Small Language Models (SLMs) for Domain-Specific Applications Schulung

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene unter den Datenwissenschaftlern und Entwicklern, die Small Language Models in verschiedenen Anwendungen implementieren und nutzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Architektur und Funktionalität von Small Language Models zu verstehen.
• SLMs für Aufgaben wie Textgenerierung und Sentimentanalyse zu implementieren.
• SLMs für spezifische Anwendungsfälle zu optimieren und fein abzustimmen.
• SLMs in ressourcenbeschränkten Umgebungen einsetzen.
• Evaluierung und Interpretation der Leistung von SLMs in realen Szenarien.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Bildungstechnologen, Instruktionsdesigner und KI-Entwickler im Bildungsbereich, die Small Language Models (SLMs) in Bildungsplattformen integrieren möchten, um Lehr- und Lernprozesse zu verbessern.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Rolle von SLMs in der Bildungstechnologie zu verstehen.
• KI-gesteuerte Lernerfahrungen mit SLMs zu entwerfen.
• SLMs in verschiedenen Bildungsumgebungen zu implementieren.
• die Effektivität von SLMs in Bezug auf Lernergebnisse zu evaluieren.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Stadtplaner, Stadtverwalter und Entwickler von Smart-City-Lösungen, die Small Language Models (SLMs) in Smart-City-Projekten zur Verbesserung des städtischen Lebens umsetzen möchten.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Anwendung von SLMs in Smart Cities zu verstehen.
• SLMs mit städtischen Datensätzen für eine verbesserte Entscheidungsfindung zu integrieren.
• Strategien für den Einsatz von SLMs in städtischen Managementsystemen zu entwickeln.
• die Auswirkungen von SLMs auf die Stadtplanung und Smart-City-Lösungen zu beurteilen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Ingenieure für maschinelles Lernen und KI-Forscher, die energieeffiziente KI-Lösungen mit kleinen Sprachmodellen entwickeln möchten, die sowohl leistungsstark als auch umweltfreundlich sind.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Auswirkungen von KI auf den Energieverbrauch und die Umwelt zu verstehen.
• Modellkomprimierung und Optimierungstechniken anzuwenden, um die Größe und den Energieverbrauch von KI-Modellen zu reduzieren.
• Energieeffiziente Hardware- und Software-Frameworks für den Einsatz von KI zu nutzen.
• Implementierung von Best Practices für eine nachhaltige KI-Entwicklung.
• sich für nachhaltige Praktiken in der KI-Branche einzusetzen und zu diesen beizutragen.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler, Forscher im Bereich maschinelles Lernen und KI, die mit kleinen Sprachmodellen ansprechende und effiziente KI-gestützte Konversationserlebnisse schaffen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Grundlagen der KI und die Rolle von SLMs zu verstehen.
• Benutzerzentrierte KI-Interaktionen zu entwerfen und zu implementieren.
• SLMs für interaktive Anwendungen zu entwickeln und zu trainieren.
• die Effektivität der Mensch-KI-Kommunikation anhand geeigneter Metriken zu bewerten und zu verbessern.
• Einsatz von skalierbaren und ethischen KI-gesteuerten Dialogschnittstellen in realen Szenarien.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an IT-Fachleute auf mittlerem Niveau, die kleine Sprachmodelle direkt auf Geräten mit begrenzten Verarbeitungskapazitäten einsetzen möchten, wodurch sich Möglichkeiten für innovative Anwendungen in verschiedenen Bereichen eröffnen.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Herausforderungen und Lösungen für die Implementierung von KI auf kompakter Hardware zu verstehen.
• KI-Modelle für den effizienten Einsatz auf Geräten zu optimieren und zu komprimieren.
• Moderne KI-Frameworks und -Tools für die Implementierung von Modellen auf dem Gerät zu nutzen.
• Entwurf und Entwicklung von Echtzeit-KI-Anwendungen für mobile und IoT-Geräte.
• Evaluierung und Gewährleistung der Sicherheit und des Datenschutzes von KI-Systemen auf Geräten.