Generative AI for Data Synthesis Training Cursus

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en software-ingenieurs van gemiddeld niveau die AI-aangedreven applicaties willen bouwen met behulp van het LangChain-framework.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van LangChain en zijn componenten.
• Integreer LangChain met grote taalmodellen (LLM's) zoals GPT-4.
• Bouw modulaire AI-toepassingen met behulp van LangChain.
• Veelvoorkomende problemen in LangChain-toepassingen oplossen.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en software-ingenieurs op beginnersniveau tot gemiddeld niveau die de kernconcepten en architectuur van LangChain willen leren en de praktische vaardigheden willen verwerven voor het bouwen van AI-aangedreven applicaties.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de fundamentele principes van LangChain.
• Stel de LangChain-omgeving in en configureer deze.
• Begrijp de architectuur en hoe LangChain samenwerkt met grote taalmodellen (LLM's).
• Ontwikkel eenvoudige applicaties met behulp van LangChain.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en ontwikkelaars van beginners tot gemiddeld niveau die Small Language Models in verschillende toepassingen willen implementeren en gebruiken.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de architectuur en functionaliteit van Small Language Models.
• Implementeer SLM's voor taken zoals het genereren van tekst en sentimentanalyse.
• Optimaliseer en verfijn SLM's voor specifieke gebruiksscenario's.
• Implementeer SLM's in omgevingen met beperkte resources.
• Evalueer en interpreteer de prestaties van SLM's in real-world scenario's.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en machine learning-ingenieurs op gemiddeld niveau die kleine taalmodellen willen maken en toepassen die zijn afgestemd op specifieke domeinen zoals juridische, medische en technische gebieden.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp het belang en de toepassing van domeinspecifieke taalmodellen.
• Gespecialiseerde datasets samenstellen en voorverwerken voor modeltraining.
• Train en verfijn taalmodellen voor domeinspecifieke toepassingen.
• Evalueer en benchmark modellen met behulp van domeinrelevante statistieken.
• Implementeer domeinspecifieke taalmodellen in real-world scenario's.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde machine learning-ingenieurs en AI-onderzoekers die energie-efficiënte AI-oplossingen willen ontwikkelen met kleine taalmodellen die zowel krachtig als milieuvriendelijk zijn.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de impact van AI op het energieverbruik en het milieu.
• Pas modelcompressie- en optimalisatietechnieken toe om de grootte en het energieverbruik van AI-modellen te verminderen.
• Gebruik energiezuinige hardware- en softwareframeworks voor AI-implementatie.
• Implementeer best practices voor duurzame AI-ontwikkeling.
• Pleiten voor en bijdragen aan duurzame praktijken in de AI-industrie.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers op gemiddeld niveau, machine learning en AI-onderzoekers die boeiende en efficiënte AI-aangedreven gesprekservaringen willen creëren met kleine taalmodellen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van conversationele AI en de rol van SLM's.
• Ontwerp en implementeer gebruikersgerichte AI-interacties.
• Ontwikkelen en trainen van SLM's voor interactieve toepassingen.
• Evalueer en verbeter de effectiviteit van communicatie tussen mens en AI met behulp van de juiste statistieken.
• Implementeer schaalbare en ethische AI-gestuurde conversatie-interfaces in real-world scenario's.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor IT-professionals van gemiddeld niveau die kleine taalmodellen rechtstreeks willen implementeren op apparaten met beperkte verwerkingsmogelijkheden, wat mogelijkheden biedt voor innovatieve toepassingen in verschillende sectoren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de uitdagingen en oplossingen voor het implementeren van AI op compacte hardware.
• Optimaliseer en comprimeer AI-modellen voor efficiënte implementatie op het apparaat.
• Gebruik moderne AI-frameworks en -tools voor de implementatie van modellen op het apparaat.
• Ontwerp en ontwikkel real-time AI-toepassingen voor mobiele en IoT-apparaten.
• Evalueer en waarborg de beveiliging en privacy van AI-systemen op het apparaat.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars van beginners tot gemiddeld niveau die AI-functionaliteiten in hun applicaties willen integreren met behulp van Google Gemini AI.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van grote taalmodellen.
