Små språkmodeller (SLM) Kurs i Oslo

Denne instruktørledede, live-treningen på Oslo (online eller på sted) er rettet mot urbane planleggere, byadministratorer og smart city-løsningsutviklere på mellomnivå som ønsker å implementere Small Language Models (SLMs) i smart city-prosjekter for å forbedre bylivet.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå anvendelsen av SLMs i smart byer.
• Integrere SLMs med urbane datasett for bedre beslutningstaking.
• Utvikle strategier for å innføre SLMs i urbane administrasjonssystemer.
• Vurdere innvirkningen av SLMs på byplanlegging og smart city-løsninger.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot utdanningsteknologer på middels nivå, instruksjonsdesignere og AI-utviklere innen utdanning som ønsker å integrere Small Language Models (SLMs) i utdanningsplattformer for å forbedre undervisnings- og læringsprosesser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå rollen til SLM i pedagogisk teknologi.
• Design AI-drevne læringsopplevelser ved hjelp av SLM-er.
• Implementere SLM-er i ulike utdanningsmiljøer.
• Evaluer effektiviteten til SLM-er i læringsutbytte.

Denne instruktørledede, live-trainingen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot IT-profesjonelle på mellomnivå som ønsker å implementere små språkmodeller direkte på enheter med begrenset prosesseringskapasitet, åpner for muligheter for innovative applikasjoner i forskjellige sektorer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå utfordringer og løsninger for implementering av AI på kompakt maskinvare.
• Optimalisere og komprimere AI-modeller for effektiv på-enhetsimplementering.
• Bruke moderne AI-verktøy og rammestrukturer for på-enhetsimplementering av modeller.
• Utvikle og designe realtids-AI-applikasjoner for mobile og IoT-enheter.
• Vurdere og sikre sikkerheten og privatiteten til på-enhets AI-systemer.

Dette instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte maskinlæringsteknikere og AI-forskere som ønsker å utvikle energieffektive AI-løsninger med små språkmodeller som er både kraftige og miljøvennlige.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Forstå innvirkningen av AI på energiforbruket og miljøet.
• Bruke modellkompresjon og optimaliseringsteknikker for å redusere størrelsen og energiforbruket til AI-modeller.
• Utnyttes energieffektiv hard- og software for AI-implementering.
• Implementere beste praksiser for bærekraftig AI-utvikling.
• Fremme og bidra til bærekraftige praksiser i AI-bransjen.

Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå dataforskere, maskinlærings- og AI-forskere som ønsker å skape engasjerende og effektive AI-drevne samtaleløsninger med små språkmodeller.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå grunnleggende prinsipper om samtale-AI og rollen til SLMs.
• Designe og implementere brukerfokusert AI-interaksjon.
• Utvikle og trene SLMs for interaktive applikasjoner.
• Vurdere og forbedre effektiviteten av menneske-AI kommunikasjon ved hjelp av passende metrikker.
• Implementere skalerbare og etiske AI-drevne samtalegrensesnitt i virkelige scenarier.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot datavitere og maskinlæringsingeniører på middels nivå som ønsker å lage og bruke små språkmodeller skreddersydd for spesifikke domener som juridiske, medisinske og tekniske felt. .

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå betydningen og anvendelsen av domenespesifikke språkmodeller.
• Kurater og forbearbeid spesialiserte datasett for modelltrening.
• Tren og finjuster språkmodeller for domenespesifikke applikasjoner.
• Evaluer og benchmark modeller ved hjelp av domenerelevante beregninger.
• Distribuer domenespesifikke språkmodeller i virkelige scenarier.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Oslo (online eller på stedet) er rettet mot dataforskere og utviklere på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å implementere og utnytte små språkmodeller i ulike applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og funksjonaliteten til små språkmodeller.
• Implementer SLM-er for oppgaver som tekstgenerering og sentimentanalyse.
• Optimaliser og finjuster SLM-er for spesifikke brukstilfeller.
• Distribuer SLM-er i ressursbegrensede miljøer.
• Evaluer og tolk ytelsen til SLM-er i virkelige scenarier.