Kleine taalmodellen voor educatieve technologie: AI afstemmen op leren en ontwikkeling Training Cursus

Deze live-training onder leiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) richt zich op datawetenschappers en ontwikkelaars met basis- tot gemiddelde kennis die SLMs willen toepassen in diverse situaties.

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

• De architectuur en werking van kleine taalmodellen te begrijpen.
• SLMs te implementeren voor taken zoals tekstgeneratie en sentimentanalyse.
• SLMs te optimaliseren en bij te stellen voor specifieke doeleinden.
• SLMs in te zetten op apparaten met beperkte resources.
• De prestaties van SLMs onder reële omstandigheden te evalueren en te interpreteren.

Deze live-cursus onder leiding van een docent in België (online of op locatie) is bedoeld voor ervaren stedenbouwkundigen, gemeenteambtenaren en ontwikkelaars van slimme-stadsoplossingen die kleine taalmodellen willen toepassen in projecten om het stadsleven te verbeteren.

Na afronding van deze cursus zullen deelnemers in staat zijn tot:

• De toepassing van SLMs in slimme steden begrijpen.
• SLMs integreren met stedelijke databestanden om beter geïnformeerde beslissingen te nemen.
• Strategieën ontwikkelen voor de implementatie van SLMs in systeembeheer voor steden.
• De impact van SLMs op stedelijke planning en oplossingen voor slimme steden beoordelen.

Tijdens deze door instructeurs geleide, live-training in België (online of ter plaatse) leren datawetenschappers en machine learning-engineers met een middenniveau hoe ze kleine taalmodellen kunnen ontwikkelen die geschikt zijn voor specifieke domeinen zoals de juridische, medische en technische wereld.

Na afloop zullen deelnemers in staat zijn te:

• Begrijpen waarom en hoe taalmodellen die specifiek voor een domein zijn ontworpen, worden toegepast.
• Gespecialiseerde datasets selecteren en voorbereiden voor het trainen van modellen.
• Taalmodellen trainen en fine-tunen zodat ze geschikt zijn voor bepaalde domeinen.
• Modellen evalueren en vergelijken met behulp van domeinspecifieke meetcriteria.
• Domeinspecifieke taalmodellen succesvol implementeren in echte praktijksituaties.

Deze door een instructeur begeleide live-training (online of op locatie) richt zich op machine learning-engineers en AI-onderzoekers met ervaring die energiezuinige AI-oplossingen willen ontwikkelen met behulp van kleine taalmodellen. Deze oplossingen zijn zowel krachtig als milieuvriendelijk.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Het effect van AI op energieverbruik en het milieu begrijpen.
• Modelcompressie- en optimalisatietechnieken toepassen om de grootte en het energieverbruik van AI-modellen te verminderen.
• Energiezuinige hardware en software-frameworks gebruiken bij de implementatie van AI.
• Best practices hanteren voor duurzame ontwikkeling van AI.
• Duurzame praktijken binnen de AI-industrie bevorderen en ondersteunen.

Deze door een docent geleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en onderzoekers op het gebied van machine learning en kunstmatige intelligentie met enige ervaring, die graag aantrekkelijke en efficiënte conversatie-ervaringen willen ontwikkelen met behulp van kleine taalmodellen.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De basisprincipes van gespreksgestuurde AI en de rol van SLM's te begrijpen.
• Gebruikersgerichte AI-interacties te ontwerpen en implementeren.
• SLM's te ontwikkelen en trainen voor interactieve toepassingen.
• De effectiviteit van mens-AI-communicatie te evalueren en te verbeteren met behulp van passende meetcriteria.
• Schaalbare en ethisch verantwoorde AI-gestuurde gespreksinterfaces in de praktijk toe te passen.

Deze door een instructeur geleide, live-training in België (online of ter plaatse) richt zich op IT-professionals met gemiddelde kennis die kleine taalmodellen willen implementeren op apparaten met beperkte rekenkracht. Hierdoor ontstaan nieuwe mogelijkheden voor innovatieve toepassingen in diverse sectoren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De uitdagingen en oplossingen begrijpen bij het implementeren van AI op kleine hardware-oplossingen.
• AI-modellen optimaliseren en comprimeren voor een efficiënte inzet op apparaten.
• Moderne AI-frameworks en -tools benutten voor implementatie van modellen op apparaten.
• In realtime functionerende AI-toepassingen ontwerpen en ontwikkelen voor mobiele en IoT-apparaten.
• De beveiliging en privacy van AI-systemen op apparaten evalueren en garanderen.