Fine-Tuning Đào tạo tại Hanoi

khóa đào tạo trực tiếp này tại Hanoi (trực tuyến hoặc trực tiếp) dành cho các kỹ sư AI quốc phòng cấp cao và nhà phát triển công nghệ quân sự muốn điều chỉnh mô hình học sâu để sử dụng trong xe tự hành, drone và hệ thống giám sát đồng thời đáp ứng các tiêu chuẩn an ninh và độ tin cậy nghiêm ngặt.

Đến cuối khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Điều chỉnh mô hình thị giác máy tính và tích hợp cảm biến cho các tác vụ giám sát và định mục tiêu.
• Điều chỉnh hệ thống AI tự động để phù hợp với môi trường và hồ sơ nhiệm vụ thay đổi.
• Thực hiện cơ chế xác minh mạnh mẽ và an toàn trong chuỗi mô hình.
• Đảm bảo tuân thủ các tiêu chuẩn tuân thủ, an toàn và an ninh đặc biệt của quốc phòng.

Khóa học hướng dẫn trực tiếp này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các kỹ sư công nghệ pháp lý và nhà phát triển AI ở trình độ trung cấp, mong muốn điều chỉnh các mô hình ngôn ngữ để thực hiện các nhiệm vụ như phân tích hợp đồng, trích xuất điều khoản và nghiên cứu pháp lý tự động trong môi trường dịch vụ pháp lý.

Đến cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Chuẩn bị và làm sạch các văn bản pháp lý để điều chỉnh mô hình NLP.
• Áp dụng các chiến lược điều chỉnh để cải thiện độ chính xác của mô hình trên các nhiệm vụ pháp lý.
• Triển khai các mô hình để hỗ trợ xét duyệt hợp đồng, phân loại và nghiên cứu.
• Đảm bảo tuân thủ, khả năng kiểm toán và truy xuất của kết quả AI trong ngữ cảnh pháp lý.

Khóa học trực tiếp do giáo viên hướng dẫn (trực tuyến hoặc tại chỗ) này dành cho các nhà phát triển AI y tế và nhà khoa học dữ liệu có trình độ trung cấp đến nâng cao, mong muốn tối ưu hóa mô hình cho việc chẩn đoán lâm sàng, dự đoán bệnh tật và dự báo kết quả của bệnh nhân sử dụng dữ liệu y tế có cấu trúc và không có cấu trúc.

Cuối khóa học, người tham gia sẽ có thể:

• Tối ưu hóa các mô hình AI trên bộ dữ liệu y tế bao gồm hồ sơ y tế điện tử (EMRs), hình ảnh y tế và dữ liệu theo thời gian.
• Áp dụng chuyển đổi học, điều chỉnh miền và nén mô hình trong các ngữ cảnh y tế.
• Xử lý vấn đề bảo mật, thiên vị và tuân thủ quy định trong quá trình phát triển mô hình.
• Triển khai và giám sát các mô hình đã tối ưu hóa trong môi trường y tế thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) nhằm vào các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư AI cấp cao trong lĩnh vực tài chính, những người muốn tinh chỉnh mô hình cho các ứng dụng như đánh giá tín dụng, phát hiện gian lận, và dự đoán rủi ro sử dụng dữ liệu tài chính chuyên ngành.

Đến cuối khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:

• Tinh chỉnh các mô hình AI trên bộ dữ liệu tài chính để cải thiện khả năng dự đoán gian lận và rủi ro.
• Áp dụng các kỹ thuật như học chuyển (transfer learning), LoRA, và quy chuẩn hóa (regularization) để nâng cao hiệu suất mô hình.
• Tích hợp các yếu tố tuân thủ tài chính vào quy trình xây dựng mô hình AI.
• Triển khai các mô hình đã được tinh chỉnh để sử dụng trong các nền tảng dịch vụ tài chính.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giảng viên hướng dẫn này dành cho kỹ sư bảo trì AI cấp cao và chuyên gia MLOps mong muốn triển khai các đường dẫn học liệu định mạnh mẽ và các chiến lược cập nhật hiệu quả cho mô hình đã điều chỉnh.

