Small Language Models (SLMs) Formazione in Torino

Questo training live guidato da un istruttore a Torino (online o presenziale) è rivolto a pianificatori urbani di livello intermedio, amministratori delle città e sviluppatori di soluzioni per smart city che desiderano implementare piccoli modelli linguistici (SLMs) nei progetti di smart city per migliorare la qualità della vita urbana.

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

• Comprendere l'applicazione dei SLM nelle smart city.
• Integrare i SLM con insiemi di dati urbani per miglioramenti nella decision-making.
• Sviluppare strategie per la messa in campo dei SLM nei sistemi di gestione urbana.
• Valutare l'impatto dei SLM sulla pianificazione urbana e sulle soluzioni per le smart city.

Questa formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolta a tecnologi educativi di livello intermedio, progettisti didattici e sviluppatori di intelligenza artificiale nel settore dell'istruzione che desiderano integrare Small Language Models (SLMs) in piattaforme educative per migliorare i processi di insegnamento e apprendimento.

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

• Comprendere il ruolo degli SLM nella tecnologia educativa.
• Progetta esperienze di apprendimento basate sull'intelligenza artificiale utilizzando gli SLM.
• Implementare SLM in vari contesti educativi.
• Valutare l'efficacia degli SLM nei risultati di apprendimento.

Questo corso interattivo guidato dal formatore (online o in presenza) a Torino è rivolto a ingegneri di apprendimento automatico di livello avanzato e ricercatori AI che desiderano sviluppare soluzioni AI efficienti energeticamente utilizzando modelli linguistici piccoli ma potenti e rispettosi dell'ambiente.

Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:

• Comprendere l'impatto dell'IA sulla consumazione energetica e sull'ambiente.
• Applicare tecniche di compressione e ottimizzazione dei modelli per ridurre la dimensione ed il consumo energetico dei modelli AI.
• Utilizzare hardware e framework software efficienti energeticamente per la distribuzione dell'IA.
• Implementare le migliori pratiche per lo sviluppo di IA sostenibile.
• Promuovere ed eccellere in pratiche sostenibili nell'industria dell'AI.

Questo corso live, guidato da un istruttore (online o in presenza) è rivolto a data scientist intermedi, ricercatori di machine learning e IA che desiderano creare esperienze conversazionali coinvolgenti ed efficienti con modelli linguistici piccoli.

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

• Comprendere i fondamenti dell'intelligenza artificiale conversazionale e il ruolo dei modelli linguistici piccoli (SLMs).
• Progettare ed implementare interazioni AI centrate sull'utente.
• Sviluppare e addestrare SLMs per applicazioni interattive.
• Valutare e migliorare l'efficacia della comunicazione tra uomo e IA utilizzando metriche appropriate.
• Distribuire interfaccia conversazionale guidata da AI scalabili ed etiche in scenari reali.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto a data scientist di livello intermedio e ingegneri di apprendimento automatico che desiderano creare e applicare modelli linguistici di piccole dimensioni su misura per domini specifici come i campi legali, medici e tecnici.

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

• Comprendere l'importanza e l'applicazione dei modelli linguistici specifici del dominio.
• Cura e pre-elabora set di dati specializzati per l'addestramento del modello.
• Eseguire il training e l'ottimizzazione di modelli linguistici per applicazioni specifiche del dominio.
• Valuta e confronta i modelli utilizzando metriche rilevanti per il dominio.
• Distribuisci modelli linguistici specifici del dominio in scenari reali.

Questo corso di formazione dal vivo con istruttore in Torino (online o in loco) è rivolto a data scientist e sviluppatori di livello principiante e intermedio che desiderano implementare e sfruttare i modelli linguistici di piccole dimensioni in varie applicazioni.

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

• Comprendere l'architettura e le funzionalità dei modelli linguistici di piccole dimensioni.
• Implementa SLM per attività come la generazione di testo e l'analisi del sentiment.
• Ottimizza e ottimizza gli SLM per casi d'uso specifici.
• Distribuisci SLM in ambienti con risorse limitate.
• Valutare e interpretare le prestazioni degli SLM in scenari reali.