Formation Fine-tuning avancé et gestion des prompts dans Vertex AI

Cette formation en direct, dirigée par un formateur, à Canada (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux professionnels avancés du machine learning qui souhaitent maîtriser les 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 les modèles pré-entraînés.
• Appliquer l'apprentissage continu pour gérer des tâches et des ensembles de données en évolution.
• Maîtriser le fin-tuning multi-tâches pour améliorer les performances des modèles sur diverses tâches.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de maintenance de l'IA de niveau avancé et aux professionnels du MLOps qui souhaitent mettre en œuvre des pipelines d'apprentissage continu robustes et des stratégies de mise à jour efficaces pour les modèles déployés et ajustés.

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

• Concevoir et mettre en œuvre des workflows d'apprentissage continu pour les modèles déployés.
• Réduire l'oubli catastrophique grâce à une formation appropriée et à la gestion de la mémoire.
• Automatiser la surveillance et les déclencheurs de mise à jour en fonction de la dérive des modèles 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 <lieu> (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire, aux scientifiques des données et aux professionnels de la technologie qui souhaitent exploiter Google Vertex AI pour créer et déployer des modèles d'IA personnalisés.

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

• Comprendre les capacités et les fonctionnalités de Google Vertex AI.
• Configurer l'environnement Google Vertex AI.
• Développer et former des modèles d'IA personnalisés à l'aide de Vertex AI.
• Déployer et gérer des modèles d'IA sur Google Cloud Platform.
• Utiliser les outils de Vertex AI pour surveiller et optimiser les performances des modèles.
• Appliquer les meilleures pratiques pour le développement et le déploiement de modèles d'IA.

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

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

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

Ce formation en direct encadrée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) est destinée à des professionnels de niveau intermédiaire souhaitant acquérir des compétences pratiques pour personnaliser des modèles d'IA pour des tâches financières critiques.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les fondamentaux de l'ajustement fin pour les applications financières.
• Exploiter des modèles pré-entraînés pour des tâches spécifiques au domaine en finance.
• Appliquer des techniques pour la détection de fraude, l'évaluation des risques et la génération de conseils financiers.
• Assurer la conformité aux réglementations financières telles que le RGPD et SOX.
• Mettre en œuvre des pratiques de sécurité des données et d'IA éthique dans les applications financières.

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

À l'issue 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 des modèles pré-entraînés.
• Effectuer un ajustement fin de grands modèles de langage (LLM) pour des tâches de traitement du langage naturel (NLP).
• Optimiser les performances du modèle et résoudre les défis courants.

Cette formation en direct, animée par un formateur, en Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs et aux praticiens de l'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent mettre en œuvre des stratégies d'affinage pour de grands modèles sans nécessiter de ressources informatiques étendues.

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

• Comprendre les principes de l'adaptation de faible rang (LoRA).
• Mettre en œuvre LoRA pour un affinage efficace de grands modèles.
• Optimiser l'affinage pour les environnements à ressources limitées.
• Évaluer et déployer des modèles affinés par LoRA pour des applications pratiques.

Cette formation en présentiel animée par un formateur à Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs, ingénieurs cloud et équipes techniques de produits de niveau débutant, intermédiaire ou avancé qui souhaitent utiliser les outils d'IA générative de Google Cloud pour construire et évaluer des applications pratiques.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de : comprendre les services d'IA générative de Google Cloud, créer des prompts et des flux de travail, construire des applications simples avec Vertex AI, et appliquer des pratiques d'IA responsable.

Cette formation animée par un formateur, en direct à Canada (en ligne ou sur place), s'adresse aux développeurs et aux professionnels techniques de tous niveaux (débutant, intermédiaire et avancé) souhaitant utiliser Google Cloud pour construire des agents IA capables d'automatiser des tâches, d'utiliser des outils et de travailler avec les données d'entreprise.

À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de : expliquer les concepts des agents IA, construire des agents avec Vertex AI, connecter les agents à des outils et des données externes, et déployer des agents pour des cas d'usage en entreprise.