Formation Ajustement fin (Fine-Tuning) en Tours

Cette formation en direct et encadrée par un instructeur à Tours (en ligne ou sur place) s'adresse aux ingénieurs AI de défense de niveau avancé et aux développeurs de technologies militaires qui souhaitent affiner les modèles d'apprentissage profond pour une utilisation dans des véhicules autonomes, des drones et des systèmes de surveillance tout en respectant des normes de sécurité et de fiabilité strictes.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Affiner les modèles de vision par ordinateur et de fusion de capteurs pour les tâches de surveillance et de ciblage.
• Adapter les systèmes AI autonomes aux environnements changeants et aux profils des missions.
• Mettre en œuvre des mécanismes robustes de validation et d'auto-sauvegarde dans les pipelines de modèles.
• Assurer la conformité avec les normes spécifiques à la défense en matière de compliance, de sécurité et de sûreté.

Cette formation dirigée par un instructeur, en direct (en ligne ou sur place), est destinée aux ingénieurs de la tech juridique et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent affiner des modèles linguistiques pour des tâches comme l'analyse des contrats, l'extraction de clauses et la recherche juridique automatisée dans les environnements de services juridiques.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Préparer et nettoyer des documents juridiques pour l'affinement des modèles NLP.
• Appliquer des stratégies d'affinement pour améliorer la précision du modèle sur les tâches juridiques.
• Déployer des modèles pour aider à la revue de contrats, à la classification et à la recherche.
• Assurer le respect des réglementations, l'auditabilité et la traçabilité des résultats d'IA dans les contextes juridiques.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) est destinée aux développeurs d'IA médicale et aux data scientists intermédiaires à avancés qui souhaitent affiner des modèles pour le diagnostic clinique, la prédiction de maladies et la prévision des résultats des patients en utilisant des données médicales structurées et non structurées.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Affiner des modèles d'IA sur des ensembles de données de santé, y compris les DME, l'imagerie et les données temporelles.
• Appliquer le transfert d'apprentissage, l'adaptation de domaine et la compression des modèles dans des contextes médicaux.
• Aborder les questions de confidentialité, de biais et de conformité réglementaire lors du développement de modèles.
• Déployer et surveiller des modèles affinés dans des environnements de santé réels.

Cette formation dirigée par un instructeur (en ligne ou sur site) s'adresse aux scientifiques des données et ingénieurs IA de haut niveau dans le secteur financier, qui souhaitent affiner les modèles pour des applications telles que l'évaluation du crédit, la détection de la fraude et la modélisation des risques en utilisant des données financières spécifiques au domaine.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Affiner les modèles d'IA sur des ensembles de données financières pour améliorer la prédiction de la fraude et des risques.
• Appliquer des techniques telles que le transfert d'apprentissage, LoRA et la régularisation pour améliorer l'efficacité du modèle.
• Intégrer les considérations de conformité financière dans le flux de travail de modélisation IA.
• Déployer des modèles affinés pour une utilisation en production sur des plateformes de services financiers.

Ce cours de formation dirigé par un instructeur en Tours (en ligne ou sur site) est destiné aux ingénieurs d'entretien AI et aux professionnels MLOps de niveau avancé qui souhaitent mettre en œuvre des pipelines de apprentissage continu robustes et des stratégies de mise à jour efficaces pour les modèles déployés et affinés.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Concevoir et mettre en œuvre des flux de travail d'apprentissage continu pour les modèles déployés.
• Atténuer l'oubli catastrophique grâce à une gestion appropriée de la formation et de la mémoire.
• Automatiser le suivi et les déclencheurs de mise à jour en fonction du drift du modèle ou des changements de données.
• Intégrer des stratégies de mise à jour de modèles dans les pipelines CI/CD et MLOps existants.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site, est destinée aux développeurs AI embarqués et aux spécialistes de l'informatique d'extrême bord de niveau intermédiaire qui souhaitent améliorer et optimiser des modèles AI légers pour leur déploiement sur des appareils à ressources limitées.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Sélectionner et adapter des modèles pré-entraînés appropriés pour le déploiement en AI d'extrême bord.
• Appliquer la quantification, l'élagage et d'autres techniques de compression pour réduire la taille des modèles et leur latence.
• Améliorer les modèles en utilisant le transfert d'apprentissage pour des performances spécifiques à la tâche.
• Déployer des modèles optimisés sur des plateformes matérielles d'extrême bord réelles.

Cette formation en présentiel dirigée par un instructeur à Tours (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs de vision par ordinateur et aux développeurs d'IA de niveau avancé qui souhaitent affiner des modèles langage-vision (VLMs) tels que CLIP et Flamingo pour améliorer les performances sur des tâches spécifiques à l'industrie.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et les méthodes de préformation des modèles langage-vision.
• Affiner les VLMs pour la classification, la recherche, la légendisation ou le Q&R multimodal.
• Préparer des ensembles de données et appliquer des stratégies PEFT pour réduire l'utilisation de ressources.
• Évaluer et déployer des VLMs personnalisés dans des environnements de production.

