Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Treningskurs

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot maskinlæringsprofesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre banebrytende overføringslæringsteknikker og bruke dem på komplekse problemer i den virkelige verden.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå avanserte konsepter og metoder innen overføringslæring.
• Implementere domenespesifikke tilpasningsteknikker for forhåndstrente modeller.
• Bruk kontinuerlig læring for å administrere utviklende oppgaver og datasett.
• Mestre finjustering av flere oppgaver for å forbedre modellytelsen på tvers av oppgaver.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å distribuere finjusterte modeller pålitelig og effektivt.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå utfordringene med å distribuere finjusterte modeller i produksjon.
• Containeriser og distribuer modeller ved hjelp av verktøy som Docker og Kubernetes.
• Implementer overvåking og logging for utplasserte modeller.
• Optimaliser modeller for ventetid og skalerbarhet i virkelige scenarier.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å få praktiske ferdigheter i å tilpasse AI-modeller for kritiske økonomiske oppgaver.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om finjustering for finansapplikasjoner.
• Utnytt forhåndstrente modeller for domenespesifikke oppgaver innen finans.
• Bruk teknikker for svindeloppdagelse, risikovurdering og generering av finansiell rådgivning.
• Sikre overholdelse av økonomiske forskrifter som GDPR og SOX.
• Implementere datasikkerhet og etisk AI-praksis i finansielle applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels til avansert nivå som ønsker å tilpasse forhåndstrente modeller for spesifikke oppgaver og datasett.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for finjustering og dens anvendelser.
• Forbered datasett for finjustering av forhåndstrente modeller.
• Finjuster store språkmodeller (LLM) for NLP-oppgaver.
• Optimaliser modellytelsen og ta tak i vanlige utfordringer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot utviklere på middels nivå og AI-utøvere som ønsker å implementere finjusteringsstrategier for store modeller uten behov for omfattende beregningsressurser.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for Low-Rank Adaptation (LoRA).
• Implementer LoRA for effektiv finjustering av store modeller.
• Optimaliser finjustering for miljøer med begrensede ressurser.
• Evaluer og distribuer LoRA-tunede modeller for praktiske bruksområder.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre multimodal modellfinjustering for innovative AI-løsninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen til multimodale modeller som CLIP og Flamingo.
• Forbered og forhåndsbehandle multimodale datasett effektivt.
• Finjuster multimodale modeller for spesifikke oppgaver.
• Optimaliser modeller for virkelige applikasjoner og ytelse.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å forbedre NLP-prosjektene sine gjennom effektiv finjustering av ferdigtrente språkmodeller.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå det grunnleggende om finjustering for NLP-oppgaver.
• Finjuster forhåndstrente modeller som GPT, BERT og T5 for spesifikke NLP-applikasjoner.
• Optimaliser hyperparametre for forbedret modellytelse.
• Evaluer og distribuer finjusterte modeller i virkelige scenarier.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.

By the end of this training, participants will be able to:

• Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
• Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
• Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
• Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.

By the end of this training, participants will be able to:

• Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
• Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
• Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
• Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot AI-forskere på avansert nivå, maskinlæringsingeniører og utviklere som ønsker å finjustere DeepSeek LLM-modeller for å lage spesialiserte AI-applikasjoner skreddersydd for spesifikke bransjer, domener eller forretningsbehov.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og egenskapene til DeepSeek-modeller, inkludert DeepSeek-R1 og DeepSeek-V3.
• Forbered datasett og forhåndsbehandle data for finjustering.
• Finjuster DeepSeek LLM for domenespesifikke applikasjoner.
• Optimaliser og distribuer finjusterte modeller effektivt.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.

By the end of this training, participants will be able to:

• Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
• Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
• Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
• Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.

By the end of this training, participants will be able to:

• Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
• Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
• Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
• Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.

Denne instruktørledede, live-opplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot maskinlæringsingeniører, AI-utviklere og dataforskere på mellomnivå til avansert nivå som ønsker å lære hvordan de kan bruke QLoRA til effektiv finjustering av store modeller for spesifikke oppgaver og tilpasninger.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå teorien bak QLoRA og kvantiseringsteknikker for LLMs.
• Implementere QLoRA i finjustering av store språkmodeller for domene-spesifikke applikasjoner.
• Optimalisere finjusteringsyytelse på begrensede beregningsressurser ved hjelp av kvantisering.
• Utplassere og evaluere finjusterte modeller effektivt i virkelige applikasjoner.

Denne instruktørledede, live-opplæring i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere av innbydde AI-løsninger og spesialister i kantdatabehandling som ønsker å finjustere og optimalisere lette AI-modeller for utplassering på ressursbegrensede enheter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Velge og tilpasse forhåndstrente modeller som er egnet for kantutplassering.
• Bruke kvantisering, beskjæring og andre komprimeringsmetoder for å redusere modellstørrelse og forsinkelse.
• Finjustere modeller ved hjelp av overføringslæring for oppgave-spesifikk ytelse.
• Utplassere optimaliserte modeller på virkelige kanthardwareplattformer.

Dette instruktørledede, live opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå ML-praktikere og AI-utviklere som ønsker å fintunere og distribere åpne vektmodeller som LLaMA, Mistral, og Qwen for spesifikke bedrifts- eller interne applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå økosystemet og forskjellene mellom åpne kildekode LLMs.
• Forberede datasets og fine-tuning konfigurasjoner for modeller som LLaMA, Mistral, og Qwen.
• Kjøre fine-tuning rørledninger ved bruk av Hugging Face Transformers og PEFT.
• Vurdere, lagre, og distribuere fine-tunede modeller i sikre miljøer.