Fine-Tuning Formazione in Torino

This instructor-led, live training in Torino (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.

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

• Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
• Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
• Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
• Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.

This instructor-led, live training in Torino (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.

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

• Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
• Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
• Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
• Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.

This instructor-led, live training in Torino (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.

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

• Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
• Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
• Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
• Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.

This instructor-led, live training in Torino (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.

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

• Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
• Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
• Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
• Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.

This instructor-led, live training in Torino (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.

This instructor-led, live training in Torino (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded AI developers and edge computing specialists who wish to fine-tune and optimize lightweight AI models for deployment on resource-constrained devices.

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

• Select and adapt pre-trained models suitable for edge deployment.
• Apply quantization, pruning, and other compression techniques to reduce model size and latency.
• Fine-tune models using transfer learning for task-specific performance.
• Deploy optimized models on real edge hardware platforms.

This instructor-led, live training in Torino (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 Torino (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 Torino (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 Torino (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 Torino (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 Torino (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 Torino (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 Torino (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 Torino (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 Torino (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 Torino (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 Torino (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 e guidato da un istruttore in Torino (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 di formazione dal vivo con istruttore in Torino (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 Torino (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 Torino (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 Torino (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 Torino (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 Torino (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.