Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Treningskurs
Kontinuerlig læring er et sett med strategier som gjør det mulig for maskinlæringsmodeller å oppdatere seg gradvis og tilpasse seg nye data over tid.
Denne instruktørledede, live opplæringen (online eller på sted) er rettet mot avanserte AI vedlikeholdsteknikere og MLOps profesjonelle som ønsker å implementere robuste kontinuerlige læringspipelines og effektive oppdateringsstrategier for deployede, fine-tuned modeller.
Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Designe og implementere kontinuerlige læringsarbeidsflater for deployede modeller.
- Redusere katastrofalt glemme gjennom riktig trening og minnehåndtering.
- Automatisere overvåking og oppdateringstriggere basert på modellskifte eller endringer i data.
- Integrere modelloppdateringsstrategier i eksisterende CI/CD og MLOps pipelines.
Kursformat
- Interaktiv forelesning og diskusjon.
- Mange øvelser og øvelser.
- Hånd på implementering i et live-lab miljø.
Tilpasningsmuligheter for kurset
- For å be om tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.
Kursplan
Innføring i kontinuerlig læring
- Hvorfor kontinuerlig læring er viktig
- Utfordringer i å opprettholde finjusterte modeller
- Nøkkelstrategier og læringsarter (online, inkremental, overføring)
Datahåndtering og Streaming Pipeliners
- Håndtering av utviklende datamengder
- Online-læring med minibatcher og streaming-APIer
- Utfordringer ved dataetikettering og annotering over tid
Forhindre katastrofal glemsel
- Elastisk vektt konsolidering (EWC)
- Replay-metoder og repetisjonsstrategier
- Regulering og minneaugmenterte nettverk
Modelldrift og overvåking
- Oppdage data- og konseptdrift
- Målestokker for modellhelse og ytelsesnedgang
- Utløse automatiske modelloppdateringer
Automatisering av modelloppdateringer
- Automatisk omtrening og planleggingstrategier
- Integrering med CI/CD og MLOps arbeidsflyt
- Håndtering av oppdateringsfrekvens og tilbakestillingsplaner
Kontinuerlig Læringsrammeverk og Verktøy
- Oversikt over Avalanche, Hugging Face Datamengder og TorchReplay
- Plattformstøtte for kontinuerlig læring (e.g., MLflow, Kubeflow)
- Scalabarhet og distribusjonsbetraktninger
Reelle Use Caseer og arkitekturer
- Kundeatferdsforutsigelse med utviklende mønstre
- Industriell maskinovervåking med inkrementelle forbedringer
- Svindeloppdageringssystemer under endrede trusselmønstre
Sammenfatning og neste trinn
Krav
- Forståelse av maskinlæringsarbeidsflyter og nerveretverkarkitekturer
- Erfaring med modelljustering og deploymentsrørledninger
- Kjennskap til dataversjonering og modelllevesyklushåndtering
Målgruppe
- AI-vedlikeholdsteknikere
- MLOps teknikere
- Maskinlæringspraktikere som er ansvarlige for modelllevesykluskontinuitet
Åpne kurs krever 5+ deltakere.
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Treningskurs - Bestilling
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Treningskurs - Forespørsel
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models - Konsulentforespørsel
Kommende kurs
Relaterte kurs
Avansert finjustering og prompt-håndtering i Vertex AI
14 TimerAvanserte Teknikker i Transfer Learning
14 TimerDenne 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.
Deploying of Fine-Tuned Models in Production
21 TimerDenne 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.
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 TimerDenne 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.
Finjustering av modeller og store språkmodeller (LLM)
14 TimerDette er et instruktørledet, levende kurs i Norge (online eller på stedet) rettet mot mellom- til avanserte profesjonelle som ønsker å tilpasse ferdig trenede modeller for spesifikke oppgaver og datasett.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Forstå prinsippene bak finjustering og dets anvendelser.
- Forberede datasett for finjustering av ferdig trenede modeller.
- Finjustere store språkmodeller (LLM) for NLP-oppgaver.
- Optimere modellytelse og adressere vanlige utfordringer.
Effektiv finjustering med lavrangstilpasning (LoRA)
14 TimerDenne 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.
Finjustering av multimodale modeller
28 TimerDenne 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.
Finetuning for Natural Language Processing (NLP)
21 TimerDenne 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.
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection
14 TimerDette undervisningsledede, live-kurs i Norge (online eller på stedet) er rettet mot avansert nivå datakvnere og AI-injører i finanssektoren som ønsker å finjustere modeller for anvendelser som kreditvurdering, svindeldeteksjon og risikomodellering ved bruk av domenspesifikk finansiell data.
