Online or onsite, instructor-led live Fine-Tuning training courses demonstrate through interactive hands-on practice how to use customized machine learning models to optimize performance for specific tasks, datasets, or applications.
Fine-Tuning training is available as "online live training" or "onsite live training". Online live training (aka "remote live training") is carried out by way of an interactive, remote desktop. Brampton onsite live Fine-Tuning trainings can be carried out locally on customer premises or in NobleProg corporate training centers.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Brampton - Brampton County Court
2 County Court Blvd, Brampton, Canada, L6W 3W
Le centre d'affaires du tribunal du comté de Brampton en Ontario est situé dans un bâtiment moderne du quartier des affaires du centre-ville, près du palais de justice de Grenville et de William Davis.
Brampton - 2 County Court
2 County Court Boulevard, Brampton, Canada, L6W 3W8
Tournez-vous vers l’avenir avec un espace de bureau au 2 County Court, un bâtiment aux performances environnementales exceptionnelles. La troisième plus grande ville du Grand Toronto bénéficie d’excellentes liaisons de transport, tandis que l’aéroport international de Toronto se trouve à moins de 16 km.
This instructor-led, live training in Brampton (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.By the end of this training, participants will be able to:
Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.
This instructor-led, live training in Brampton (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML engineers and AI compliance professionals who wish to identify, evaluate, and reduce safety risks and biases in fine-tuned language models.By the end of this training, participants will be able to:
Understand the ethical and regulatory context for safe AI systems.
Identify and evaluate common forms of bias in fine-tuned models.
Apply bias mitigation techniques during and after training.
Design and audit models for safety, transparency, and fairness.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs NLP de niveau intermédiaire et aux équipes de gestion des connaissances qui souhaitent affiner les pipelines RAG pour améliorer les performances dans les cas d'utilisation liés à la réponse aux questions, à la recherche d'entreprise et à la synthèse.À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'architecture et le flux de travail des systèmes RAG.
Affiner les composants récupérateur et générateur pour des données spécifiques au domaine.
Évaluer la performance RAG et appliquer des améliorations grâce aux techniques PEFT.
Déployer des systèmes RAG optimisés pour un usage interne ou en production.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux praticiens intermédiaires de l'apprentissage machine et aux développeurs IA qui souhaitent affiner et déployer des modèles à poids ouverts comme LLaMA, Mistral et Qwen pour des applications spécifiques d'affaires ou internes.À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'écosystème et les différences entre les modèles LLM open source.
Préparer des jeux de données et des configurations d'affinement pour des modèles comme LLaMA, Mistral et Qwen.
Exécuter des pipelines d'affinement en utilisant Hugging Face Transformers et PEFT.
Évaluer, sauvegarder et déployer des modèles affinés dans des environnements sécurisés.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données et ingénieurs IA de niveau intermédiaire qui souhaitent affiner les grands modèles de langage de manière plus abordable et efficace en utilisant des méthodes comme LoRA, Adapter Tuning et Prefix Tuning.À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre la théorie derrière les approches d'affinement paramétrique efficace.
Mettre en œuvre LoRA, Adapter Tuning et Prefix Tuning à l'aide de Hugging Face PEFT.
Comparer les avantages et inconvénients en termes de performance et de coût des méthodes PEFT par rapport à un affinement complet.
Déployer et échelonner les modèles de langage affinés avec une réduction des besoins en calcul et en stockage.
Cette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs intermédiaires et avancés en apprentissage automatique, développeurs IA et scientifiques des données qui souhaitent apprendre à utiliser QLoRA pour ajuster efficacement de grands modèles à des tâches spécifiques et des personnalisations.À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre la théorie derrière QLoRA et les techniques de quantification pour les LLM (Large Language Models).
Mettre en œuvre QLoRA pour l'ajustement fin de grands modèles de langage dans des applications spécifiques à un domaine.
Optimiser la performance de l'ajustement fin sur des ressources informatiques limitées en utilisant la quantification.
Déployer et évaluer efficacement les modèles ajustés fin dans des applications du monde réel.
Cette formation en direct, animée par un formateur dans Brampton (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de haut niveau en apprentissage automatique et aux chercheurs en IA qui souhaitent appliquer la RLHF pour affiner les grands modèles d'IA afin d'améliorer leurs performances, leur sécurité et leur alignement.À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les fondements théoriques de la RLHF et pourquoi elle est essentielle dans le développement moderne de l'IA.
Mettre en œuvre des modèles de récompense basés sur les retours humains pour guider les processus d'apprentissage par renforcement.
Affiner les grands modèles de langage en utilisant des techniques de RLHF pour aligner leurs sorties avec les préférences humaines.
Appliquer les meilleures pratiques pour échelonner les workflows de la RLHF pour les systèmes d'IA de production.
Cette formation en direct avec instructeur à Brampton (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent acquérir des compétences pratiques dans la personnalisation des modèles d'IA pour des tâches financières critiques.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les principes fondamentaux de la mise au point pour les applications financières.
Exploiter des modèles pré-entraînés pour des tâches spécifiques au domaine de la finance.
Appliquer des techniques de détection des fraudes, d'évaluation des risques et de génération de conseils financiers.
Assurer la conformité avec les réglementations financières telles que GDPR et SOX.
Mettre en œuvre la sécurité des données et les pratiques éthiques de l'IA dans les applications financières.