Bằng cách kết thúc khóa đào tạo này, người tham dự sẽ có thể:

• Thiết kế và triển khai các quy trình làm việc học liệu định cho các mô hình đã triển khai.
• Cải thiện quên thảm họa thông qua quản lý đúng đắn về huấn luyện và bộ nhớ.
• Tự động hóa giám sát và kích hoạt cập nhật dựa trên độ lệch của mô hình hoặc thay đổi dữ liệu.
• Tích hợp các chiến lược cập nhật mô hình vào các đường dẫn CI/CD và MLOps hiện có.

Khóa đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại địa điểm) Hanoi dành cho các nhà phát triển AI nhúng và chuyên gia tính toán Edge có trình độ trung cấp, những người muốn tinh chỉnh và tối ưu hóa các mô hình AI nhẹ để triển khai trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế.

Sau khi kết thúc khóa học này, người tham gia sẽ có thể:

• Chọn và điều chỉnh các mô hình đã được tiền huấn luyện phù hợp cho việc triển khai ở Edge.
• Áp dụng các kỹ thuật lượng tử hóa, cắt tỉa và nén khác để giảm kích thước mô hình và độ trễ.
• Tinh chỉnh mô hình bằng cách sử dụng học chuyển để cải thiện hiệu suất cụ thể cho từng nhiệm vụ.
• Triển khai các mô hình đã được tối ưu hóa trên các nền tảng phần cứng Edge thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) được hướng đến cho các kỹ sư máy tính tính thị giác và các nhà phát triển AI ở trình độ cao, muốn tinh chỉnh các mô hình Vision-Language (VLMs) như CLIP và Flamingo để cải thiện hiệu suất trong các tác vụ liên quan đến hình ảnh và văn bản trong các ngành công nghiệp cụ thể.

Sau khi hoàn thành khóa học này, các thí sinh sẽ có thể:

• Hiểu về kiến trúc và phương pháp pretraining của các mô hình Vision-Language.
• Tinh chỉnh VLMs để phân loại, trích xuất, tạo chú thích hoặc hỏi đáp đa phương thức.
• Chuẩn bị bộ dữ liệu và áp dụng các chiến lược PEFT để giảm chi phí tài nguyên.
• Đánh giá và triển khai các mô hình VLMs tùy chỉnh trong môi trường sản xuất.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ do giáo viên hướng dẫn này được nhắm đến các kỹ sư ML và chuyên gia tuân thủ AI ở trình độ trung cấp, mong muốn nhận dạng, đánh giá và giảm thiểu rủi ro an toàn và sơ hở trong các mô hình ngôn ngữ đã tinh chỉnh.

Đến cuối khóa đào tạo, học viên sẽ có thể:

• Tiểu hiểu về bối cảnh đạo đức và quy định cho hệ thống AI an toàn.
• Nhận dạng và đánh giá các hình thức sơ hở phổ biến trong mô hình đã tinh chỉnh.
• Áp dụng kỹ thuật giảm thiểu sơ hở trong và sau quá trình đào tạo.
• Thiết kế và kiểm toán mô hình để đảm bảo an toàn, minh bạch và công bằng.

Khóa đào tạo trực tuyến hoặc tại chỗ này, do giảng viên hướng dẫn, được nhắm đến các kỹ sư Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP) và đội ngũ quản lý kiến thức ở trình độ trung cấp, mong muốn tinh chỉnh các pipeline RAG để cải thiện hiệu suất trong các trường hợp sử dụng trả lời câu hỏi, tìm kiếm doanh nghiệp, và tóm tắt.

Đến cuối khóa đào tạo, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc và quy trình làm việc của hệ thống RAG.
• Tinh chỉnh các thành phần truy xuất và tạo ra dữ liệu cụ thể cho lĩnh vực.
• Đánh giá hiệu suất RAG và áp dụng cải tiến thông qua kỹ thuật PEFT.
• Bố trí các hệ thống RAG đã tối ưu hóa để sử dụng nội bộ hoặc sản phẩm.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Hanoi (trực tuyến hoặc trực tiếp) nhằm vào đối tượng là các chuyên gia ML ở mức trung cấp và các nhà phát triển AI muốn tinh chỉnh và triển khai các mô hình có trọng số mở như LLaMA, Mistral, và Qwen cho các ứng dụng kinh doanh cụ thể hoặc nội bộ.

