Fine-Tuning Kurs i Oslo

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 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.

Dette instruktørførte, live-treningen i Oslo (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.

Dette undervisningsledede, live-kurs i Oslo (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.

Denne instruktørledede, liveopplæringen i Oslo (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.

Dette instruktørledte, live-treningen i Oslo (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.

Denne instruktørlede, live opplæring (online eller på stedet) er rettet mot avanserte datavisjonsteknikere og AI-utviklere som ønsker å finjustere VLMs som CLIP og Flamingo for å forbedre ytelsen på branse- og industrispesifikke visuelle tekstoppgaver.

Ved slutten av denne opplæringen vil deltakerne kunne:

• Forstå arkitekturen og forhåndstreningmetoder for visjon-språkmodeller.
• Finjustere VLMs for klassifisering, henting, beskrivelse eller multimodal QA.
• Forberede datasett og bruke PEFT-strategier for å redusere resursbruk.
• Vurdere og implementere tilpassede VLMs i produksjonsmiljøer.

Denne instruktørledede, live trening (online eller på stedet) er rettet mot ML-ingeniører og AI-komplianseprofesjoner på mellomnivå som ønsker å identifisere, vurdere og redusere sikkerhetsrisikoer og bias i fine-tunede språkmodeller.

Ved slutten av denne treningen vil deltakerne kunne:

• Forstå den etiske og regulerende konteksten for sikre AI-systemer.
• Identifisere og vurdere vanlige former for bias i fine-tunede modeller.
• Bruk bias-mindrekningsmetoder under og etter trening.
• Design og revidere modeller for sikkerhet, gjennomsiktighet og rettferdighet.

Denne instruktørledede, levende opplæringen (online eller på sted) er rettet mot mellomnivå NLP-ingeniører og kunnskapsledelsesteam som ønsker å finjustere RAG-pipelines for å forbedre ytelsen i spørsmålssvar, bedriftssøk og sammenfattingstilfeller.

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

• Forstå arkitekturen og arbeidsflyten i RAG-systemer.
• Finjustere retriever- og generatorkomponenter for domene-spesifikk data.
• Vurdere RAG-ytelse og implementere forbedringer gjennom PEFT-teknikker.
• Deploye optimaliserte RAG-systemer for intern eller produksjonsbruk.

Dette instruktørledede, live opplæringen i Oslo (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 (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, live-opplæring i Oslo (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 Oslo (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 Oslo (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 Oslo (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 Oslo (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 Oslo (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 Oslo (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-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-opplæringen i Oslo (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 Oslo (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 Oslo (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 Oslo (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 Oslo (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 Oslo (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.