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. Onsite live Fine-Tuning training can be carried out locally on customer premises in Curitiba or in NobleProg corporate training centers in Curitiba.
NobleProg -- Your Local Training Provider
Curitiba - Corporate Evolution
Rua Comendador Araujo, 499 - 10º andar,, Curitiba, Brasil
O espaço de escritórios em Curitiba Corporate Evolution ocupa o 10º andar . A torre Curitiba Corporate Evolution está no afluente distrito de centro no coração da cidade cercada por centros comerciais e instalações.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam obter habilidades práticas na personalização de modelos de IA para tarefas financeiras críticas.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Entenda os fundamentos do ajuste fino para aplicativos financeiros.
Aproveite os modelos pré-treinados para tarefas específicas de domínio em finanças.
Aplicar técnicas para deteção de fraude, avaliação de risco e geração de aconselhamento financeiro.
Garantir a conformidade com regulamentos financeiros como GDPR e SOX.
Implementar a segurança dos dados e práticas éticas de IA em aplicações financeiras.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam refinar suas habilidades no diagnóstico e solução de desafios de ajuste fino para modelos de aprendizado de máquina.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Diagnosticar problemas como overfitting, underfitting e desequilíbrio de dados.
Implementar estratégias para melhorar a convergência do modelo.
Otimizar pipelines de ajuste fino para melhor desempenho.
Depurar processos de treinamento usando ferramentas e técnicas práticas.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam dominar técnicas para otimizar grandes modelos para um ajuste fino e econômico em cenários do mundo real.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os desafios do ajuste fino de grandes modelos.
Aplicar técnicas de treinamento distribuído a grandes modelos.
Aproveite a quantização do modelo e a poda para obter eficiência.
Otimizar a utilização de hardware para tarefas de ajuste fino.
Implantar modelos de ajuste fino de forma eficaz em ambientes de produção.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aproveitar o poder da engenharia rápida e do aprendizado de poucos disparos para otimizar o desempenho do LLM para aplicativos do mundo real.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios da engenharia de prompt e da aprendizagem de poucos disparos.
Projetar prompts eficazes para várias tarefas de PNL.
Aproveitar as técnicas de poucos disparos para adaptar LLMs com dados mínimos.
Otimizar o desempenho do LLM para aplicações práticas.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam dominar o ajuste fino do modelo multimodal para soluções inovadoras de IA.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender a arquitetura de modelos multimodais como CLIP e Flamingo.
Prepare e pré-processe conjuntos de dados multimodais de forma eficaz.
Ajuste fino de modelos multimodais para tarefas específicas.
Otimizar modelos para aplicações e desempenho no mundo real.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a pesquisadores de IA de nível avançado, engenheiros de aprendizado de máquina e desenvolvedores que desejam ajustar os modelos LLM DeepSeek para criar aplicativos de IA especializados adaptados a setores, domínios ou necessidades de negócios específicos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender a arquitetura e os recursos dos modelos DeepSeek, incluindo DeepSeek -R1 e DeepSeek -V3.
Preparar conjuntos de dados e pré-processar dados para o ajuste fino.
Afinar o DeepSeek LLM para aplicações específicas do domínio.
Otimizar e implementar modelos ajustados de forma eficiente.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível avançado que desejam implantar modelos ajustados de forma confiável e eficiente.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os desafios da implantação de modelos ajustados em produção.
Containerizar e implantar modelos usando ferramentas como Docker e Kubernetes.
Implementar monitoramento e registro para modelos implantados.
Otimizar modelos para latência e escalabilidade em cenários do mundo real.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a profissionais de aprendizado de máquina de nível avançado que desejam dominar técnicas de aprendizado de transferência de ponta e aplicá-las a problemas complexos do mundo real.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender conceitos e metodologias avançadas na aprendizagem por transferência.
Implementar técnicas de adaptação específicas do domínio para modelos pré-treinados.
Aplicar a aprendizagem contínua para gerenciar tarefas e conjuntos de dados em evolução.
Dominar o ajuste fino de várias tarefas para melhorar o desempenho do modelo em todas as tarefas.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a profissionais de aprendizado de máquina de nível iniciante a intermediário que desejam entender e aplicar técnicas de aprendizado de transferência para melhorar a eficiência e o desempenho em projetos de IA.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os principais conceitos e benefícios do aprendizado de transferência.
Explore modelos pré-treinados populares e seus aplicativos.
Realize o ajuste fino de modelos pré-treinados para tarefas personalizadas.
Aplicar o aprendizado de transferência para resolver problemas do mundo real em PNL e visão computacional.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a desenvolvedores de nível intermediário e profissionais de IA que desejam implementar estratégias de ajuste fino para grandes modelos sem a necessidade de recursos computacionais extensos.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios da adaptação de baixo ranqueamento (LoRA).
Implementar LoRA para um ajuste fino eficiente de modelos grandes.
Otimizar o ajuste fino para ambientes com recursos limitados.
Avaliar e implementar modelos ajustados por LoRA para aplicações práticas.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário a avançado que desejam personalizar modelos pré-treinados para tarefas e conjuntos de dados específicos.
Ao final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os princípios do ajuste fino e suas aplicações.
Preparar conjuntos de dados para o ajuste fino de modelos pré-treinados.
Ajuste fino de grandes modelos de linguagem (LLMs) para tarefas de PNL.
Otimizar o desempenho do modelo e abordar desafios comuns.
Este treinamento ao vivo conduzido por instrutor em Curitiba (no local ou remoto) é destinado a profissionais de nível intermediário que desejam aprimorar seus projetos de PNL por meio do ajuste fino eficaz de modelos de linguagem pré-treinados.
No final deste treinamento, os participantes serão capazes de:
Compreender os fundamentos do ajuste fino para tarefas de PNL.
Ajustar modelos pré-treinados, como GPT, BERT e T5, para aplicações específicas de PNL.
Otimizar os hiperparâmetros para melhorar o desempenho do modelo.
Avaliar e implementar modelos ajustados em cenários do mundo real.
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