Formation Small Language Models (SLMs) en Richmond

Cette formation en direct, dirigée par un formateur (en ligne ou sur site) s'adresse aux planificateurs urbains intermédiaires, administrateurs de villes et développeurs de solutions pour villes intelligentes qui souhaitent mettre en œuvre des Modèles de Langue Petite taille (SLMs) dans les projets de ville intelligente afin d'améliorer la vie urbaine.

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

• Comprendre l'application des SLMs dans les villes intelligentes.
• Intégrer les SLMs avec des ensembles de données urbaines pour une prise de décision améliorée.
• Développer des stratégies pour déployer les SLMs dans les systèmes de gestion urbaine.
• Évaluer l'impact des SLMs sur la planification urbaine et les solutions de ville intelligente.

Cette formation en direct dans Richmond (en ligne ou sur place) s'adresse aux technologues de l'éducation de niveau intermédiaire, aux concepteurs pédagogiques et aux développeurs d'IA dans le domaine de l'éducation qui souhaitent intégrer Small Language Models (SLMs) dans les plateformes éducatives afin d'améliorer les processus d'enseignement et d'apprentissage.

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

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

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels intermédiaires de l'informatique qui souhaitent déployer des modèles de langage petits sur des dispositifs à faible capacité de traitement, ouvrant ainsi la voie à des applications innovantes dans divers secteurs.

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

• Comprendre les défis et les solutions pour mettre en œuvre l'IA sur du matériel compact.
• Optimiser et compresser des modèles d'IA pour un déploiement efficace sur dispositif.
• Utiliser des cadres et outils modernes d'IA pour la mise en œuvre de modèles sur dispositifs.
• Concevoir et développer des applications AI en temps réel pour les appareils mobiles et IoT.
• Évaluer et garantir la sécurité et la confidentialité des systèmes d'IA sur dispositif.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs de haut niveau en apprentissage automatique et aux chercheurs en IA qui souhaitent développer des solutions d'IA économes en énergie avec des petits modèles linguistiques à la fois puissants et écologiquement responsables.

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

• Comprendre l'impact de l'IA sur la consommation d'énergie et l'environnement.
• Appliquer des techniques de compression et d'optimisation du modèle pour réduire la taille et la consommation d'énergie des modèles IA.
• Utiliser des infrastructures matérielles et logicielles économes en énergie pour le déploiement de l'IA.
• Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour un développement durable de l'IA.
• Promouvoir et contribuer aux pratiques durables dans l'industrie de l'IA.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux scientifiques des données intermédiaires, aux chercheurs en apprentissage automatique et IA qui souhaitent créer des expériences conversationnelles engageantes et efficaces avec de petits modèles linguistiques.

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

• Comprendre les fondamentaux de l'IA conversationnelle et le rôle des SLMs (Small Language Models).
• Concevoir et mettre en œuvre des interactions AI centrées sur l'utilisateur.
• Développer et entraîner des SLMs pour les applications interactives.
• Évaluer et améliorer l'efficacité de la communication humain-AI en utilisant des métriques appropriées.
• Déployer des interfaces conversationnelles pilotées par une IA éthique et scalable dans des scénarios réels.

Cette formation en Richmond (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux ingénieurs en apprentissage automatique de niveau intermédiaire qui souhaitent créer et appliquer de petits modèles de langage adaptés à des domaines spécifiques tels que le juridique, le médical et le technique.

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

• Comprendre l'importance et l'application des modèles de langage spécifiques à un domaine.
• Collecter et prétraiter des ensembles de données spécialisées pour l'entraînement des modèles.
• Former et affiner les modèles de langage pour des applications spécifiques à un domaine.
• Évaluer et comparer les modèles à l'aide de mesures pertinentes pour le domaine.
• Déployer des modèles linguistiques spécifiques à un domaine dans des scénarios réels.

Cette formation en Richmond (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists et aux développeurs de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent mettre en œuvre et exploiter les petits modèles de langage dans diverses applications.

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

• Comprendre l'architecture et la fonctionnalité des petits modèles de langage.
• Mettre en œuvre des SLM pour des tâches telles que la génération de texte et l'analyse des sentiments.
• Optimiser et affiner les SLM pour des cas d'utilisation spécifiques.
• Déployer des SLM dans des environnements à ressources limitées.
• Évaluer et interpréter les performances des SLM dans des scénarios réels.