Formation Introduction to Transfer Learning
L'apprentissage par transfert est une technique d'apprentissage automatique dans laquelle un modèle développé pour une tâche spécifique est réutilisé comme point de départ d'un modèle pour une seconde tâche. Ce cours propose une introduction aux concepts fondamentaux, aux méthodologies et aux applications de l'apprentissage par transfert, permettant aux participants d'adapter efficacement des modèles pré-entraînés à leurs tâches spécifiques.
Cette formation en direct avec instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de l'apprentissage automatique de niveau débutant à intermédiaire qui souhaitent comprendre et appliquer les techniques d'apprentissage par transfert pour améliorer l'efficacité et la performance des projets d'intelligence artificielle.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les concepts fondamentaux et les avantages de l'apprentissage par transfert.
- Explorer les modèles pré-entraînés populaires et leurs applications.
- Effectuer un réglage fin des modèles pré-entraînés pour des tâches personnalisées.
- Appliquer l'apprentissage par transfert pour résoudre des problèmes réels en NLP et en vision par ordinateur.
Format du cours
- Exposé et discussion interactifs.
- Beaucoup d'exercices et de pratique.
- Mise en œuvre pratique dans un environnement live-lab.
Options de personnalisation du cours
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Plan du cours
Introduction to Transfer Learning
- Qu'est-ce que l'apprentissage par transfert ?
- Principaux avantages et limites
- En quoi l'apprentissage par transfert diffère-t-il de l'apprentissage automatique traditionnel ?
Comprendre les modèles pré-entraînés
- Vue d'ensemble des modèles pré-entraînés les plus populaires (par exemple, ResNet, BERT)
- Architectures de modèles et leurs principales caractéristiques
- Applications des modèles pré-entraînés dans différents domaines
Ajustement des modèles pré-entraînés
- Comprendre l'extraction de caractéristiques par rapport au réglage fin
- Techniques pour un réglage fin efficace
- Éviter le surajustement pendant le réglage fin
Apprentissage par transfert dans Natural Language Processing (NLP)
- Adapter les modèles de langage à des tâches de TAL personnalisées
- Utiliser les transformateurs Hugging Face pour le NLP
- Étude de cas : Analyse de sentiments avec l'apprentissage par transfert
L'apprentissage par transfert dans Computer Vision
- Adaptation de modèles de vision pré-entraînés
- Utilisation de l'apprentissage par transfert pour la détection et la classification d'objets
- Étude de cas : Classification d'images avec l'apprentissage par transfert
Exercices pratiques
- Chargement et utilisation de modèles pré-entraînés
- Affiner un modèle pré-entraîné pour une tâche spécifique
- Évaluer les performances du modèle et améliorer les résultats
Applications de l'apprentissage par transfert dans le monde réel
- Applications dans les domaines de la santé, de la finance et de la vente au détail
- Exemples de réussite et études de cas
- Tendances et défis futurs de l'apprentissage par transfert
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique
- Familiarité avec les réseaux neuronaux et l'apprentissage profond
- Expérience de la programmation Python.
Audience
- Scientifiques des données
- Adeptes de l'apprentissage automatique
- Professionnels de l'IA explorant les techniques d'adaptation de modèles
14 Heures
Les formations ouvertes requièrent plus de 3 participants.
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Cours à venir
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14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de l'apprentissage automatique de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les techniques de pointe de l'apprentissage par transfert et les appliquer à des problèmes complexes du monde réel.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les concepts et méthodologies avancés de l'apprentissage par transfert.
- Mettre en œuvre des techniques d'adaptation spécifiques à un domaine pour les modèles pré-entraînés.
- Appliquer l'apprentissage continu pour gérer des tâches et des ensembles de données en constante évolution.
- Maîtriser le réglage fin multi-tâches pour améliorer les performances des modèles à travers les tâches.
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Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent déployer des modèles affinés de manière fiable et efficace.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les défis liés au déploiement de modèles finement ajustés en production.
- Conteneuriser et déployer des modèles en utilisant des outils comme Docker et Kubernetes.
- Mettre en œuvre la surveillance et la journalisation pour les modèles déployés.
- Optimiser les modèles pour la latence et l'extensibilité dans des scénarios réels.
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Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 HeuresCette formation en direct avec instructeur à Belgique (en ligne ou sur place) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent acquérir des compétences pratiques dans la personnalisation des modèles d'IA pour des tâches financières critiques.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes fondamentaux de la mise au point pour les applications financières.
- Exploiter des modèles pré-entraînés pour des tâches spécifiques au domaine de la finance.
- Appliquer des techniques de détection des fraudes, d'évaluation des risques et de génération de conseils financiers.
- Assurer la conformité avec les réglementations financières telles que GDPR et SOX.
- Mettre en œuvre la sécurité des données et les pratiques éthiques de l'IA dans les applications financières.
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Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur dans Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent personnaliser des modèles pré-entraînés pour des tâches et des ensembles de données spécifiques.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes du réglage fin et ses applications.
- Préparer des ensembles de données pour affiner les modèles pré-entraînés.
- Affiner les grands modèles de langage (LLM) pour les tâches de NLP.
- Optimiser les performances des modèles et relever les défis les plus courants.
