Formation Petits modèles de langage (SLM) en Richmond

Cette formation animée par un instructeur en Richmond (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux urbanistes de niveau intermédiaire, aux administrateurs municipaux et aux développeurs de solutions pour villes intelligentes qui souhaitent implémenter des modèles de langue de taille réduite (MLF) dans leurs projets afin d'améliorer la qualité de vie en ville.

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

• Comprendre l'application des MLF dans les villes intelligentes.
• Intégrer les MLF aux ensembles de données urbaines afin de prendre des décisions plus éclairées.
• Élaborer des stratégies de déploiement des MLF dans les systèmes de gestion urbaine.
• Évaluer l'impact des MLF sur l'urbanisme et les solutions pour villes intelligentes.

Cette formation en direct dirigée par un instructeur à Richmond (en ligne ou sur site) s'adresse aux technologues de l'éducation de niveau intermédiaire, aux concepteurs pédagogiques et aux développeurs d'IA dans l'éducation souhaitant intégrer des Petits Modèles de Langage (PML) dans les plateformes éducatives afin d'améliorer les processus d'enseignement et d'apprentissage.

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

• Comprendre le rôle des PML dans la technologie éducative.
• Concevoir des expériences d'apprentissage basées sur l'IA à l'aide de PML.
• Mettre en œuvre des PML dans divers contextes éducatifs.
• Évaluer l'efficacité des PML sur les résultats d'apprentissage.

Cette formation en direct, animée par un instructeur dans Richmond (en ligne ou sur site), s'adresse aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire souhaitant déployer des petits modèles linguistiques directement sur des appareils aux capacités de traitement limitées, ouvrant ainsi la voie à des applications innovantes dans divers secteurs.

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

• Comprendre les défis et les solutions liés à l'implémentation de l'IA sur du matériel compact.
• Optimiser et compresser les modèles d'IA pour un déploiement efficace sur l'appareil.
• Utiliser des frameworks et des outils d'IA modernes pour l'implémentation de modèles sur l'appareil.
• Concevoir et développer des applications d'IA en temps réel pour les appareils mobiles et les dispositifs IoT.
• Évaluer et garantir la sécurité et la confidentialité des systèmes d'IA sur l'appareil.

Cette formation en présentiel animée par un formateur en Richmond (en ligne ou en présentiel) s'adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux chercheurs en IA de niveau avancé souhaitant développer des solutions d'IA économes en énergie à l'aide de petits modèles linguistiques, à la fois puissants et respectueux de l'environnement.

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

• Comprendre l'impact de l'IA sur la consommation d'énergie et l'environnement.
• Appliquer des techniques de compression et d'optimisation des modèles pour réduire la taille et la consommation énergétique des modèles d'IA.
• Utiliser du matériel et des frameworks logiciels économes en énergie pour le déploiement de l'IA.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour le développement durable de l'IA.
• Plaidoyer en faveur des pratiques durables dans l'industrie de l'IA et y contribuer.

Cette formation en direct, animée par un formateur à Richmond (en ligne ou en présentiel), s'adresse aux scientifiques des données, aux chercheurs en apprentissage automatique et en IA de niveau intermédiaire qui souhaitent concevoir des expériences conversationnelles engageantes et efficaces alimentées par l'IA à l'aide de petits modèles de langage.

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

• Comprendre les principes fondamentaux de l'IA conversationnelle et le rôle des SLM.
• Concevoir et mettre en œuvre des interactions IA centrées sur l'utilisateur.
• Développer et entraîner des SLM pour des applications interactives.
• Évaluer et améliorer l'efficacité des communications homme-IA à l'aide de métriques appropriées.
• Déployer des interfaces conversationnelles basées sur l'IA évolutives et éthiques dans des scénarios réels.

Cette formation animée par un instructeur en Richmond (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données et aux ingénieurs en apprentissage automatique de niveau intermédiaire souhaitant créer et déployer des modèles linguistiques spécialisés adaptés à des domaines précis tels que le droit, la médecine et les technologies.

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

• Comprendre l'importance et les applications des modèles linguistiques spécifiques à un domaine.
• Organiser et prétraiter des ensembles de données spécialisés pour l'entraînement des modèles.
• Former et ajuster (fine-tuning) des modèles linguistiques pour des applications spécifiques au domaine.
• Évaluer et comparer les modèles à l'aide de métriques pertinentes pour le domaine.
• Déployer des modèles linguistiques spécifiques au domaine dans des scénarios réels.

Cette formation en direct, encadrée par un formateur, à Richmond (en ligne ou sur site), s'adresse aux data scientists et développeurs de niveau débutant à intermédiaire souhaitant mettre en œuvre et exploiter les Modèles de langue de petite taille dans diverses applications.

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

• Comprendre l'architecture et le fonctionnement des Modèles de langue de petite taille.
• Implémenter des SLM pour des tâches telles que la génération de texte et l'analyse des sentiments.
• Optimiser et affiner (fine-tuning) les SLM pour des cas d'usage spécifiques.
• Déployer des SLM dans des environnements aux ressources contraintes.
• Évaluer et interpréter la performance des SLM dans des scénarios réels.