Sikkerhet og Redusering av Bias i 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.

Denne 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.

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 opplæringen på Norge (online eller på sted) er rettet mot avanserte maskinlæringsingeniører og AI-forskere som ønsker å anvende RLHF for å finjustere store AI-modeller for overlegen ytelse, sikkerhet og samstemming.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå de teoretiske grunnlagene for RLHF og hvorfor det er avgjørende i moderne AI-utvikling.
• Implementere belønningsmodeller basert på menneskelig tilbakemelding for å veilede forsterkningslæringsprosesser.
• Finjustere store språklige modeller ved hjelp av RLHF-teknikker for å gjøre utdataene i tråd med menneskelige preferanser.
• Anvende beste praksis for å skalere RLHF-arbeidsflyter for produksjonsklare AI-systemer.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å mestre teknikker for å optimalisere store modeller for kostnadseffektiv finjustering i virkelige scenarier.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå utfordringene med å finjustere store modeller.
• Bruk distribuerte treningsteknikker på store modeller.
• Utnytt modellkvantisering og beskjæring for effektivitet.
• Optimaliser maskinvareutnyttelsen for finjusteringsoppgaver.
• Distribuer finjusterte modeller effektivt i produksjonsmiljøer.

Denne instruktørledede, live-opplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot fagfolk på middels nivå som ønsker å utnytte kraften til rask ingeniørkunst og få greps læring for å optimalisere LLM-ytelsen for virkelige applikasjoner.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå prinsippene for rask prosjektering og få-skuddslæring.
• Design effektive spørsmål for ulike NLP-oppgaver.
• Bruk få-skuddsteknikker for å tilpasse LLM-er med minimalt med data.
• Optimaliser LLM-ytelsen for praktiske bruksområder.

Denne instruktørledede, live-opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-dataforskere og AI-ingeniører som ønsker å fintune store språkmodeller mer kostnadseffektivt og effektivt ved hjelp av metoder som LoRA, Adapter Tuning, og Prefix Tuning.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå teorien bak parameter-effektive fintuning-tilnærminger.
• Implementere LoRA, Adapter Tuning, og Prefix Tuning ved hjelp av Hugging Face PEFT.
• Sammenligne ytelse og kostnadsavveininger av PEFT-metoder vs. full fintuning.
• Deploy og skale fintunede LLMs med redusert beregnings- og lagringskrav.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot maskinlæringsfagfolk på nybegynnernivå til mellomnivå som ønsker å forstå og bruke overføringslæringsteknikker for å forbedre effektiviteten og ytelsen i AI-prosjekter.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå kjernekonseptene og fordelene med overføringslæring.
• Utforsk populære forhåndstrente modeller og deres applikasjoner.
• Utfør finjustering av forhåndstrente modeller for tilpassede oppgaver.
• Bruk overføringslæring for å løse reelle problemer i NLP og datasyn.

Denne instruktørledede, direkteopplæringen i Norge (online eller på stedet) er rettet mot profesjonelle på avansert nivå som ønsker å forbedre ferdighetene sine i å diagnostisere og løse finjusteringsutfordringer for maskinlæringsmodeller.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Diagnostiser problemer som overtilpasning, undertilpasning og dataubalanse.
• Implementere strategier for å forbedre modellkonvergens.
• Optimaliser finjustering av rørledninger for bedre ytelse.
• Feilsøk opplæringsprosesser ved hjelp av praktiske verktøy og teknikker.