Small Language Models (SLMs) for Domain-Specific Applications 培训

这种以讲师为主导的 中国（在线或现场）实时培训面向希望在各种应用程序中实施和利用小型语言模型的初级到中级数据科学家和开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解小型语言模型的体系结构和功能。
• 为文本生成和情绪分析等任务实施 SLM。
• 针对特定用例优化和微调 SLM。
• 在资源受限的环境中部署 SLM。
• 评估和解释 SLM 在实际场景中的性能。

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）现场培训面向希望将 Small Language Models (SLMs) 集成到教育平台以增强教学过程的教育中级教育技术人员、教学设计师和 AI 开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解SLM在教育技术中的作用。
• 使用 SLM 设计 AI 驱动的学习体验。
• 在各种教育环境中实施SLM。
• 评估SLM在学习成果方面的有效性。

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）现场培训面向希望在智慧城市项目中实施 Small Language Models (SLMs) 以改善城市生活的中级城市规划师、城市管理者和智慧城市解决方案开发人员。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解SLM在智慧城市中的应用。
• 将SLM与城市数据集集成，以增强决策能力。
• 制定在城市管理系统中部署可持续土地管理的战略。
• 评估SLM对城市规划和智慧城市解决方案的影响。

这种以讲师为主导的现场培训中国（在线或现场）面向高级机器学习工程师和 AI 研究人员，他们希望使用功能强大且环保的小型语言模型开发节能 AI 解决方案。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解人工智能对能源消耗和环境的影响。
• 应用模型压缩和优化技术来减少 AI 模型的大小和能耗。
• 利用高能效的硬件和软件框架进行 AI 部署。
• 实施可持续人工智能发展的最佳实践。
• 倡导并促进人工智能行业的可持续实践。

这种由讲师指导的 中国（在线或现场）实时培训面向中级数据科学家、机器学习和 AI 研究人员，他们希望使用小型语言模型创建引人入胜且高效的 AI 驱动的对话体验。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解对话式 AI 的基础知识和 SLM 的作用。
• 设计和实现以用户为中心的 AI 交互。
• 开发和训练用于交互式应用程序的 SLM。
• 使用适当的指标评估和提高人机通信的有效性。
• 在实际场景中部署可扩展且符合道德规范的 AI 驱动的对话界面。

这种以讲师为主导的中国（在线或现场）现场培训面向希望将小型语言模型直接部署到处理能力有限的设备上的中级 IT 专业人员，为各个领域的创新应用开辟了可能性。

在培训结束时，参与者将能够：

• 了解在紧凑型硬件上实施 AI 的挑战和解决方案。
• 优化和压缩 AI 模型，实现高效的设备端部署。
• 利用现代 AI 框架和工具实现设备上的模型。
• 为移动和物联网设备设计和开发实时 AI 应用程序。
• 评估并确保设备上 AI 系统的安全性和隐私性。