Formations en ligne ou sur site, animées par un formateur : Les formations interactives en direct Fine-Tuning démontrent, grâce à une pratique manuelle interactive, comment utiliser des modèles d'apprentissage automatique personnalisés pour optimiser les performances pour des tâches, des jeux de données ou des applications spécifiques.
La formation Fine-Tuning est disponible sous forme de "formation en ligne en direct" ou de "formation sur site en direct". La formation en ligne en direct (également appelée "formation à distance en direct") se déroule par le biais d'un bureau distant interactif, accessible via dadesktop. La formation sur site en direct peut être organisée localement sur les lieux du client dans Dartmouth ou dans les centres de formation corporatifs NobleProg situés à Dartmouth.
NobleProg -- Votre fournisseur local de formations
Dartmouth - Metropolitan Place
99, chemin Wyse, Dartmouth, Canada, B3A 4S5
Le Metropolitan Place est un bâtiment en front de mer, à proximité d'Alderney Landing et qui abrite des entreprises de premier plan. Les sorties d'autoroute et le terminal de ferry local sont situés à proximité, et les restaurants et cafés sont facilement accessibles pour le déjeuner.
This instructor-led, live training in Dartmouth (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.
By the end of this training, participants will be able to:
Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.
This instructor-led, live training in Dartmouth (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.
By the end of this training, participants will be able to:
Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.
This instructor-led, live training in Dartmouth (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.
By the end of this training, participants will be able to:
Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.
This instructor-led, live training in Dartmouth (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.
By the end of this training, participants will be able to:
Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.
This instructor-led, live training in Dartmouth (online or onsite) is aimed at advanced-level AI maintenance engineers and MLOps professionals who wish to implement robust continual learning pipelines and effective update strategies for deployed, fine-tuned models.
By the end of this training, participants will be able to:
Design and implement continual learning workflows for deployed models.
Mitigate catastrophic forgetting through proper training and memory management.
Automate monitoring and update triggers based on model drift or data changes.
Integrate model update strategies into existing CI/CD and MLOps pipelines.
This instructor-led, live training in Dartmouth (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded AI developers and edge computing specialists who wish to fine-tune and optimize lightweight AI models for deployment on resource-constrained devices.
By the end of this training, participants will be able to:
Select and adapt pre-trained models suitable for edge deployment.
Apply quantization, pruning, and other compression techniques to reduce model size and latency.
Fine-tune models using transfer learning for task-specific performance.
Deploy optimized models on real edge hardware platforms.
This instructor-led, live training in Dartmouth (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 Dartmouth (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 Dartmouth (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 Dartmouth (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 Dartmouth (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 Dartmouth (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 Dartmouth (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 Dartmouth (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 Dartmouth (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 Dartmouth (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 Dartmouth (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 Dartmouth (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 Dartmouth (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 Dartmouth (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 Dartmouth (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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