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Hiểu rõ hệ sinh thái và sự khác biệt giữa các mô hình AI nguồn mở.
• Chuẩn bị dữ liệu và cấu hình tinh chỉnh cho các mô hình như LLaMA, Mistral, và Qwen.
• Thực hiện quy trình tinh chỉnh sử dụng Hugging Face Transformers và PEFT.
• Đánh giá, lưu trữ và triển khai các mô hình đã được tinh chỉnh trong môi trường an toàn.

Bản đào tạo trực tiếp do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại cơ sở) nhắm đến các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư AI ở mức trung cấp, những người mong muốn tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn một cách tiết kiệm và hiệu quả hơn bằng các phương pháp như LoRA, Adapter Tuning, và Prefix Tuning.

Sau khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được lý thuyết đằng sau các phương pháp tinh chỉnh hiệu quả về tham số.
• Thực hiện LoRA, Adapter Tuning, và Prefix Tuning bằng Hugging Face PEFT.
• So sánh lợi ích về hiệu suất và chi phí của các phương pháp PEFT so với việc tinh chỉnh toàn bộ.
• Buổi triển và mở rộng các mô hình ngôn ngữ lớn đã được tinh chỉnh với yêu cầu tính toán và lưu trữ giảm thiểu.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Hanoi (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các kỹ sư học máy cấp trung đến cao, nhà phát triển AI và nhà khoa học dữ liệu muốn tìm hiểu cách sử dụng QLoRA để hiệu chỉnh mô hình lớn một cách hiệu quả cho các tác vụ cụ thể và tùy chỉnh.

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Nắm vững lý thuyết đằng sau QLoRA và kỹ thuật lượng tử hóa cho các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs).
• Thực hiện QLoRA trong việc hiệu chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn cho các ứng dụng chuyên ngành.
• Tối ưu hóa hiệu suất hiệu chỉnh trên tài nguyên tính toán hạn chế bằng cách sử dụng lượng tử hóa.
• Triển khai và đánh giá các mô hình đã được hiệu chỉnh một cách hiệu quả trong các ứng dụng thực tế.

Buổi đào tạo trực tiếp dưới sự hướng dẫn của giảng viên tại Hanoi (trực tuyến hoặc trực tiếp) này dành cho các kỹ sư học máy cấp cao và nhà nghiên cứu AI muốn áp dụng RLHF để điều chỉnh tinh vi các mô hình AI lớn nhằm đạt được hiệu suất, an toàn và đồng bộ hóa tốt hơn.

Tại kết thúc buổi đào tạo này, người tham gia sẽ có khả năng:

