Kleine taalmodellen voor slimme steden: Stedelijke planning en beheer met AI 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.

Onder leiding van een instructeur gegeven, live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor educatieve technologen, instructieontwerpers en AI-ontwikkelaars met enige ervaring die SLMs willen integreren in educatieve platforms om het onderwijsproces te verbeteren.

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

• De rol van SLMs binnen educatieve technologie te begrijpen.
• AI-gestuurde leerervaringen te ontwerpen met behulp van SLMs.
• SLMs in verschillende onderwijssituaties toe te passen.
• De effectiviteit van SLMs op het leerresultaat te 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.