Cette formation en direct avec instructeur en Brampton (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent affiner leurs compétences en matière de diagnostic et de résolution des problèmes de réglage fin pour les modèles d'apprentissage automatique.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Diagnostiquer des problèmes tels que l'overfitting, l'underfitting et le déséquilibre des données.
Mettre en œuvre des stratégies pour améliorer la convergence des modèles.
Optimiser les pipelines de réglage fin pour de meilleures performances.
Déboguer les processus de formation à l'aide d'outils et de techniques pratiques.
Cette formation en direct avec instructeur en Brampton (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les techniques d'optimisation de grands modèles pour un réglage fin rentable dans des scénarios du monde réel.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les défis liés à la mise au point de grands modèles.
Appliquer les techniques de formation distribuée aux grands modèles.
Tirer parti de la quantification et de l'élagage des modèles pour plus d'efficacité.
Optimiser l'utilisation du matériel pour les tâches de réglage fin.
Déployer efficacement des modèles affinés dans des environnements de production.
Cette formation en direct avec instructeur dans Brampton (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent tirer parti de la puissance de l'ingénierie rapide et de l'apprentissage à court terme afin d'optimiser les performances du LLM pour des applications du monde réel.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les principes de l'ingénierie des messages-guides et de l'apprentissage à court terme.
Concevoir des messages-guides efficaces pour diverses tâches NLP.
Tirer parti des techniques d'apprentissage à court terme pour adapter les LLM avec un minimum de données.
Optimiser les performances des LLM pour des applications pratiques.
Cette formation en direct dans Brampton (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent maîtriser la mise au point de modèles multimodaux pour des solutions innovantes en matière d'IA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'architecture des modèles multimodaux tels que CLIP et Flamingo.
Préparer et prétraiter efficacement des ensembles de données multimodales.
Affiner les modèles multimodaux pour des tâches spécifiques.
Optimiser les modèles pour des applications et des performances réelles.
Cette formation en Brampton (en ligne ou sur site) s'adresse aux chercheurs en IA de niveau avancé, 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 industries, des domaines ou des besoins commerciaux spécifiques.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre l'architecture et les capacités des modèles DeepSeek, y compris DeepSeek-R1 et DeepSeek-V3.
Préparer les ensembles de données et prétraiter les données pour le réglage fin.
Affiner le DeepSeek LLM pour des applications spécifiques à un domaine.
Optimiser et déployer efficacement les modèles affinés.
Cette formation en direct avec instructeur en Brampton (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent déployer des modèles affinés de manière fiable et efficace.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les défis liés au déploiement de modèles finement ajustés en production.
Conteneuriser et déployer des modèles en utilisant des outils comme Docker et Kubernetes.
Mettre en œuvre la surveillance et la journalisation pour les modèles déployés.
Optimiser les modèles pour la latence et l'extensibilité dans des scénarios réels.
Cette formation en direct avec instructeur en Brampton (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de l'apprentissage automatique de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les techniques de pointe de l'apprentissage par transfert et les appliquer à des problèmes complexes du monde réel.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les concepts et méthodologies avancés de l'apprentissage par transfert.
Mettre en œuvre des techniques d'adaptation spécifiques à un domaine pour les modèles pré-entraînés.
Appliquer l'apprentissage continu pour gérer des tâches et des ensembles de données en constante évolution.
Maîtriser le réglage fin multi-tâches pour améliorer les performances des modèles à travers les tâches.
Cette formation en direct avec instructeur en Brampton (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'apprentissage automatique de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer les techniques d'apprentissage par transfert pour améliorer l'efficacité et la performance des projets d'IA.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les concepts fondamentaux et les avantages de l'apprentissage par transfert.
Explorer les modèles pré-entraînés populaires et leurs applications.
Effectuer un réglage fin des modèles pré-entraînés pour des tâches personnalisées.
Appliquer l'apprentissage par transfert pour résoudre des problèmes réels en NLP et en vision par ordinateur.
Cette formation en Brampton (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire et aux praticiens de l'IA qui souhaitent mettre en œuvre des stratégies de réglage fin pour de grands modèles sans avoir besoin de ressources informatiques considérables.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes de l'adaptation de faible rang (LoRA).
Mettre en œuvre la LoRA pour un réglage fin efficace des grands modèles.
Optimiser le réglage fin pour les environnements à ressources limitées.
Évaluer et déployer des modèles ajustés par LoRA pour des applications pratiques.
Cette formation en direct avec instructeur dans Brampton (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent personnaliser des modèles pré-entraînés pour des tâches et des ensembles de données spécifiques.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes du réglage fin et ses applications.
Préparer des ensembles de données pour affiner les modèles pré-entraînés.
Affiner les grands modèles de langage (LLM) pour les tâches de NLP.
Optimiser les performances des modèles et relever les défis les plus courants.
Cette formation en Brampton (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs projets NLP en affinant efficacement les modèles de langage pré-entraînés.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
Comprendre les principes fondamentaux de la mise au point pour les tâches de TAL.
Affiner les modèles pré-entraînés tels que GPT, BERT, et T5 pour des applications NLP spécifiques.
Optimiser les hyperparamètres pour améliorer les performances des modèles.
Évaluer et déployer des modèles affinés dans des scénarios réels.
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