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Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 HeuresCette formation en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux développeurs de niveau intermédiaire et aux praticiens de l'IA qui souhaitent mettre en œuvre des stratégies de réglage fin pour de grands modèles sans avoir besoin de ressources informatiques considérables.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes de l'adaptation de faible rang (LoRA).
- Mettre en œuvre la LoRA pour un réglage fin efficace des grands modèles.
- Optimiser le réglage fin pour les environnements à ressources limitées.
- Évaluer et déployer des modèles ajustés par LoRA pour des applications pratiques.
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Fine-Tuning Multimodal Models
28 HeuresCette formation en direct dans Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent maîtriser la mise au point de modèles multimodaux pour des solutions innovantes en matière d'IA.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'architecture des modèles multimodaux tels que CLIP et Flamingo.
- Préparer et prétraiter efficacement des ensembles de données multimodales.
- Affiner les modèles multimodaux pour des tâches spécifiques.
- Optimiser les modèles pour des applications et des performances réelles.
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Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 HeuresCette formation en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer leurs projets NLP en affinant efficacement les modèles de langage pré-entraînés.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les principes fondamentaux de la mise au point pour les tâches de TAL.
- Affiner les modèles pré-entraînés tels que GPT, BERT, et T5 pour des applications NLP spécifiques.
- Optimiser les hyperparamètres pour améliorer les performances des modèles.
- Évaluer et déployer des modèles affinés dans des scénarios réels.
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Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 HeuresCette formation en Belgique (en ligne ou sur site) s'adresse aux chercheurs en IA de niveau avancé, aux ingénieurs en apprentissage automatique et aux développeurs qui souhaitent affiner les modèles DeepSeek LLM pour créer des applications d'IA spécialisées adaptées à des industries, des domaines ou des besoins commerciaux spécifiques.
A la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre l'architecture et les capacités des modèles DeepSeek, y compris DeepSeek-R1 et DeepSeek-V3.
- Préparer les ensembles de données et prétraiter les données pour le réglage fin.
- Affiner le DeepSeek LLM pour des applications spécifiques à un domaine.
- Optimiser et déployer efficacement les modèles affinés.
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Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs intermédiaires et avancés en apprentissage automatique, développeurs IA et scientifiques des données qui souhaitent apprendre à utiliser QLoRA pour ajuster efficacement de grands modèles à des tâches spécifiques et des personnalisations.
À la fin de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre la théorie derrière QLoRA et les techniques de quantification pour les LLM (Large Language Models).
- Mettre en œuvre QLoRA pour l'ajustement fin de grands modèles de langage dans des applications spécifiques à un domaine.
- Optimiser la performance de l'ajustement fin sur des ressources informatiques limitées en utilisant la quantification.
- Déployer et évaluer efficacement les modèles ajustés fin dans des applications du monde réel.
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Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
14 HeuresCette formation en direct, animée par un formateur dans Belgique (en ligne ou sur site), s'adresse aux ingénieurs de haut niveau en apprentissage automatique et aux chercheurs en IA qui souhaitent appliquer la RLHF pour affiner les grands modèles d'IA afin d'améliorer leurs performances, leur sécurité et leur alignement.
À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les fondements théoriques de la RLHF et pourquoi elle est essentielle dans le développement moderne de l'IA.
- Mettre en œuvre des modèles de récompense basés sur les retours humains pour guider les processus d'apprentissage par renforcement.
- Affiner les grands modèles de langage en utilisant des techniques de RLHF pour aligner leurs sorties avec les préférences humaines.
- Appliquer les meilleures pratiques pour échelonner les workflows de la RLHF pour les systèmes d'IA de production.
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Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
21 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent maîtriser les techniques d'optimisation de grands modèles pour un réglage fin rentable dans des scénarios du monde réel.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Comprendre les défis liés à la mise au point de grands modèles.
- Appliquer les techniques de formation distribuée aux grands modèles.
- Tirer parti de la quantification et de l'élagage des modèles pour plus d'efficacité.
- Optimiser l'utilisation du matériel pour les tâches de réglage fin.
- Déployer efficacement des modèles affinés dans des environnements de production.
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Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur dans Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent tirer parti de la puissance de l'ingénierie rapide et de l'apprentissage à court terme afin d'optimiser les performances du LLM pour des applications du monde réel.
A l'issue de cette formation, les participants seront en mesure de :
- Comprendre les principes de l'ingénierie des messages-guides et de l'apprentissage à court terme.
- Concevoir des messages-guides efficaces pour diverses tâches NLP.
- Tirer parti des techniques d'apprentissage à court terme pour adapter les LLM avec un minimum de données.
- Optimiser les performances des LLM pour des applications pratiques.
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Troubleshooting Fine-Tuning Challenges
14 HeuresCette formation en direct avec instructeur en Belgique (en ligne ou sur site) est destinée aux professionnels de niveau avancé qui souhaitent affiner leurs compétences en matière de diagnostic et de résolution des problèmes de réglage fin pour les modèles d'apprentissage automatique.
A l'issue de cette formation, les participants seront capables de :
- Diagnostiquer des problèmes tels que l'overfitting, l'underfitting et le déséquilibre des données.
- Mettre en œuvre des stratégies pour améliorer la convergence des modèles.
- Optimiser les pipelines de réglage fin pour de meilleures performances.
- Déboguer les processus de formation à l'aide d'outils et de techniques pratiques.
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