Corso di formazione Risoluzione dei problemi nel fine-tuning
Questo corso di livello avanzato fornisce ai partecipanti le conoscenze e le competenze necessarie per affrontare le problematiche più comuni legate al fine-tuning dei modelli di apprendimento automatico. Dalla gestione degli squilibri nei dati alla risoluzione del sovraadattamento fino all’assicurazione della corretta convergenza del modello, i partecipanti acquisiranno esperienze pratiche per gestire situazioni reali nel contesto del fine-tuning.
Si tratta di un corso formativo dal vivo condotto da istruttori (online o in sede) destinato a professionisti esperti che desiderano affinare le proprie capacità diagnostiche e risolutive riguardo ai problemi legati al fine-tuning dei modelli di machine learning.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Diagnosticare problematiche quali sovraadattamento, sottoadattamento e squilibri nei dati.
- Attuare strategie utili a migliorare la convergenza del modello.
- Ottimizzare i processi di fine-tuning per ottenere prestazioni superiori.
- Debuggare i cicli di addestramento ricorrendo a strumenti e tecniche pratiche.
Struttura del corso
- Lezioni interattive e discussioni guidate.
- Numerosi esercizi pratici e attività di applicazione.
- Implementazioni dirette in un ambiente laboratoriale reale.
Opzioni di personalizzazione del corso
- Per richiedere una personalizzazione su misura di questo corso, contattaci per accordarci sui dettagli.
Struttura del corso
Introduzione alle problematiche del fine-tuning
- Cenni sul processo di fine-tuning
- Problematiche frequentemente riscontrate nel fine-tuning di modelli di grandi dimensioni
- L’effetto della qualità dei dati e delle tecniche di preprocessamento
Gestione degli squilibri nei dati
- Identificazione e analisi degli squilibri nei set di dati
- Tecniche per affrontare situazioni di bilanciamento non ottimale dei dati
- Utilizzo dell’aumentazione dei dati e della generazione di dati sintetici
Gestione del sovraadattamento e sottoadattamento
- Comprensione delle cause e dei meccanismi del sovraadattamento e sottoadattamento
- Tecniche di regolarizzazione: L1, L2 e dropout
- Adeguamento della complessità del modello e della durata dell’addestramento
Miglioramento della convergenza del modello
- Individuazione dei problemi legati alla convergenza del modello
- Scelta adeguata del tasso di apprendimento e dell’ottimizzatore
- Implementazione di programmi per la regolazione dinamica del tasso di apprendimento e di tecniche di warm-up
Debuggare i processi di fine-tuning
- Strumenti utili al monitoraggio dei cicli di addestramento
- Registrazione e visualizzazione delle metriche del modello
- Risoluzione degli errori generati durante l’addestramento
Ottimizzazione dell’efficienza dell’addestramento
- Scegliere la dimensione ottimale dei batch e adottare tecniche di accumulo del gradiente
- Utilizzo della precisione mista nell’addestramento dei modelli
- Implementazione dell’addestramento distribuito per modelli su larga scala
Casi pratici e studio di problemi reali nel fine-tuning
- Caso d’uso: Fine-tuning finalizzato all’analisi del sentiment negli testi
- Caso d’uso: Risoluzione dei problemi di convergenza in sistemi di classificazione delle immagini
- Caso d’uso: Affrontare il sovraadattamento nei processi di riassunto automatico del testo
Sintesi e prospettive future
Requisiti
- Esperienza con framework di deep learning come PyTorch o TensorFlow
- Conoscenza dei concetti fondamentali dell’apprendimento automatico, tra cui addestramento, validazione ed valutazione del modello
- Familiarità con le tecniche di fine-tuning applicate a modelli pre-addestrati
Destinatari
- Data scientist
- Ingegneri AI
I corsi di formazione interaziendali richiedono più di 5 partecipanti.
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Corsi in Arrivo
Corsi relativi
Fine-Tuning avanzato e gestione dei prompt in Vertex AI
14 oreQuesta formazione condotta da un istruttore in Italia copre il fine-tuning avanzato e la gestione dei prompt in Vertex AI, aiutando i professionisti di livello intermedio e avanzato a ottimizzare i modelli Gemini, implementare flussi di lavoro di valutazione rigorosi e distribuire soluzioni di IA generativa affidabili per ambienti aziendali reali.
Tecniche Avanzate nel Transfer Learning
14 oreQuesto 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.
Strategie di apprendimento continuo e aggiornamento dei modelli per modelli ottimizzati
14 oreQuesto 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.
Distribuzione di modelli ottimizzati in produzione
21 oreIl 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.
Affinamento specifico del dominio per la finanza
21 oreQuesta formazione dal vivo, condotta da un istruttore su Italia (online o in presenza), è destinata a professionisti di livello intermedio che desiderano acquisire competenze pratiche nella personalizzazione dei modelli AI per attività finanziarie critiche.
Al termine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i fondamentali dell'affinamento per le applicazioni finanziarie.
- Sfruttare i modelli preaddestrati per attività specifiche del dominio nella finanza.
- Applicare tecniche per il rilevamento delle frodi, la valutazione del rischio e la generazione di consulenza finanziaria.
- Garantire la conformità con le normative finanziarie come GDPR e SOX.
- Implementare pratiche di sicurezza dei dati e di AI etica nelle applicazioni finanziarie.
