Durata
Metodologia didattica
Presenza, Aula Virtuale
Attestato
Attestato di Frequenza e Profitto
Il corso di fine tuning dei modelli di IA fornisce un’introduzione approfondita al fine-tuning di modelli encoder pre-addestrati, come BERT, RoBERTa, DistilBERT, e altri. Partendo dai fondamenti delle architetture Trasformer, i partecipanti esploreranno come adattare questi modelli a specifici compiti supervisionati, migliorando le loro performance su task come la classificazione del testo e il named entity recognition (NER).
Il programma include lezioni teoriche, dimostrazioni pratiche e laboratori, con un focus sulle tecniche di ottimizzazione e gestione dei modelli per scenari reali. Il corso è progettato per professionisti che desiderano acquisire competenze avanzate nel campo del deep learning applicato al NLP (Natural Language Processing).
A chi è rivolto il corso Fine tuning dei modelli?
Programma didattico
Modulo 1: Introduzione ai Modelli Encoder
- Fondamenti dei Modelli Encoder e Architettura Trasformer
- Introduzione ai modelli encoder: BERT, RoBERTa, DistilBERT
- Differenze tra modelli encoder e decoder
- Applicazioni pratiche (classificazione, named entity recognition)
- Setup dell’Ambiente di Sviluppo
- Installazione e setup di strumenti per il fine-tuning (Hugging Face, PyTorch)
- Preparazione dei dataset per il fine-tuning
Modulo 2: Fine-Tuning di BERT
- Introduzione al Fine-Tuning di BERT
- BERT: struttura interna e livelli
- Pre-training vs Fine-tuning: differenze e approccio
- Task supervisionati per il fine-tuning (ad es. classificazione del testo, NER)
- Laboratorio: Fine-Tuning di BERT su Task di Classificazione
- Preprocessamento del dataset
- Implementazione del fine-tuning su un dataset di classificazione (ad es. sentiment analysis)
- Valutazione delle performance e tuning dei parametri
- Miglioramenti e ottimizzazioni
- Uso di tecniche di regularizzazione (dropout, weight decay)
- Hyperparameter tuning: apprendimento, batch size, numero di epoche
Modulo 3: Fine-Tuning di RoBERTa
- Differenze tra BERT e RoBERTa
- Architettura e vantaggi di RoBERTa rispetto a BERT
- Maggiore utilizzo di dati e impatto sulle performance
- Implementazione del Fine-Tuning di RoBERTa
- Dataset più complessi per il fine-tuning
- Implementazione su task di generazione e comprensione del testo
- Laboratorio Pratico: Fine-Tuning di RoBERTa su Task di NER
- Preprocessamento del dataset NER
- Esecuzione del fine-tuning e valutazione delle performance
Modulo 4: Fine-Tuning di Altri Modelli Encoder
- DistilBERT: Modelli Leggeri per Applicazioni Veloci
- Architettura ridotta di DistilBERT e vantaggi in termini di efficienza
- Fine-tuning su dispositivi a bassa capacità di calcolo (ad es. mobile)
- Altri Modelli Encoder (Electra, ALBERT)
- Approccio all’efficienza nei modelli encoder moderni
- Pre-training e fine-tuning di Electra e ALBERT
- Laboratorio Pratico: Confronto tra Encoder
- Esecuzione di fine-tuning su BERT, RoBERTa, DistilBERT ed Electra
- Confronto delle performance e dei tempi di addestramento
Modulo 5: Best Practices e Sfide nel Fine-Tuning
- Gestione del Data Drift e Overfitting
- Come affrontare il data drift e l’overfitting nei modelli fine-tuned
- Monitoraggio e adattamento dei modelli nel tempo
- Considerazioni Etiche sul Fine-Tuning
- Bias introdotti durante il fine-tuning
- Limitazioni nell’utilizzo di modelli pre-addestrati
Modulo 6: Progetto Finale
- Implementazione di un modello fine-tuned per un task a scelta (ad es. NER, QA) utilizzando BERT, RoBERTa o un modello encoder alternativo
- Valutazione della performance e ottimizzazione del modello
Obiettivi del corso
Alla fine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Installare e configurare ambienti di sviluppo per il fine-tuning di modelli con Hugging Face e PyTorch.
- Effettuare il fine-tuning di modelli pre-addestrati per compiti di NLP, adattandoli alle esigenze specifiche di un dataset.
- Ottimizzare modelli per migliorare le loro performance su task specifici.
- Monitorare e aggiornare i modelli per mantenerli performanti nel tempo, gestendo problemi come il data drift.
- Applicare tecniche di tuning dei parametri per evitare l’overfitting.
- Riconoscere e mitigare i bias introdotti durante il processo di fine-tuning e gestire le implicazioni etiche nell’uso di questi modelli su larga scala.
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Formazione finanziata
I Fondi Paritetici Interprofessionali offrono alle aziende aderenti la possibilità di coprire i costi della formazione aziendale e individuale destinata ai propri dipendenti.
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FAQ – Domande Frequenti
In quali date si svolge il corso?
Non ci sono date programmate, ma puoi scegliere il periodo di partenza della formazione.
Il corso viene erogato in presenza o online?
Puoi scegliere la formazione online, in presenza o blended. Per quanto riguarda la formazione online, mettiamo a disposizione la nostra piattaforma dedicata e conforme ai requisiti di monitoraggio dei Fondi Interprofessionali.
Il corso è finanziabile?
Collaboriamo attivamente con i Fondi Interprofessionali e siamo specializzati nella gestione della formazione finanziata. Ti forniremo tutte le informazioni sulle opportunità di finanziamento disponibili per il corso di tuo interesse.
Il corso è adatto a professionisti con diversi livelli di esperienza?
Certo: durante la sessione di allineamento, adeguiamo i contenuti formativi in base al livello di esperienza dei partecipanti, garantendo un percorso adatto sia ai principianti, sia agli esperti.
Come viene strutturato il corso per garantire una formazione su misura per la mia azienda?
Il programma didattico che trovi in questa pagina è solamente una traccia. Prima dell’avvio del corso, organizziamo una sessione di allineamento con il consulente che condurrà la formazione, per definire insieme un programma completamente personalizzato.
In quali termini il corso è personalizzabile?
Il percorso formativo si adatta alle tecnologie e alle piattaforme già in uso nella tua azienda. In caso di prima adozione, Kinetikon offre anche consulenza per la scelta della piattaforma, del linguaggio, del vendor o dello strumento più idoneo. Inoltre, la formazione è modulare e focalizzabile sugli argomenti in cui il tuo team necessita di approfondimenti specifici.
Come posso richiedere maggiori informazioni o una consulenza personalizzata?
Contattaci via email all’indirizzo formazione@kinetikon.com, oppure utilizza il form dedicato su questa pagina o nella sezione contatti del nostro sito. Il nostro team è sempre pronto a fornire supporto e consulenza personalizzata.