• Nắm vững nền tảng lý thuyết của RLHF và tại sao nó là yếu tố quan trọng trong phát triển AI hiện đại.
• Thực hiện các mô hình phần thưởng dựa trên phản hồi của con người để hướng dẫn quá trình học tăng cường.
• Điều chỉnh tinh vi các mô hình ngôn ngữ lớn bằng kỹ thuật RLHF để đồng bộ hóa đầu ra với sở thích của con người.
• Áp dụng các thực hành tốt nhất cho việc mở rộng quy trình làm việc RLHF cho hệ thống AI sản xuất.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn có được các kỹ năng thực tế trong việc tùy chỉnh các mô hình AI cho các tác vụ tài chính quan trọng.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của việc tinh chỉnh cho các ứng dụng tài chính.
• Tận dụng các mô hình được huấn luyện trước cho các tác vụ cụ thể trong lĩnh vực tài chính.
• Áp dụng các kỹ thuật để phát hiện gian lận, đánh giá rủi ro và tạo ra các lời khuyên tài chính.
• Đảm bảo tuân thủ các quy định tài chính như GDPR và SOX.
• Triển khai bảo mật dữ liệu và các thực hành AI đạo đức trong các ứng dụng tài chính.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao muốn trau dồi kỹ năng chẩn đoán và giải quyết các thách thức tinh chỉnh cho mô hình học máy.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Chẩn đoán các vấn đề như quá khớp, thiếu khớp và mất cân bằng dữ liệu.
• Triển khai các chiến lược để cải thiện sự hội tụ của mô hình.
• Tối ưu hóa quy trình tinh chỉnh để đạt hiệu suất tốt hơn.
• Gỡ lỗi quy trình đào tạo bằng các công cụ và kỹ thuật thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao mong muốn nắm vững các kỹ thuật tối ưu hóa mô hình lớn để tinh chỉnh hiệu quả về chi phí trong các tình huống thực tế.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được những thách thức của việc tinh chỉnh các mô hình lớn.
• Áp dụng các kỹ thuật đào tạo phân tán cho các mô hình lớn.
• Tận dụng lượng tử hóa mô hình và cắt tỉa để tăng hiệu quả.
• Tối ưu hóa việc sử dụng phần cứng cho các tác vụ tinh chỉnh.
• Triển khai hiệu quả các mô hình đã tinh chỉnh trong môi trường sản xuất.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, những người muốn tận dụng sức mạnh của kỹ thuật tạo prompt và học với ít mẫu (few-shot learning) để tối ưu hóa hiệu suất của LLM cho các ứng dụng thực tế.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của kỹ thuật tạo prompt và học với ít mẫu.
• Thiết kế các prompt hiệu quả cho nhiều tác vụ NLP.
• Tận dụng các kỹ thuật học với ít mẫu để điều chỉnh LLM với dữ liệu tối thiểu.
• Tối ưu hóa hiệu suất LLM cho các ứng dụng thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao mong muốn làm chủ việc tinh chỉnh mô hình đa phương thức để tạo ra các giải pháp AI sáng tạo.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc của các mô hình đa phương thức như CLIP và Flamingo.
• Chuẩn bị và tiền xử lý các tập dữ liệu đa phương thức một cách hiệu quả.
• Tinh chỉnh các mô hình đa phương thức cho các tác vụ cụ thể.
• Tối ưu hóa mô hình cho các ứng dụng và hiệu suất trong thế giới thực.

Khóa học trực tiếp, trực tuyến hoặc trực tiếp tại địa điểm (online or onsite) này được hướng tới các nhà nghiên cứu AI cấp cao, kỹ sư học máy và nhà phát triển muốn tinh chỉnh các mô hình DeepSeek LLM để tạo ra các ứng dụng AI chuyên biệt, phù hợp với các ngành nghề, lĩnh vực hoặc nhu cầu kinh doanh cụ thể.

Sau khi hoàn thành khóa học, các tham gia sẽ có thể:

• Hiểu kiến trúc và khả năng của các mô hình DeepSeek, bao gồm DeepSeek-R1 và DeepSeek-V3.
• Chuẩn bị bộ dữ liệu và xử lý dữ liệu trước khi tinh chỉnh.
• Tinh chỉnh DeepSeek LLM cho các ứng dụng riêng lĩnh vực.
• Tối ưu hóa và triển khai các mô hình tinh chỉnh một cách hiệu quả.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia nâng cao mong muốn triển khai các mô hình đã được tinh chỉnh một cách đáng tin cậy và hiệu quả.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu được những thách thức của việc triển khai các mô hình đã được tinh chỉnh vào môi trường sản xuất.
• Đóng gói và triển khai các mô hình bằng các công cụ như Docker và Kubernetes.
• Triển khai giám sát và ghi nhật ký cho các mô hình đã triển khai.
• Tối ưu hóa các mô hình để giảm độ trễ và khả năng mở rộng trong các tình huống thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia học máy nâng cao, những người muốn làm chủ các kỹ thuật học chuyển giao tiên tiến và áp dụng chúng vào các vấn đề phức tạp trong thế giới thực.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm và phương pháp học chuyển giao nâng cao.
• Triển khai các kỹ thuật thích ứng chuyên biệt cho các mô hình được huấn luyện trước.
• Áp dụng học liên tục để quản lý các tác vụ và tập dữ liệu đang phát triển.
• Làm chủ kỹ thuật tinh chỉnh đa tác vụ để nâng cao hiệu suất mô hình trên nhiều tác vụ.

