Introduction to Transfer Learning 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, 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.

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.

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.

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-treningen på Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå-dataforskere og AI-ingeniører som ønsker å fine-tune store språkmodeller på en mer økonomisk og effektiv måte ved å bruke metoder som LoRA, Adapter Tuning, og Prefix Tuning.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne være i stand til:

• Forstå teorien bak parameter-effektive fine-tuning-metoder.
• Implementere LoRA, Adapter Tuning, og Prefix Tuning ved hjelp av Hugging Face PEFT.
• Sammenligne ytelse og kostnadsoverveielser av PEFT-metoder mot full fine-tuning.
• Deploye og skale fine-tuned LLMs med redusert beregning og lagringsbehov.

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.