SLMs voor Slimme Steden: Stedenbouw en Beheer met AI Training Cursus

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 onderwijstechnologen op gemiddeld niveau, educatieve ontwerpers en AI-ontwikkelaars in het onderwijs die Small Language Models (SLMs) willen integreren in educatieve platforms om onderwijs- en leerprocessen te verbeteren.

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

• Begrijp de rol van SLM's in onderwijstechnologie.
• Ontwerp AI-gestuurde leerervaringen met behulp van SLM's.
• Implementeer SLM's in verschillende onderwijsomgevingen.
• Evalueer de effectiviteit van SLM's in leerresultaten.

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 door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde machine learning engineers en AI-onderzoekers die energie-efficiënte AI-oplossingen met kleine taalmodellen willen ontwikkelen die zowel krachtig als milieuvriendelijk zijn.

Na deze training kunnen de deelnemers:

• Het impact van AI op energieverbruik en het milieu begrijpen.
• Modelcompressie- en optimalisatietechnieken toepassen om de grootte en energiegebruik van AI-modellen te verminderen.
• Energie-efficiënte hardware en softwareframeworks gebruiken voor AI-implementatie.
• Best practices implementeren voor duurzaam AI-ontwikkeling.
• Advoceren voor en bijdragen aan duurzame praktijken in de AI-industrie.

Dit door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is gericht op datawetenschappers, machine learning en AI-onderzoekers op tussenniveau die verleidelijke en efficiënte AI-gestuurde conversatie-ervaringen willen creëren met kleine taalmodellen.

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

• De basisprincipes van conversationele AI en de rol van SLMs te begrijpen.
• Gebruikergerichte AI-interacties te ontwerpen en te implementeren.
• SLMs te ontwikkelen en te trainen voor interactieve toepassingen.
• De effectiviteit van mens-AI-communicatie te evalueren en te verbeteren met behulp van geschikte metrieken.
• Schaalbare en ethische AI-gestuurde conversatie-interface te implementeren in real-world-scenario's.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor IT-professionals op intermediair niveau die kleine taalmodellen willen implementeren op apparaten met beperkte verwerkingscapaciteiten, waardoor nieuwe mogelijkheden ontstaan voor innovatieve toepassingen in verschillende sectoren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De uitdagingen en oplossingen voor het implementeren van AI op compact hardware begrijpen.
• AI-modellen optimaliseren en comprimeren voor efficiënte implementatie op apparaten.
• Moderne AI-frameworks en tools gebruiken voor de implementatie van modellen op apparaten.
• Real-time AI-applicaties voor mobiele en IoT-apparaten ontwerpen en ontwikkelen.
• De veiligheid en privacy van AI-systemen op apparaten evalueren en waarborgen.