Vertex AI cung cấp các công cụ tiên tiến để điều chỉnh mô hình lớn và quản lý các lệnh đề xuất, giúp các nhà phát triển và các đội ngũ dữ liệu tối ưu hóa độ chính xác của mô hình, tối ưu hóa quá trình lặp lại và đảm bảo tính nghiêm túc trong đánh giá với các thư viện và dịch vụ tích hợp.

Khóa học này được dẫn dắt bởi giáo viên (trực tuyến hoặc tại chỗ) được thiết kế cho các chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp muốn cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của các ứng dụng AI sinh sản bằng cách sử dụng các kỹ thuật điều chỉnh giám sát, quản lý phiên bản của lệnh đề xuất và các dịch vụ đánh giá trong Vertex AI.

Đến cuối khóa học, các học viên sẽ có thể:

• Áp dụng các kỹ thuật điều chỉnh giám sát cho các mô hình Gemini trong Vertex AI.
• Thực hiện các quy trình quản lý lệnh đề xuất bao gồm quản lý phiên bản và kiểm thử.
• Tận dụng các thư viện đánh giá để đánh giá và tối ưu hóa hiệu suất AI.
• Triển khai và giám sát các mô hình cải tiến trong các môi trường sản xuất.

Định dạng của khóa học

• Học thuyết và thảo luận tương tác.
• Các bài lab thực hành với các công cụ điều chỉnh và lệnh đề xuất của Vertex AI.
• Các nghiên cứu trường hợp về tối ưu hóa mô hình doanh nghiệp.

Tùy chọn tùy chỉnh khóa học

• Để yêu cầu một khóa học tùy chỉnh cho khóa học này, vui lòng liên hệ với chúng tôi để sắp xếp.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia học máy ở trình độ mới bắt đầu đến trung cấp, những người muốn hiểu và áp dụng các kỹ thuật học chuyển giao để cải thiện hiệu quả và hiệu suất trong các dự án AI.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các khái niệm và lợi ích cốt lõi của học chuyển giao.
• Khám phá các mô hình được huấn luyện trước phổ biến và ứng dụng của chúng.
• Thực hiện tinh chỉnh các mô hình được huấn luyện trước cho các tác vụ tùy chỉnh.
• Áp dụng học chuyển giao để giải quyết các vấn đề thực tế trong NLP và thị giác máy tính.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các nhà phát triển và chuyên gia AI ở trình độ trung cấp, những người muốn triển khai các chiến lược tinh chỉnh cho các mô hình lớn mà không cần tài nguyên tính toán lớn.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của Low-Rank Adaptation (LoRA).
• Triển khai LoRA để tinh chỉnh hiệu quả các mô hình lớn.
• Tối ưu hóa việc tinh chỉnh cho các môi trường hạn chế về tài nguyên.
• Đánh giá và triển khai các mô hình đã được tinh chỉnh bằng LoRA cho các ứng dụng thực tế.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia từ trung cấp đến cao cấp, những người muốn tùy chỉnh các mô hình được huấn luyện trước cho các tác vụ và tập dữ liệu cụ thể.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc của việc tinh chỉnh (fine-tuning) và các ứng dụng của nó.
• Chuẩn bị tập dữ liệu để tinh chỉnh các mô hình được huấn luyện trước.
• Tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) cho các tác vụ Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP).
• Tối ưu hóa hiệu suất mô hình và giải quyết các thách thức phổ biến.

Khóa đào tạo trực tiếp, do giảng viên hướng dẫn này tại Hanoi (trực tuyến hoặc tại chỗ) dành cho các chuyên gia ở trình độ trung cấp, mong muốn nâng cao các dự án NLP của họ thông qua việc tinh chỉnh hiệu quả các mô hình ngôn ngữ được huấn luyện trước.

Khi kết thúc khóa đào tạo này, người tham gia sẽ có thể:

• Hiểu các nguyên tắc cơ bản của việc tinh chỉnh cho các tác vụ NLP.
• Tinh chỉnh các mô hình được huấn luyện trước như GPT, BERT và T5 cho các ứng dụng NLP cụ thể.
• Tối ưu hóa các siêu tham số để cải thiện hiệu suất mô hình.
• Đánh giá và triển khai các mô hình đã tinh chỉnh trong các tình huống thực tế.