Formation Affinement Spécifique au Domaine pour la Finance

Vertex AI offre des outils avancés pour l'ajustement fin de grands modèles et la gestion des invites, permettant aux développeurs et aux équipes de données d'optimiser la précision des modèles, de rationaliser les workflows d'itération et d'assurer une rigueur d'évaluation grâce à des bibliothèques et services intégrés.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dirigée par un formateur, s'adresse aux praticiens de niveau intermédiaire à avancé souhaitant améliorer les performances et la fiabilité des applications d'IA générative en utilisant l'ajustement fin supervisé, le versionnement des invites et les services d'évaluation dans Vertex AI.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Appliquer des techniques d'ajustement fin supervisé aux modèles Gemini dans Vertex AI.
• Mettre en œuvre des workflows de gestion des invites incluant le versionnement et les tests.
• Exploiter les bibliothèques d'évaluation pour établir des comparatifs et optimiser les performances de l'IA.
• Déployer et surveiller les modèles améliorés dans des environnements de production.

Format du cours

• Conférence interactive et discussion.
• Pratiques avec Vertex AI pour l'ajustement fin et les outils de gestion des invites.
• Études de cas sur l'optimisation des modèles en entreprise.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin de convenir des modalités.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, en Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels du machine learning de niveau avancé souhaitant maîtriser des techniques de pointe en apprentissage par transfert et les appliquer à des problèmes complexes du monde réel.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les concepts et méthodologies avancés en apprentissage par transfert.
• Mettre en œuvre des techniques d'adaptation spécifiques au domaine pour des modèles pré-entraînés.
• Appliquer l'apprentissage continu pour gérer des tâches et des ensembles de données évolutifs.
• Maîtriser le réglage fin multi-tâches afin d'améliorer les performances des modèles sur plusieurs tâches.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un instructeur, est dispensée à Belgique et s'adresse aux ingénieurs de maintenance de l'IA de niveau avancé et aux professionnels du MLOps souhaitant mettre en place des pipelines d'apprentissage continu robustes ainsi que des stratégies de mise à jour efficaces pour les modèles déployés et affinés.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et implémenter des workflows d'apprentissage continu pour les modèles déployés.
• Atténuer l'oubli catastrophique grâce à une gestion appropriée de l'entraînement et de la mémoire.
• Automatiser la surveillance et les déclencheurs de mise à jour en fonction de la dérive du modèle ou des changements de données.
• Intégrer les stratégies de mise à jour des modèles dans les pipelines CI/CD et MLOps existants.

Cette formation en direct animée par un instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau avancé souhaitant déployer des modèles affûtés de manière fiable et efficace.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les défis liés au déploiement de modèles affûtés en production.
• Conteneuriser et déployer des modèles à l'aide d'outils tels que Docker et Kubernetes.
• Mettre en œuvre la surveillance et l'journalisation pour les modèles déployés.
• Optimiser les modèles pour la latence et l'évolutivité dans des scénarios réels.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur, à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé souhaitant personnaliser des modèles pré-entraînés pour des tâches et des ensembles de données spécifiques.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de l'ajustement fin et ses applications.
• Préparer des ensembles de données pour l'ajustement fin de modèles pré-entraînés.
• Ajuster finement des grands modèles de langage (LLM) pour des tâches de TALN.
• Optimiser les performances du modèle et résoudre les défis courants.

Cette formation animée par un instructeur à Belgique (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux développeurs et praticiens de l'IA de niveau intermédiaire souhaitant mettre en œuvre des stratégies de fine-tuning pour des modèles complexes sans avoir besoin de ressources informatiques étendues.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de l'Adaptation à Faible Rang (LoRA).
• Mettre en œuvre le LoRA pour un fine-tuning efficace de grands modèles.
• Optimiser le fine-tuning pour des environnements aux ressources limitées.
• Évaluer et déployer des modèles ajustés via LoRA pour des applications pratiques.

Cette formation en présentiel ou à distance (en ligne ou sur site), animée par un formateur, s'adresse aux professionnels avancés souhaitant maîtriser l'ajustement des modèles multimodaux pour des solutions d'IA innovantes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture de modèles multimodaux tels que CLIP et Flamingo.
• Préparer et prétraiter efficacement des jeux de données multimodaux.
• Ajuster les modèles multimodaux pour des tâches spécifiques.
• Optimiser les modèles pour des applications réelles et améliorer leurs performances.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs projets de NLP grâce à l'affinage efficace de modèles linguistiques pré-entraînés.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les fondamentaux de l'affinage pour les tâches de NLP.
• Effectuer l'affinage de modèles pré-entraînés tels que GPT, BERT et T5 pour des applications NLP spécifiques.
• Optimiser les hyperparamètres pour améliorer les performances du modèle.
• Évaluer et déployer des modèles affinés dans des scénarios du monde réel.

