Small Language Models (SLMs) for On-Device AI Training Cursus

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en ontwikkelaars van beginners tot gemiddeld niveau die Small Language Models in verschillende toepassingen willen implementeren en gebruiken.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de architectuur en functionaliteit van Small Language Models.
• Implementeer SLM's voor taken zoals het genereren van tekst en sentimentanalyse.
• Optimaliseer en verfijn SLM's voor specifieke gebruiksscenario's.
• Implementeer SLM's in omgevingen met beperkte resources.
• Evalueer en interpreteer de prestaties van SLM's in real-world scenario's.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor onderwijstechnologen op gemiddeld niveau, educatieve ontwerpers en AI-ontwikkelaars in het onderwijs die Small Language Models (SLMs) willen integreren in educatieve platforms om onderwijs- en leerprocessen te verbeteren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de rol van SLM's in onderwijstechnologie.
• Ontwerp AI-gestuurde leerervaringen met behulp van SLM's.
• Implementeer SLM's in verschillende onderwijsomgevingen.
• Evalueer de effectiviteit van SLM's in leerresultaten.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor stedenbouwkundigen op gemiddeld niveau, stadsbestuurders en ontwikkelaars van slimme stadsoplossingen die Small Language Models (SLMs) willen implementeren in slimme stadsprojecten om het leven in de stad te verbeteren.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de toepassing van SLM's in slimme steden.
• Integreer SLM's met stedelijke datasets voor verbeterde besluitvorming.
• Ontwikkel strategieën voor het inzetten van SLM's in stedelijke beheersystemen.
• Beoordeel de impact van SLM's op stadsplanning en smart city-oplossingen.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers en machine learning-ingenieurs op gemiddeld niveau die kleine taalmodellen willen maken en toepassen die zijn afgestemd op specifieke domeinen zoals juridische, medische en technische gebieden.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp het belang en de toepassing van domeinspecifieke taalmodellen.
• Gespecialiseerde datasets samenstellen en voorverwerken voor modeltraining.
• Train en verfijn taalmodellen voor domeinspecifieke toepassingen.
• Evalueer en benchmark modellen met behulp van domeinrelevante statistieken.
• Implementeer domeinspecifieke taalmodellen in real-world scenario's.

Deze live training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor geavanceerde machine learning-ingenieurs en AI-onderzoekers die energie-efficiënte AI-oplossingen willen ontwikkelen met kleine taalmodellen die zowel krachtig als milieuvriendelijk zijn.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de impact van AI op het energieverbruik en het milieu.
• Pas modelcompressie- en optimalisatietechnieken toe om de grootte en het energieverbruik van AI-modellen te verminderen.
• Gebruik energiezuinige hardware- en softwareframeworks voor AI-implementatie.
• Implementeer best practices voor duurzame AI-ontwikkeling.
• Pleiten voor en bijdragen aan duurzame praktijken in de AI-industrie.

Deze door een instructeur geleide, live training in België (online of op locatie) is bedoeld voor datawetenschappers op gemiddeld niveau, machine learning en AI-onderzoekers die boeiende en efficiënte AI-aangedreven gesprekservaringen willen creëren met kleine taalmodellen.

Aan het einde van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• Begrijp de basisprincipes van conversationele AI en de rol van SLM's.
• Ontwerp en implementeer gebruikersgerichte AI-interacties.
• Ontwikkelen en trainen van SLM's voor interactieve toepassingen.
• Evalueer en verbeter de effectiviteit van communicatie tussen mens en AI met behulp van de juiste statistieken.
• Implementeer schaalbare en ethische AI-gestuurde conversatie-interfaces in real-world scenario's.