• Stel GoOgle Gemini AI in en gebruik deze voor verschillende AI-taken.
• Implementeer tekst-naar-tekst- en afbeelding-naar-tekst-transformaties.
• Bouw eenvoudige AI-gestuurde applicaties.
• Ontdek geavanceerde functies en aanpassingsopties in Google Gemini AI.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor makers van inhoud op gemiddeld niveau die Google Gemini AI willen gebruiken om de kwaliteit en efficiëntie van hun inhoud te verbeteren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de rol van AI bij het maken van content.
• Stel Google Gemini AI in en gebruik deze om inhoud te genereren en te optimaliseren.
• Pas tekst-naar-teksttransformaties toe om creatieve en originele inhoud te produceren.
• Implementeer SEO-strategieën met behulp van AI-gestuurde inzichten.
• Analyseer contentprestaties en pas strategieën aan met behulp van Gemini AI.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor klantenserviceprofessionals op gemiddeld niveau die Google Gemini AI willen implementeren in hun klantenserviceactiviteiten.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de impact van AI op de klantenservice.
• Stel Google Gemini AI in om klantinteracties te automatiseren en te personaliseren.
• Gebruik tekst-naar-tekst- en afbeelding-naar-tekst-transformaties om de service-efficiëntie te verbeteren.
• Ontwikkel AI-gestuurde strategieën voor real-time analyse van klantfeedback.
• Ontdek geavanceerde functies om een naadloze klantenservice-ervaring te creëren.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor data-analisten van beginners tot gemiddeld niveau en zakelijke professionals die complexe data-analysetaken intuïtiever willen uitvoeren in verschillende industrieën met behulp van Google Gemini AI.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van Goluister naar Gemini AI.
• Verbind verschillende databronnen met Gemini AI.
• Verken gegevens met behulp van query's in natuurlijke taal.
• Analyseer datapatronen en leid inzichten af.
• Maak overtuigende datavisualisaties.
• Communiceer datagestuurde inzichten effectief.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars van gemiddeld niveau die willen leren hoe ze generatieve AI met LLM's kunnen gebruiken voor verschillende taken en domeinen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Leg uit wat generatieve AI is en hoe het werkt. Beschrijf de transformatorarchitectuur die LLM's aandrijft. Gebruik empirische schaalwetten om LLM's te optimaliseren voor verschillende taken en beperkingen. Pas de modernste tools en methoden toe om LLM's te trainen, te verfijnen en in te zetten. Bespreek de kansen en risico’s van generatieve AI voor de samenleving en het bedrijfsleven.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor AI-onderzoekers van gemiddeld niveau, professionals op het gebied van machine learning en datawetenschappers die LlamaIndex willen gebruiken om de mogelijkheden van AI-modellen te verbeteren, waardoor ze nauwkeuriger en betrouwbaarder worden voor verschillende toepassingen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de principes en componenten van LlamaIndex.
• Gegevens opnemen en structureren voor gebruik met LLM's.
• Implementeer contextvergroting om de prestaties van AI-modellen te verbeteren.
• Integreer LlamaIndex in bestaande AI-systemen en workflows.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ontwikkelaars en datawetenschappers op beginnersniveau tot gevorderden die LlamaIndex onder de knie willen krijgen voor het ontwikkelen van innovatieve LLM-aangedreven applicaties.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• LlamaIndex instellen en configureren voor gebruik met LLM's.
• Indexeer en query aangepaste gegevenssets met behulp van LlamaIndex om de LLM-functionaliteit te verbeteren.
• Ontwerp en ontwikkel geavanceerde applicaties die gebruik maken van LlamaIndex en LLM's.
• Begrijp en pas best practices toe voor het werken met LLM's en LlamaIndex.
• Navigeer door de ethische overwegingen die betrokken zijn bij het implementeren van LLM-aangedreven applicaties.

Deze door een instructeur geleide, live training (op locatie of op afstand) is gericht op ontwikkelaars op beginners- tot gemiddeld niveau die grote taalmodellen willen gebruiken voor verschillende natuurlijke taaltaken.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

Zet een ontwikkelomgeving op met een populaire LLM. Maak een basis-LLM en verfijn deze op een aangepaste dataset. Gebruik LLM's voor verschillende taken in natuurlijke taal, zoals het samenvatten van teksten, het beantwoorden van vragen, het genereren van tekst en meer. Debug en evalueer LLM's met behulp van tools zoals TensorBoard, PyTorch Lightning en Hugging Face Datasets.