Cette formation en direct animée par un formateur à Tours (en ligne ou sur site) s'adresse aux ingénieurs en ML de niveau intermédiaire et aux professionnels de la conformité IA qui souhaitent identifier, évaluer et réduire les risques de sécurité et les biais dans les modèles de langage fine-tunés.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre le contexte éthique et réglementaire des systèmes IA sûrs.
• Identifier et évaluer les formes courantes de biais dans les modèles fine-tunés.
• Appliquer des techniques d'atténuation des biais pendant et après l'entraînement.
• Concevoir et auditer les modèles pour assurer leur sécurité, leur transparence et leur équité.

Cette formation dirigée par un instructeur et en direct à Tours (en ligne ou sur site) est destinée aux ingénieurs NLP de niveau intermédiaire et aux équipes de gestion des connaissances qui souhaitent affiner les pipelines RAG pour améliorer les performances dans les cas d'utilisation de réponse aux questions, de recherche d'entreprise et de résumé.

À la fin de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'architecture et le flux de travail des systèmes RAG.
• Affiner les composants retriever et generator pour des données spécifiques à un domaine.
• Évaluer les performances RAG et appliquer des améliorations grâce aux techniques PEFT.
• Déployer des systèmes RAG optimisés pour une utilisation interne ou en production.

Cette formation en présentiel ou en ligne animée par un formateur à Tours s'adresse aux praticiens du machine learning et aux développeurs d'IA de niveau intermédiaire qui souhaitent affiner et déployer des modèles à poids ouverts tels que LLaMA, Mistral et Qwen pour des applications métier spécifiques ou internes.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre l'écosystème et les différences entre les grands modèles de langage open-source.
• Préparer des jeux de données et des configurations d'affinage pour des modèles comme LLaMA, Mistral et Qwen.
• Exécuter des pipelines d'affinage à l'aide de Hugging Face Transformers et PEFT.
• Évaluer, sauvegarder et déployer des modèles affinés dans des environnements sécurisés.

Ce cours en direct, animé par un formateur dans le domaine Tours (en ligne ou sur site), s'adresse aux scientifiques des données et ingénieurs IA de niveau intermédiaire qui souhaitent affiner les grands modèles de langage de manière plus abordable et efficace à l'aide de méthodes telles que LoRA, Adapter Tuning et Prefix Tuning.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre la théorie sous-jacente aux approches de fine-tuning économes en paramètres.
• Implémenter LoRA, Adapter Tuning et Prefix Tuning à l'aide de Hugging Face PEFT.
• Comparer les compromis entre performance et coût des méthodes PEFT par rapport au fine-tuning complet.
• Déployer et mettre à l'échelle des LLM affinés avec des besoins réduits en puissance de calcul et en stockage.

Cette 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.

Cette formation en direct, animée par un formateur dans Tours (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.

Cette formation en direct avec instructeur à Tours (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.

Cette formation en direct avec instructeur en Tours (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.

Cette formation en direct avec instructeur en Tours (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.

Cette formation dirigée par un instructeur, en ligne ou sur site, est destinée aux professionnels de niveau intermédiaire qui souhaitent tirer parti de l'ingénierie des prompts et de l'apprentissage à faible échantillonnage pour optimiser les performances des LLMs dans des applications réelles.

À la fin de cette formation, les participants seront en mesure de :

• Comprendre les principes de l'ingénierie des prompts et de l'apprentissage à faible échantillonnage.
• Concevoir des prompts efficaces pour diverses tâches de NLP.
• Utiliser des techniques à faible échantillonnage pour adapter les LLMs avec un minimum de données.
• Optimiser les performances des LLMs pour des applications pratiques.

Cette formation en direct dans Tours (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.

Cette formation en direct (en ligne ou sur site) est destinée aux chercheurs avancés en IA, 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, domaines ou besoins commerciaux spécifiques.

À 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 jeux de données et prétraiter les données pour l'affinement.
• Affiner les modèles DeepSeek LLM pour des applications spécifiques à un domaine.
• Optimiser et déployer efficacement les modèles affinés.

Cette formation en direct avec instructeur en Tours (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.

Cette formation en direct avec instructeur en Tours (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.

Cette formation en direct avec instructeur en Tours (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'IA.

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.

Cette formation en Tours (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.

Cette formation en direct animée par un formateur en Tours (en ligne ou sur site) s'adresse aux professionnels de niveau intermédiaire à avancé qui souhaitent personnaliser des modèles pré-entraînés pour des tâches et des ensembles de données spécifiques.

À l'issue de cette formation, les participants seront capables de :

• Comprendre les principes de l'ajustement et ses applications.
• Préparer les ensembles de données pour l'ajustement des modèles pré-entraînés.
• Ajuster les grands modèles de langage (LLM) pour des tâches de TALN (Traitement Automatique du Langage Naturel).
• Optimiser la performance des modèles et résoudre les problèmes courants.

Cette formation en Tours (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.