Fine-Tuning Formazione in Italia

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.

Questa formazione live guidata dall'insegnante in Italia (online o presenza) è rivolta a ingegneri di tecniche legali e sviluppatori AI di livello intermedio che desiderano perfezionare modelli linguistici per attività come l'analisi dei contratti, la estrazione delle clausole e la ricerca giuridica automatizzata in ambienti di servizi legali.

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

• Preparare e pulire documenti legali per il perfezionamento dei modelli NLP.
• Applicare strategie di perfezionamento per migliorare l'accuratezza del modello su attività legali.
• Distribuire i modelli per assistere nella revisione, classificazione e ricerca dei contratti.
• Garantire la conformità, il rilevamento e l'auditabilità delle uscite AI in contesti legali.

Questo corso guidato dal formatore (online o sul posto) si rivolge a sviluppatori AI medici di livello intermedio ed avanzato e a scienziati dei dati che desiderano adattare modelli AI per il diagnostics clinico, la previsione delle malattie e le proiezioni dell'esito del paziente utilizzando dati medici strutturati e non strutturati.

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

• Adattare modelli AI su insiemi di dati sanitari che includono EMRs, imaging e dati temporali.
• Applicare il learning transfer, l'adattamento del dominio e la compressione dei modelli in contesti medici.
• Gestire questioni di privacy, bias e conformità regolamentare nella sviluppo dei modelli.
• Distribuire e monitorare i modelli adattati in ambienti sanitari reali.

Questo corso interattivo guidato dall'insegnante (online o presenza) è rivolto a data scientist di alto livello e ingegneri AI nel settore finanziario che desiderano perfezionare modelli per applicazioni come scoring del credito, rilevamento frodi e modellazione del rischio utilizzando dati finanziari specifici del dominio.

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

• Perfezionare modelli AI su dataset finanziari per migliorare la previsione delle frodi e del rischio.
• Applicare tecniche come il transfer learning, LoRA e regolarizzazione per migliorare l'efficienza dei modelli.
• Integrare considerazioni di conformità finanziaria nel workflow di modellazione AI.
• Distribuire modelli perfezionati per uso in produzione su piattaforme di servizi finanziari.

This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at advanced-level AI maintenance engineers and MLOps professionals who wish to implement robust continual learning pipelines and effective update strategies for deployed, fine-tuned models.

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

• Design and implement continual learning workflows for deployed models.
• Mitigate catastrophic forgetting through proper training and memory management.
• Automate monitoring and update triggers based on model drift or data changes.
• Integrate model update strategies into existing CI/CD and MLOps pipelines.

Questo training guidato dall'insegnante (online o sul posto) è rivolto a sviluppatori di AI embedded intermedi e specialisti di edge computing che desiderano affinare ed ottimizzare modelli AI leggeri per la distribuzione su dispositivi con risorse limitate.

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

• Selezionare e adattare modelli pre-addestrati idonei per la distribuzione al bordo.
• Applicare tecniche di quantizzazione, taglio e altre strategie di compressione per ridurre le dimensioni del modello e il ritardo.
• Affinare i modelli utilizzando l'apprendimento transfer per ottenere prestazioni specifiche della task.
• Distribuire modelli ottimizzati su piattaforme hardware edge reali.

This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.

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

• Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
• Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
• Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
• Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.

This instructor-led, live training in Italia (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML engineers and AI compliance professionals who wish to identify, evaluate, and reduce safety risks and biases in fine-tuned language models.

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

• Understand the ethical and regulatory context for safe AI systems.
• Identify and evaluate common forms of bias in fine-tuned models.
• Apply bias mitigation techniques during and after training.
• Design and audit models for safety, transparency, and fairness.

Questo corso live, guidato da un istruttore in Italia (online o sul posto), è rivolto a ingegneri NLP di livello intermedio e team di gestione del know-how che desiderano ottimizzare i pipeline RAG per migliorare le prestazioni nelle applicazioni di risposta alle domande, ricerca aziendale e riassuntistica.

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

• Comprendere l'architettura e il flusso di lavoro dei sistemi RAG.
• Ottimizzare i componenti retriever e generator per dati specifici del dominio.
• Valutare le prestazioni di RAG e applicare miglioramenti attraverso tecniche PEFT.
• Distribuire sistemi RAG ottimizzati per l'uso interno o in produzione.

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 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 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 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 intermedio che desiderano acquisire competenze pratiche nella personalizzazione di modelli di intelligenza artificiale per attività finanziarie critiche.

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

• Comprendi i fondamenti dell'ottimizzazione per le applicazioni finanziarie.
• Sfrutta i modelli pre-addestrati per attività specifiche del dominio nel settore finanziario.
• Applica tecniche per il rilevamento delle frodi, la valutazione del rischio e la generazione di consulenza finanziaria.
• Garantisci la conformità alle normative finanziarie come GDPR e SOX.
• Implementa la sicurezza dei dati e le pratiche etiche di intelligenza artificiale nelle applicazioni finanziarie.

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.

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 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 addestramento guidato dall'insegnante (online o in sede) è rivolto a ricercatori avanzati di intelligenza artificiale, ingegneri di apprendimento automatico e sviluppatori che desiderano ottimizzare i modelli LLM DeepSeek per creare applicazioni AI specializzate adattate a specifici settori, domini o esigenze aziendali.

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

• Comprendere l'architettura e le capacità dei modelli DeepSeek, inclusi DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3.
• Preparare i dataset e preprocessare i dati per l'ottimizzazione.
• Ottimizzare i modelli LLM DeepSeek per applicazioni specifiche di dominio.
• Ottimizzare ed effettuare la distribuzione dei modelli ottimizzati in modo efficiente.

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 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.

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 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 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 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 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.