Fine-Tuning Kurs i Norge

Denne 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.

Denne instruktørledede, liveopplæringskurset i Norge (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå juridiske teknologienginyører og AI-utviklere som ønsker å finjustere språkmodeller for oppgaver som avtalsanalyse, klausulekstraksjon og automatisert juridisk forskning i juridiske tjenestemiljøer.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forberede og rense juridiske dokumenter for finjustering av NLP-modeller.
• Bruke finjusteringsteknikker for å forbedre modellens nøyaktighet på juridiske oppgaver.
• Distribuere modeller for å hjelpe med avtalsrevisjon, klassifisering og forskning.
• Sikre overholdelse, auditbarhet og sporbarhet av AI-utdata i juridiske sammenhenger.

Denne instruktørledede, live-treningen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå til avanserte medisinske AI-utviklere og datascience-eksperter som ønsker å fintune modeller for klinisk diagnostikk, sykdomsforutsiing og prognose for pasientutfall ved bruk av strukturerte og ustrukturerte medisinske data.

Ved kursets slutt vil deltakerne kunne:

• Fintune AI-modeller på helsedatabaser inkludert EMRs, bilder og tidsrekkefølgedata.
• Bruke overføring av læringsmodeller, domeneadaptasjon og modellkomprimering i medisinske sammenhenger.
• Håndtere personvern, fordommer og overholdelse av reguleringer i modellutviklingen.
• Implementere og overvåke fintunede modeller i virkelige helsemiljøer.

Denne instruktørledede, live-trening i Norge (online eller på stedet) er rettet mot erfarne dataforskere og AI-ingeniører i den finansielle sektoren som ønsker å finjustere modeller for applikasjoner som kredittvurdering, svindeloppdaging og risikomodellering ved hjelp av domenespesifikke finansielle data.

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

• Finjustere AI-modeller på finansielle datasett for forbedret svindel- og risikoprediksjon.
• Bruke teknikker som transfer learning, LoRA og regularisering for å forbedre modellens effektivitet.
• Integrere hensyn til finansiell etterlevelse i AI-modelleringens arbeidsflyt.
• Utplassere finjusterte modeller for produksjonsbruk i finansielle tjenesteplattformer.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Norge (online eller på sted) er rettet mot avanserte AI-vedlikeholdsteknikere og MLOps-profesjonelle som ønsker å implementere robuste kontinuerlige læringsrørledninger og effektive oppdateringsstrategier for utplasserte, finjusterte modeller.

Ved avslutningen av denne opplæringen vil deltakerne være i stand til å:

• Designe og implementere kontinuerlige læringsarbeidsflyter for utplasserte modeller.
• Forhindre katastrofal glemsel gjennom riktig opplæring og minnehåndtering.
• Automatisere overvåking og oppdateringstriggere basert på modell-drift eller datendringer.
• Integere modelloppdateringsstrategier i eksisterende CI/CD- og MLOps-rørledninger.

Denne veiledede, live-trainingen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivåutviklere av innbygd AI og eksperter på edge computing som ønsker å finjustere og optimalisere lette AI-modeller for bruk på ressursbegrensede enheter.

Ved slutten av denne kurset vil deltakerne være i stand til å:

• Velge og tilpasse forhåndstrente modeller som er egnet for edge-utplasserings.
• Bruke kvantisering, beskjæring og andre komprimeringsmetoder for å redusere modellstørrelse og forsinkelse.
• Finjustere modeller ved hjelp av transfer learning for oppgavespesifikk ytelse.
• Utplassere optimaliserte modeller på virkelige edge-hardwareplattformer.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.

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

• Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
• Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
• Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
• Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.

This instructor-led, live training in Norge (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML engineers and AI compliance professionals who wish to identify, evaluate, and reduce safety risks and biases in fine-tuned language models.

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

• Understand the ethical and regulatory context for safe AI systems.
• Identify and evaluate common forms of bias in fine-tuned models.
• Apply bias mitigation techniques during and after training.
• Design and audit models for safety, transparency, and fairness.

Denne instruktørledede, live opplæringen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå NLP-ingeniører og kunnskapsledelsesteam som ønsker å finjustere RAG-pipeliner for å forbedre ytelsen i spørsmålssvar, søk i bedriftsmiljø og sammenfatningsbruk.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og arbeidsflyten til RAG-systemer.
• Finjustere retriever- og generatorkomponenter for domenespesifikke data.
• Vurdere RAG-ytelse og implementere forbedringer ved hjelp av PEFT-teknikker.
• Utplassere optimaliserte RAG-systemer for intern eller produksjonsbruk.

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-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, 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, 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, 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.

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 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 treningen på Norge (online eller på stedet) er rettet mot forskere på avansert nivå innen kunstig intelligens, maskinlæringsingeniører og utviklere som ønsker å fine-tune DeepSeek LLM-modeller for å skape spesialiserte AI-applikasjoner tilpasset spesifikke bransjer, domener eller virksomhetsbehov.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og evnene til DeepSeek-modellene, inkludert DeepSeek-R1 og DeepSeek-V3.
• Forberede datasett og forbehandle data for fine-tuning.
• Fine-tune DeepSeek LLM for domene-spesifikke applikasjoner.
• Optimalisere og distribuere fine-tuned modeller effektivt.

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, 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.

Vertex AI leverer avanserte verktøy for å finjustere store modeller og administrere prompts, noe som gjør at utviklere og datafagfolk kan optimere modellens nøyaktighet, strømline iterasjonsarbeidsflyt og sikre evaluasjonsstrenge med innebygde biblioteker og tjenester.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på stedet) er rettet mot mellomnivå til avanserte praktikere som ønsker å forbedre ytelse og pålitelighet av generative AI-applikasjoner ved hjelp av overvåket finjustering, promptversjonering og evalueringstjenester i Vertex AI.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Bruke overvåket finjusteringsteknikker på Gemini-modeller i Vertex AI.
• Implementere promptadministreringsarbeidsflyt, inkludert versjonering og testing.
• Utnytte evalueringsbiblioteker for å benke og optimere AI-ytelse.
• Distribuera og overvåke forbedrede modeller i produksjonsmiljøer.

Kursformat

• Interaktiv forelesning og diskusjon.
• Hender-i-lab med Vertex AI finjustering og promptverktøy.
• Case studies av bedriftsmodelloptimering.

Tilpasningsalternativer for kurset

• For å be om tilpasset opplæring for dette kurset, vennligst kontakt oss for å avtale.

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, 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 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 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.