
• Sfrutta la quantizzazione e l'eliminazione dei modelli per l'efficienza.
• Ottimizza l'utilizzo dell'hardware per le attività di messa a punto.
• Distribuisci modelli ottimizzati in modo efficace negli ambienti di produzione.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano sfruttare la potenza dell'ingegneria rapida e dell'apprendimento a pochi colpi per ottimizzare le prestazioni LLM per le applicazioni del mondo reale.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendi i principi dell'ingegneria rapida e dell'apprendimento a pochi colpi.
• Progetta prompt efficaci per varie attività di NLP.
• Sfrutta le tecniche a pochi colpi per adattare gli LLM con dati minimi.
• Ottimizza le prestazioni LLM per applicazioni pratiche.

Questo corso guidato dal formatore in Italia (online o presenza) è rivolto a data scientist e ingegneri AI di livello intermedio che desiderano ottimizzare il fine-tuning dei modelli linguistici grandi in modo più economico ed efficiente utilizzando metodi come LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning.

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

• Comprendere la teoria sottostante gli approcci al fine-tuning con parametri efficienti.
• Implementare LoRA, Adapter Tuning e Prefix Tuning utilizzando Hugging Face PEFT.
• Confrontare le prestazioni e i compromessi di costo dei metodi PEFT rispetto al fine-tuning completo.
• Distribuire ed scalare modelli LLM fine-tunati con requisiti ridotti di calcolo e archiviazione.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti dell'apprendimento automatico di livello principiante e intermedio che desiderano comprendere e applicare tecniche di apprendimento di trasferimento per migliorare l'efficienza e le prestazioni nei progetti di intelligenza artificiale.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i concetti fondamentali e i vantaggi del transfer learning.
• Esplora i modelli pre-addestrati più diffusi e le relative applicazioni.
• Esegui l'ottimizzazione di modelli pre-addestrati per attività personalizzate.
• Applica il transfer learning per risolvere problemi del mondo reale in PNL e visione artificiale.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano affinare le proprie competenze nella diagnosi e nella risoluzione di problemi di messa a punto per i modelli di apprendimento automatico.

Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Diagnostica problemi come l'overfitting, l'underfitting e lo squilibrio dei dati.
• Implementare strategie per migliorare la convergenza dei modelli.
• Ottimizza l'ottimizzazione delle pipeline per ottenere prestazioni migliori.
• Esegui il debug dei processi di formazione utilizzando strumenti e tecniche pratiche.