Corso di formazione Ottimizzazione di modelli multimodali

Vertex AI offre strumenti avanzati per il fine-tuning di modelli di grandi dimensioni e la gestione dei prompt, consentendo a sviluppatori e team di dati di ottimizzare l'accuratezza del modello, razionalizzare i flussi di lavoro iterativi e garantire una rigorosa valutazione con librerie e servizi integrati.

Questa formazione guidata da un istruttore (online o in loco) è rivolta a praticanti di livello intermedio ad avanzato che desiderano migliorare le prestazioni e la affidabilità delle applicazioni di AI generative utilizzando il fine-tuning supervisionato, la gestione delle versioni dei prompt e i servizi di valutazione in Vertex AI.

Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Applicare tecniche di fine-tuning supervisionato ai modelli Gemini in Vertex AI.
• Implementare flussi di lavoro per la gestione dei prompt, inclusa la versioning e il testing.
• Sfruttare le librerie di valutazione per benchmarkare e ottimizzare le prestazioni dell'AI.
• Distribuire e monitorare modelli migliorati in ambienti di produzione.

Formato del Corso

• Lezione interattiva e discussione.
• Laboratori pratici con strumenti di fine-tuning e gestione dei prompt di Vertex AI.
• Casi studio di ottimizzazione di modelli aziendali.

Opzioni di Personalizzazione del Corso

• Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare l'evento.

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 guidato dall'insegnante, live (online o in locale), è rivolto a ingegneri di manutenzione AI e professionisti MLOps di livello avanzato che desiderano implementare pipeline di apprendimento continuo robuste e strategie di aggiornamento efficaci per modelli finetunati distribuiti.

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

• Progettare ed implementare workflow di apprendimento continuo per modelli distribuiti.
• Mitigare il dimenticamento catastrofico attraverso un adeguato addestramento e gestione della memoria.
• Automatizzare il monitoraggio e i trigger di aggiornamento basati su drift del modello o modifiche dei dati.
• Integrare le strategie di aggiornamento dei modelli nelle pipeline CI/CD e MLOps esistenti.

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.

Questa formazione dal vivo, tenuta da un istruttore, in Italia (online o in presenza), è rivolta a professionisti di livello intermedio-avanzato che desiderano personalizzare modelli pre-addestrati per compiti e dataset specifici.

A conclusione di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere i principi del fine-tuning e le sue applicazioni.
• Preparare i dataset per il fine-tuning dei modelli pre-addestrati.
• Eseguire il fine-tuning di grandi modelli linguistici (LLM) per compiti di elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
• Ottimizzare le prestazioni del modello e affrontare le sfide 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 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 formativo pratico, tenuto da istruttori Italia (in modalità online o in presenza), si rivolge a data scientist ed ingegneri AI esperti operanti nel settore finanziario. Il loro obiettivo è ottimizzare i modelli per applicazioni come la valutazione del merito creditizio, il rilevamento delle frodi e la modellazione dei rischi, sfruttando dati finanziari specifici.

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

• Ottimizzare modelli AI utilizzando insiemi di dati finanziari per migliorare la previsione delle frodi e della rischiosità.
• Applicare tecniche quali il transfer learning, LoRA e la regolarizzazione al fine di ottimizzare l’efficienza dei modelli.
• Integrare le esigenze legate alla conformità normativa nel processo di sviluppo dei modelli AI.
• Implementare i modelli ottimizzati in ambienti produttivi all’interno delle piattaforme finanziarie.

Questo corso di formazione guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a sviluppatori di AI medica e data scientists di livello intermedio ad avanzato che desiderano fine-tuning i modelli per la diagnosi clinica, la previsione delle malattie e il forecast dei risultati dei pazienti utilizzando dati medici strutturati e non strutturati.

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

• Fine-tuning modelli AI su dataset sanitari che includono EMR, imaging e dati temporali.
• Applicare il transfer learning, l'adattamento del dominio e la compressione dei modelli in contesti medici.
• Affrontare privacy, bias e conformità normativa nello sviluppo dei modelli.
• Distribuire e monitorare i modelli fine-tuned in ambienti sanitari reali.

Questo corso pratico, tenuto da istruttori Italia (in modalità online o in presenza), si rivolge a ricercatori di livello avanzato nel campo dell’AI, ingegneri del machine learning e sviluppatori desiderosi di personalizzare i modelli DeepSeek LLM per creare strumenti AI su misura per settori specifici o esigenze aziendali.

Alla fine della formazione, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l’architettura e le potenzialità dei modelli DeepSeek, inclusi DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3.
• Preparare i dataset e eseguire la pre-elaborazione dei dati necessari per l’ottimizzazione.
• Ottimizzare i modelli DeepSeek LLM in base a requisiti specifici di dominio.
• Ottimizzare e distribuire efficacemente i modelli così ottenuti.

Questo corso interattivo e guidato dall'insegnante in Italia (online o presenziale) è rivolto a ingegneri avanzati di IA per la difesa e sviluppatori di tecnologie militari che desiderano addestrare modelli di deep learning per l'uso in veicoli autonomi, droni e sistemi di sorveglianza, mantenendo rigorose standard di sicurezza e affidabilità.

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

• Addestrare modelli di visione artificiale e fusione dei sensori per compiti di sorveglianza e mira.
• Adattare sistemi autonomi AI a ambienti e profili operativi mutevoli.
• Implementare meccanismi robusti di validazione e sicurezza in pipeline dei modelli.
• Assicurare l'allineamento con gli standard specifici di conformità, sicurezza e safety per la difesa.

Questo corso di formazione guidato dall'instruttore in Italia (online o in sede) è rivolto a ingegneri legal tech e sviluppatori AI di livello intermedio che desiderano affinare i modelli linguistici per compiti come l'analisi dei contratti, l'estrazione delle clausole e la ricerca legale automatizzata in ambienti di servizi legali.

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

• Preparare e pulire documenti legali per l'affinamento dei modelli NLP.
• Applicare strategie di affinamento per migliorare l'accuratezza del modello in compiti legali.
• Distribuire modelli per assistere nella revisione dei contratti, nella classificazione e nella ricerca legale.
• Garantire la conformità, l'auditabilità e la tracciabilità delle uscite AI in contesti legali.

Questo training guidato dall'instruttore (online o in loco) è rivolto a ingegneri di apprendimento automatico, sviluppatori AI e scienziati dei dati di livello intermedio ad avanzato che desiderano imparare come utilizzare QLoRA per affinare efficacemente modelli di grandi dimensioni per compiti specifici e personalizzazioni.

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

• Comprendere la teoria dietro QLoRA e le tecniche di quantizzazione per i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs).
• Implementare QLoRA per affinare modelli linguistici di grandi dimensioni per applicazioni specifiche.
• Ottimizzare le prestazioni dell'affinamento su risorse computazionali limitate utilizzando la quantizzazione.
• Distribuire e valutare i modelli affinati in applicazioni reali in modo efficiente.

Questo training live guidato dall'insegnante in Italia (online o in presenza) è rivolto a sviluppatori AI embedded e specialisti di edge computing di livello intermedio che desiderano fine-tunare e ottimizzare modelli AI leggeri per il deploy su dispositivi a risorse limitate.

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

• Selezionare e adattare modelli pre-addestrati idonei per il deploy su edge.
• Applicare tecniche di quantizzazione, pruning e altre tecniche di compressione per ridurre la dimensione del modello e la latenza.
• Fine-tunare i modelli utilizzando il transfer learning per le prestazioni specifiche del compito.
• Deployare modelli ottimizzati su piattaforme hardware reali di edge.