Ottimizzazione di modelli e grandi modelli linguistici (LLM)
14 oreQuesto 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.
Ottimizzazione efficace tramite Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 oreQuesto 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.
Ottimizzazione di modelli multimodali
28 oreQuesto corso di formazione dal vivo, guidato da un istruttore in Italia (online o in presenza), è rivolto a professionisti di livello avanzato desiderosi di padroneggiare l'ottimizzazione dei modelli multimodali al fine di sviluppare soluzioni IA innovative.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere l'architettura di modelli multimodali come CLIP e Flamingo.
- Preparare e pre-elaborare efficacemente set di dati multimodali.
- Ottimizzare i modelli multimodali per compiti specifici.
- Migliorare le prestazioni dei modelli in ambienti reali.
Ottimizzazione dei modelli per l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
21 oreSi tratta di un corso intensivo tenuto da istruttori in Italia (online o in sede) rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano migliorare i propri progetti NLP grazie all'ottimizzazione efficace dei modelli linguistici preesistenti.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i concetti fondamentali legati all'ottimizzazione per compiti NLP.
- Ottimizzare modelli preaddestrati come GPT, BERT e T5 per applicazioni specifiche nel campo dell'NLP.
- Ottimizzare gli iperparametri al fine di migliorarne le prestazioni.
- Valutare e implementare in contesti reali modelli ottimizzati.
Ottimizzazione di modelli AI per i servizi finanziari: previsione del rischio e rilevamento delle frodi
14 oreQuesto 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.
Ottimizzazione di modelli AI per il settore sanitario: Diagnosi medica e analisi predittiva
14 oreQuesto corso pratico con docente in presenza Italia (in modalità online o in sede) è pensato per sviluppatori di AI mediche e data scientist di livello intermedio-avanzato che desiderano ottimizzare modelli per la diagnosi clinica, la previsione delle malattie e l’individuazione dei risultati sanitari, sfruttando dati medici sia strutturati che non strutturati.
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- Ottimizzare modelli AI utilizzando dataset sanitari come cartelle cliniche elettroniche, immagini mediche e dati temporali.
- Applicare tecniche di trasferimento dell’apprendimento, adattamento del dominio e compressione dei modelli nel contesto medico.
- Affrontare temi quali privacy dei dati, riduzione dei bias e conformità normativa nella creazione dei modelli.
- Distribuire e monitorare i modelli ottimizzati negli ambienti sanitari reali.
Ottimizzazione dei modelli DeepSeek LLM per creare soluzioni AI su misura
21 oreQuesto 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.
Ottimizzazione degli algoritmi di intelligenza artificiale per sistemi autonomi e sorveglianza
14 oreQuesto corso formativo dal vivo, con docente presente Italia (online o presso la sede), si rivolge a ingegneri esperti di intelligenza artificiale impegnati nella difesa e a sviluppatori di tecnologie militari desiderosi di ottimizzare modelli di deep learning da impiegare in veicoli autonomi, droni e sistemi di sorveglianza, rispettando rigorosi requisiti di sicurezza e affidabilità.
Al termine del corso i partecipanti saranno in grado di:
- Ottimizzare modelli di visione artificiale e di fusione dei dati sensoriali per applicazioni di sorveglianza e individuazione obiettivi.
- Adattare i sistemi di intelligenza artificiale autonoma a ambienti variabili e a diversi profili operativi.
- Implementare meccanismi affidabili di validazione e sicurezza nei flussi di lavoro dei modelli.
- Garantire il rispetto delle normative, dei requisiti di sicurezza e degli standard specifici del settore difesa.
Ottimizzazione di modelli AI per il settore legale: analisi dei contratti e ricerca giuridica
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo, condotto da istruttori Italia (online o in presenza), è rivolto a ingegneri specializzati in tecnologie legali e sviluppatori AI di livello intermedio che desiderano ottimizzare modelli linguistici per compiti quali l’analisi dei contratti, l’estrazione delle clausole e la ricerca legale automatizzata negli ambienti giuridici.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Preparare e pulire documenti legali per l’addestramento di modelli NLP.
- Applicare strategie di ottimizzazione per migliorare l’accuratezza dei modelli nei compiti legali.
- Distribuire i modelli in modo da supportare l’analisi, la classificazione e la ricerca contrattuale.
- Garantire conformità, tracciabilità e auditabilità dei risultati generati dall’AI nel contesto legale.
Ottimizzazione di modelli linguistici di grandi dimensioni mediante QLoRA
14 oreQuesto corso formativo, tenuto da istruttori e svolto in modalità live Italia (online o in presenza), è pensato per ingegneri del machine learning, sviluppatori di intelligenza artificiale e data scientist di livello intermedio-avanzato che desiderano apprendere come utilizzare QLoRA per adattare in modo efficiente i modelli linguistici alle proprie necessità specifiche.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere le basi teoriche di QLoRA e delle tecniche di quantizzazione applicate agli LLM.
- Applicare QLoRA nell’ottimizzazione dei modelli linguistici per ambiti specifici.
- Ottimizzare le prestazioni dell’addestramento impiegando risorse computazionali limitate, grazie alla quantizzazione.
- Distribuire ed eseguire valutazioni sui modelli ottimizzati in contesti reali in modo efficiente.
