Formation Small Language Models (SLMs) en Pointe-Claire
Les cours de formation aux petits modèles de langage (SLMs) en ligne ou sur site, animés par un instructeur, démontrent par une pratique interactive comment utiliser les petits modèles de langage pour traiter efficacement le langage naturel sur des appareils aux ressources limitées. La formation aux SLMs est disponible en tant que "formation en ligne en direct" ou "formation sur site en direct". La formation en ligne (également appelée "formation à distance") est réalisée par le biais d'un bureau interactif à distance. La formation en direct sur site peut être réalisée localement dans les locaux du client en Pointe-Claire ou dans les centres de formation de NobleProg en Pointe-Claire. NobleProg -- Votre fournisseur local de formation
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Cette formation en direct avec instructeur à Pointe-Claire (en ligne ou sur place) est destinée aux urbanistes de niveau intermédiaire, aux administrateurs de ville et aux développeurs de solutions de ville intelligente qui souhaitent mettre en œuvre Small Language Models (SLMs) dans des projets de ville intelligente afin d'améliorer la vie urbaine.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre l'application des GDT dans les villes intelligentes.
Intégrer les SLM aux ensembles de données urbaines pour améliorer la prise de décision.
Développer des stratégies pour déployer les GDT dans les systèmes de gestion urbaine.
Évaluer l'impact des GDT sur la planification urbaine et les solutions de villes intelligentes.
Cette formation en direct dans Pointe-Claire (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 Pointe-Claire (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'informatique de niveau intermédiaire qui souhaitent déployer de 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 pour la mise en œuvre de l'IA sur du matériel compact.
Optimiser et compresser les modèles d'IA pour un déploiement efficace sur les appareils.
Utiliser des cadres et des outils modernes d'IA pour la mise en œuvre de modèles sur l'appareil.
Concevoir et développer des applications d'IA en temps réel pour les appareils mobiles et IoT.
Évaluer et garantir la sécurité et la confidentialité des systèmes d'IA sur appareil.
Cette formation en Pointe-Claire (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en apprentissage automatique de niveau avancé et aux chercheurs en IA qui souhaitent développer des solutions d'IA économes en énergie avec de petits modèles de langage qui sont à la fois puissants et respectueux de l'environnement.
A 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 de modèles pour réduire la taille et la consommation d'énergie des modèles d'IA.
Utiliser du matériel et des logiciels économes en énergie pour le déploiement de l'IA.
Mettre en œuvre les meilleures pratiques pour le développement durable de l'IA.
Défendre les pratiques durables dans l'industrie de l'IA et y contribuer.
Cette formation en Pointe-Claire (en ligne ou sur site) s'adresse aux data scientists de niveau intermédiaire, aux chercheurs en apprentissage automatique et en IA qui souhaitent créer des expériences conversationnelles engageantes et efficaces alimentées par l'IA avec de petits modèles de langage.
À l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
Comprendre les principes fondamentaux de l'IA conversationnelle et le rôle des SLM.
Concevoir et mettre en œuvre des interactions d'IA centrées sur l'utilisateur.
Développer et former des SLMs pour des applications interactives.
Évaluer et améliorer l'efficacité de la communication entre l'homme et l'IA à l'aide de mesures appropriées.
Déployer des interfaces conversationnelles évolutives et éthiques basées sur l'IA dans des scénarios réels.
Cette formation en Pointe-Claire (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 Pointe-Claire (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.
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