Ved slutten av dette kurs, vil deltakerne kunne:
- Finjustere AI-modeller på finansielle datasett for bedre svindeldeteksjon og risikovurdering.
- Bruke teknikker som transfer learning, LoRA, og regulering for å øke modellens effektivitet.
- Integrasjon av finansielle overholdelsesaspekter i AI-modelleringsarbeidsflyt.
- Databere kalkulerte modeller for produksjonsbruk i finansplattformer.
Finjustering av AI for helsevesen: Medisinsk diagnostikk og prediktiv analyse
14 TimerDette instruktørførte, live-treningen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellem- og avansertnivå medisinske AI-utviklere og datavitenskapsfolk som ønsker å finjustere modeller for klinisk diagnostikk, sykdomsprediksjon og pasientutfallsvurdering ved bruk av strukturerte og ustrukturerte medisinsk data.
Ved treningens slutt vil deltakerne kunne:
- Finjustere AI-modeller på helsevesendatasett inkludert EMRs, bilder og tidsrekke-data.
- Bruke transfer learning, domeneadaptasjon og modellkomprimering i medisinske kontekster.
- Behandle privatlivsvern, forvrinskelse og reguleringsmessig overholdelse i modellutvikling.
- Dyrke og overvåke finjusterte modeller i sanntidshelsevesenmiljøer.
Finetuning av DeepSeek LLM for Egendefinerte AI-modeller
21 TimerDenne instruktørledede, live-opplæringskurset (online eller på stedet) er rettet mot avanserte AI-forskere, maskinlæringingeniører og utviklere som ønsker å finjustere DeepSeek LLM-modeller for å opprette spesialiserte AI-applikasjoner tilpasset bestemte industrier, domener eller forretningsbehov.
Ved slutten av denne opplæringen vil deltakere kunne:
- Forstå arkitekturen og mulighetene til DeepSeek-modellene, inkludert DeepSeek-R1 og DeepSeek-V3.
- Forberede datasett og forhåndsbehandle data for finjustering.
- Finjustere DeepSeek LLM for domene-spesifikke applikasjoner.
- Optimalisere og deploye finjusterte modeller effektivt.
Finjustering av Forsvars-AI for Autonome Systemer og Overvåking
14 TimerDenne veiledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot avanserte forsvarssystemer AI-ingeniører og militære teknologiutviklere som ønsker å finjustere dype læringsmodeller for bruk i autonome kjøretøy, droner og overvåkningssystemer mens de møter strenge sikkerhets- og pålitelighetsstandarder.
Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:
- Finjustere bildebehandlings- og sensorfusjonsmodeller for overvåknings- og måloppdrag.
- Tilpasse autonome AI-systemer til endrede miljøer og oppdragsprofiler.
- Implementere robuste validering og sikkerhetsmekanismer i modellrørledninger.
- Sikre at de er i samsvar med forsvarsspesifikke samsvars-, sikkerhets- og pålitelighetsstandarder.
Fine-Tuning Legal AI Models: Contract Review and Legal Research
14 TimerDenne instruktørlede, live-treningen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå-legalteknologiingeniører og AI-utviklere som ønsker å tilpasse språkmodeller for oppgaver som kontraktanalyse, klausulekstraksjon og automatisert juridisk forskning i juridiske tjenesteomgivelser.
Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:
- Forberede og rense juridiske dokumenter for tilpassing av NLP-modeller.
- Bruke tilpassingsstrategier for å forbedre modellens nøyaktighet på juridiske oppgaver.
- Utplassere modeller for å hjelpe med kontraktgransking, klassifisering og forskning.
- Sikre at AI-utdataene er i samsvar med regler, kan auditeres og er sporbar i juridiske kontekster.
Fine-Tuning Store språkmodeller med QLoRA
14 TimerDenne 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.
Finjustering av lettvektige modeller for kant-AI-distribusjon
14 TimerDette instruktørledte, live-treningen i Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå embedded AI-utviklere og kant-beregningsspesialister som ønsker å finjustere og optimere lettvektige AI-modeller for distribusjon på ressursbegrensete enheter.
Til slutt av denne treningen vil deltakerne kunne:
- Velge og tilpasse forhånds trenede modeller som er egnet for kant-distribusjon.
- Bruke kvantisering, stumfing og andre kompresjonsmetoder for å redusere modellstørrelse og latenstid.
- Finjustere modeller ved hjelp av overføringssjaping for oppgave-spesifikk ytelse.
- Distribuere optimerte modeller på reelle kant-hardwareplattformer.
