Formation Ajustement fin spécifique au domaine pour la finance

Vertex AI offre des outils avancés pour le raffinement de grands modèles et la gestion des invites, permettant aux développeurs et aux équipes de données d'optimiser la précision des modèles, de rationaliser les workflows d'itération et d'assurer une rigueur dans l'évaluation grâce à des bibliothèques et services intégrés.

Cette formation en présentiel (en ligne ou sur site) est destinée aux praticiens de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent améliorer la performance et la fiabilité des applications d'IA générative en utilisant le raffinement supervisé, la versionning des invites et les services d'évaluation dans Vertex AI.

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

• Appliquer des techniques de raffinement supervisé aux modèles Gemini dans Vertex AI.
• Implémenter des workflows de gestion des invites incluant le versioning et les tests.
• Exploiter les bibliothèques d'évaluation pour établir des références et optimiser la performance de l'IA.
• Déployer et superviser les modèles améliorés dans des environnements de production.

Format du cours

• Cours interactif et discussion.
• Ateliers pratiques avec les outils de raffinement et de gestion des invites de Vertex AI.
• Études de cas sur l'optimisation des modèles en entreprise.

Options de personnalisation du cours

• Pour demander une formation personnalisée pour ce cours, veuillez nous contacter afin d'organiser cela.

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 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.

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 direct animée par un instructeur à Canada (en ligne ou sur site) s’adresse aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent maîtriser l’ajustement fin des modèles multimodaux pour développer des solutions d’intelligence artificielle innovantes.

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

• Comprendre l’architecture de modèles multimodaux tels que CLIP et Flamingo.
• Préparer et prétraiter efficacement des jeux de données multimodaux.
• Effectuer un ajustement fin des modèles multimodaux pour des tâches spécifiques.
• Optimiser les modèles pour des applications réelles et améliorer leurs performances.

Cette formation en direct, animée par un instructeur, en Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire souhaitant améliorer leurs projets de TALN grâce à l'affinage efficace des modèles linguistiques pré-entraînés.

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

• Comprendre les principes fondamentaux de l'affinage pour les tâches de TALN.
• Effectuer l'affinage de modèles pré-entraînés tels que GPT, BERT et T5 pour des applications spécifiques de TALN.
• Optimiser les hyperparamètres afin d'améliorer les performances du modèle.
• Évaluer et déployer des modèles affinés dans des scénarios réels.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Canada (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux data scientists et ingénieurs en IA de niveau avancé évoluant dans le secteur financier, qui souhaitent ajuster finement leurs modèles pour des applications telles que la notation de crédit, la détection de la fraude et la modélisation des risques, en utilisant des données financières propres au domaine.

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

• Ajuster finement des modèles d'IA sur des ensembles de données financiers afin d'améliorer la prédiction des fraudes et des risques.
• Appliquer des techniques telles que l'apprentissage par transfert, le LoRA et la régularisation pour optimiser l'efficacité des modèles.
• Intégrer les considérations de conformité financière dans le flux de travail de modélisation de l'IA.
• Déployer des modèles ajustés finement pour une utilisation en production sur des plateformes de services financiers.

Cette formation en direct, animée par un formateur, en Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux développeurs d'IA médicale et aux scientifiques des données de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent ajuster finement des modèles pour le diagnostic clinique, la prédiction de maladies et l'anticipation des résultats des patients, en utilisant des données médicales structurées et non structurées.

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

• Ajuster finement des modèles d'IA sur des ensembles de données de santé, y compris les dossiers médicaux électroniques (DME), les images médicales et les données chronologiques.
• Appliquer l'apprentissage par transfert, l'adaptation au domaine et la compression de modèles dans des contextes médicaux.
• Aborder les enjeux de confidentialité, de biais et de conformité réglementaire lors du développement des modèles.
• Déployer et surveiller les modèles ajustés finement dans des environnements de soins de santé réels.

Cette formation en présentiel ou en ligne Canada, animée par un instructeur, s'adresse aux chercheurs en IA avancés, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux développeurs qui souhaitent affiner les modèles DeepSeek LLM pour créer des applications d'IA spécialisées adaptées à des secteurs, domaines ou besoins commerciaux spécifiques.

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

• Comprendre l'architecture et les capacités des modèles DeepSeek, y compris DeepSeek-R1 et DeepSeek-V3.
• Préparer des ensembles de données et prétraiter les données pour l'affinage.
• Affiner DeepSeek LLM pour des applications spécifiques à un domaine.
• Optimiser et déployer efficacement les modèles affinés.

Cette formation animée par un instructeur, en direct Canada (en ligne ou sur place), s'adresse aux ingénieurs en IA de défense de niveau avancé et aux développeurs de technologies militaires souhaitant ajuster finement des modèles d'apprentissage profond pour une utilisation dans des véhicules autonomes, des drones et des systèmes de surveillance, tout en respectant des normes strictes de sécurité et de fiabilité.

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

• Ajuster finement les modèles de vision par ordinateur et de fusion de capteurs pour les tâches de surveillance et de ciblage.
• Adapter les systèmes d'IA autonomes aux environnements changeants et aux profils de mission.
• Mettre en œuvre des mécanismes de validation robustes et de sécurité dans les pipelines de modèles.
• Garantir l'alignement avec les normes de conformité, de sécurité et de sûreté spécifiques à la défense.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur en Canada (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs en technologie juridique et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent ajuster finement des modèles de langage pour des tâches telles que l'analyse de contrats, l'extraction de clauses et la recherche juridique automatisée dans des environnements de services juridiques.

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

• Préparer et nettoyer des documents juridiques en vue de l'ajustement fin des modèles de TLN.
• Appliquer des stratégies d'ajustement fin pour améliorer la précision des modèles sur des tâches juridiques.
• Déployer des modèles pour assister à l'examen, à la classification et à la recherche sur les contrats.
• Assurer la conformité, l'auditabilité et la traçabilité des sorties de l'IA dans des contextes juridiques.

Cette formation en présentiel dirigée par un instructeur dans Canada (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique, développeurs d'IA et data scientists de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent apprendre à utiliser QLoRA pour ajuster efficacement de grands modèles pour des tâches et des personnalisations spécifiques.

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

• Comprendre la théorie derrière QLoRA et les techniques de quantification pour les LLM.
• Mettre en œuvre QLoRA dans l'ajustement fin de grands modèles de langage pour des applications sectorielles.
• Optimiser les performances de l'ajustement fin sur des ressources informatiques limitées en utilisant la quantification.
• Déployer et évaluer efficacement des modèles ajustés dans des applications réelles.

Cette formation en présentiel ou en ligne, dirigée par un formateur, dans <lieu> s'adresse aux développeurs intermédiaires en IA intégrée et aux spécialistes de l'informatique en périphérie souhaitant ajuster finement et optimiser des modèles d'IA légers pour un déploiement sur des appareils aux ressources limitées.

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

• Sélectionner et adapter des modèles pré-entraînés adaptés au déploiement en périphérie.
• Appliquer la quantification, le pruning (élagueage) et d'autres techniques de compression pour réduire la taille et la latence des modèles.
• Ajuster finement les modèles à l'aide de l'apprentissage par transfert pour obtenir des performances spécifiques à la tâche.
• Déployer des modèles optimisés sur des plateformes matérielles edge réelles.