Cette formation en direct, animée par un instructeur à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists et ingénieurs IA de niveau avancé du secteur financier qui souhaitent ajuster finement des modèles pour des applications telles que l'attribution de scores de crédit, la détection de fraudes et la modélisation des risques, en utilisant des données financières propres au domaine.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Ajuster finement des modèles d'IA sur des ensembles de données financiers pour améliorer la prévision des fraudes et des risques.
• Appliquer des techniques telles que le transfer learning (apprentissage par transfert), LoRA et la régularisation pour optimiser l'efficacité des modèles.
• Intégrer les considérations de conformité financière dans le flux de travail de modélisation d'IA.
• Déployer des modèles ajustés finement pour une utilisation en production sur des plateformes de services financiers.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur, à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs d'IA médicale et aux data scientists de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent affiner des modèles pour le diagnostic clinique, la prédiction de maladies et la prévision des résultats des patients, en utilisant des données médicales structurées et non structurées.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Affiner des modèles d'IA sur des jeux de données de santé, y compris les DME, les images médicales et les données temporelles.
• Appliquer le transfert d'apprentissage, l'adaptation au domaine et la compression de modèles dans des contextes médicaux.
• Traiter les enjeux de confidentialité, de biais et de conformité réglementaire lors du développement de modèles.
• Déployer et surveiller les modèles affinés dans des environnements de santé réels.

Cette formation en direct, animée par un formateur, en Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux chercheurs en IA avancés, ingénieurs en apprentissage automatique et développeurs souhaitant ajuster finement les modèles DeepSeek LLM pour créer des applications d'IA spécialisées adaptées à des industries, domaines ou besoins commerciaux spécifiques.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et les capacités des modèles DeepSeek, y compris DeepSeek-R1 et DeepSeek-V3.
• Préparer des ensembles de données et prétraiter les données pour l'ajustement fin.
• Ajuster finement le modèle DeepSeek LLM pour des applications spécifiques à un domaine.
• Optimiser et déployer les modèles ajustés finement de manière efficace.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur à Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en IA de défense de niveau avancé et aux développeurs de technologies militaires souhaitant ajuster finement des modèles d'apprentissage profond à utiliser dans des véhicules autonomes, des drones et des systèmes de surveillance, tout en respectant des normes strictes de sécurité et de fiabilité.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Ajuster finement des modèles de vision par ordinateur et de fusion de capteurs pour des tâches de surveillance et de ciblage.
• Adapter les systèmes d'IA autonomes à des environnements changeants et à des profils de mission.
• Implémenter des mécanismes robustes de validation et de sécurité (fail-safe) dans les pipelines de modèles.
• Garantir le respect des normes de conformité, de sécurité et de protection spécifiques au secteur de la défense.

Cette formation en direct, animée par un formateur, à Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux ingénieurs en technologie juridique et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire souhaitant ajuster finement des modèles de langage pour des tâches telles que l'analyse de contrats, l'extraction de clauses et la recherche juridique automatisée dans des environnements de services juridiques.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Préparer et nettoyer des documents juridiques pour l'ajustement fin de modèles NLP.
• Appliquer des stratégies d'ajustement fin pour améliorer la précision des modèles sur des tâches juridiques.
• Déployer des modèles pour assister l'examen des contrats, leur classification et la recherche.
• Assurer la conformité, la traçabilité et l'auditabilité des productions de l'IA dans des contextes juridiques.

Cette formation en présentiel ou en ligne, animée par un formateur, est dispensée dans le Belgique et s'adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique, aux développeurs en IA et aux data scientists de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent apprendre à utiliser QLoRA pour affiner efficacement de grands modèles pour des tâches spécifiques et des personnalisations.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre la théorie sous-jacente à QLoRA et les techniques de quantification pour les LLM.
• Mettre en œuvre QLoRA dans l'affinement des grands modèles de langage pour des applications spécifiques à un domaine.
• Optimiser les performances d'affinement sur des ressources computationnelles limitées en utilisant la quantification.
• Déployer et évaluer les modèles affinés dans des applications réelles de manière efficace.

Cette formation en direct, dirigée par un instructeur, dans Belgique (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux développeurs d'IA intégrée et aux spécialistes de l'informatique en périphérie de niveau intermédiaire souhaitant ajuster finement et optimiser des modèles d'IA légers pour un déploiement sur des dispositifs aux ressources limitées.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Sélectionner et adapter des modèles pré-entraînés adaptés au déploiement en périphérie.
• Appliquer la quantification, l'élagage (pruning) et d'autres techniques de compression pour réduire la taille des modèles et la latence.
• Ajuster finement les modèles à l'aide de l'apprentissage par transfert pour des performances spécifiques à une tâche.
• Déployer des modèles optimisés sur de véritables plateformes matérielles périphériques.