SLMs voor Onderwijstechnologie: AI Aanpassen voor Leren en Ontwikkeling Training Cursus

Deze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en ontwikkelaars van beginners tot gemiddeld niveau die Small Language Models in verschillende toepassingen willen implementeren en gebruiken.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de architectuur en functionaliteit van Small Language Models.
• Implementeer SLM's voor taken zoals het genereren van tekst en sentimentanalyse.
• Optimaliseer en verfijn SLM's voor specifieke gebruiksscenario's.
• Implementeer SLM's in omgevingen met beperkte resources.
• Evalueer en interpreteer de prestaties van SLM's in real-world scenario's.

Deze docentengeleide, live training in Nederland (online of ter plaatse) is gericht op gemiddeld geschoolde stedebouwers, stadsbestuurders en ontwikkelaars van slimme steden die Small Language Models (SLMs) willen implementeren in projecten voor slimme steden om het stadsleven te verbeteren.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De toepassing van SLMs in slimme steden te begrijpen.
• SLMs te integreren met stedelijke datasetten voor verbeterde besluitvorming.
• Strategieën te ontwikkelen voor het inzetten van SLMs in stedelijke beheersystemen.
• De impact van SLMs op stedelijke planning en oplossingen voor slimme steden te beoordelen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Nederland (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en machine learning-ingenieurs op gemiddeld niveau die kleine taalmodellen willen maken en toepassen die zijn afgestemd op specifieke domeinen zoals juridische, medische en technische gebieden.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp het belang en de toepassing van domeinspecifieke taalmodellen.
• Gespecialiseerde datasets samenstellen en voorverwerken voor modeltraining.
• Train en verfijn taalmodellen voor domeinspecifieke toepassingen.
• Evalueer en benchmark modellen met behulp van domeinrelevante statistieken.
• Implementeer domeinspecifieke taalmodellen in real-world scenario's.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde machine learning engineers en AI-onderzoekers die energie-efficiënte AI-oplossingen met kleine taalmodellen willen ontwikkelen die zowel krachtig als milieuvriendelijk zijn.

Na deze training kunnen de deelnemers:

• Het impact van AI op energieverbruik en het milieu begrijpen.
• Modelcompressie- en optimalisatietechnieken toepassen om de grootte en energiegebruik van AI-modellen te verminderen.
• Energie-efficiënte hardware en softwareframeworks gebruiken voor AI-implementatie.
• Best practices implementeren voor duurzaam AI-ontwikkeling.
• Advoceren voor en bijdragen aan duurzame praktijken in de AI-industrie.

Dit instructeurgeleid live-training in Nederland (online of op locatie) is gericht op datawetenschappers, machine learning- en AI-onderzoekers van middelbaar niveau die wensen om aantrekkelijke en efficiënte AI-gedreven conversatieve ervaringen te creëren met kleine taalmodellen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:

• De basisprincipes van conversatie-gerichte AI en de rol van SLMs te begrijpen.
• Gebruikergerichte AI-interacties te ontwerpen en uit te voeren.
• SLMs voor interactieve toepassingen te ontwikkelen en te trainen.
• De effectiviteit van mens-AI communicatie met behulp van gepaste metrieken te beoordelen en te verbeteren.
• Schaalbare en ethische AI-gedreven conversatieve interfaces in praktijkscenarios in werkelijke situaties te implementeren.

Deze door een instructeur geleide live training (online of op locatie) is bedoeld voor IT-professionals op intermediair niveau die kleine taalmodellen willen implementeren op apparaten met beperkte verwerkingscapaciteiten, waardoor nieuwe mogelijkheden ontstaan voor innovatieve toepassingen in verschillende sectoren.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De uitdagingen en oplossingen voor het implementeren van AI op compact hardware begrijpen.
• AI-modellen optimaliseren en comprimeren voor efficiënte implementatie op apparaten.
• Moderne AI-frameworks en tools gebruiken voor de implementatie van modellen op apparaten.
• Real-time AI-applicaties voor mobiele en IoT-apparaten ontwerpen en ontwikkelen.
• De veiligheid en privacy van AI-systemen op apparaten evalueren en waarborgen.