Erweiterte Feinabstimmung und Prompt-Verwaltung in Vertex AI Schulung

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte im Bereich des maschinellen Lernens, die moderne Transfer-Lern-Techniken beherrschen und auf komplexe reale Probleme anwenden möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die fortgeschrittenen Konzepte und Methoden des Transfer-Lernens zu verstehen.
• Domänenspezifische Adaptionstechniken für vortrainierte Modelle umzusetzen.
• Kontinuierliches Lernen anzuwenden, um sich stetig ändernde Aufgaben und Datensätze zu bewältigen.
• Mehrfach-Task-Fine-Tuning beherrschen, um die Modellleistung über verschiedene Aufgaben hinweg zu verbessern.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene AI-Wartungstechniker sowie MLOps-Experten, die zuverlässige Abläufe für kontinuierliches Lernen und effektive Aktualisierungsstrategien für bereits eingesetzte, feinabgestimmte Modelle implementieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Die Gestaltung und Implementierung von Arbeitsabläufen für kontinuierliches Lernen bei eingesetzten Modellen.
• Dem Vermeiden katastrophaler Verluste durch angemessenes Training sowie optimale Speicherverwaltung.
• Der Automatisierung der Überwachung sowie des Auslösens von Aktualisierungen aufgrund von Modell- oder Datenänderungen.
• Der Integration von Strategien zur Modellaktualisierung in bestehende CI/CD- und MLOps-Prozesse.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler, Datenwissenschaftler sowie Technologieexperten mittleren Kenntnisstands, die Google Vertex AI nutzen möchten, um maßgeschneiderte KI-Modelle zu erstellen und bereitzustellen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten erlangen:

• Das Verständnis der Funktionen und Merkmale von Google Vertex AI.
• Die Einrichtung und Konfiguration der Umgebung in Google Vertex AI.
• Die Entwicklung sowie das Trainieren individueller KI-Modelle unter Verwendung von Vertex AI.
• Das Bereitstellen und Verwalten von KI-Modellen auf der Google Cloud Platform.
• Die Nutzung der Werkzeuge in Vertex AI zur Überwachung und Optimierung der Modellleistung.
• Das Anwenden bewährter Verfahren bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Seminar in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die feinabgestimmte Modelle verlässlich und effizient einsetzen möchten.

Am Ende dieses Seminars werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die Herausforderungen beim Einsatz feinabgestimmter Modelle in der Produktion erkennen.
• Modelle mithilfe von Tools wie Docker und Kubernetes containerisieren und bereitstellen.
• Überwachung und Protokollierung für bereits eingesetzte Modelle implementieren.
• Modelle hinsichtlich Latenzzeit und Skalierbarkeit in realen Szenarien optimieren.

Dieser von einem Experten geleitete Live-Workshop in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die praktische Kompetenzen erlangen möchten, wie man KI-Modelle für entscheidende Aufgaben im Finanzwesen optimiert.

Im Abschluss können die Teilnehmenden:

• die Grundlagen des Feinabstimmens für Finanzanwendungen verstehen.
• vorab trainierte Modelle zur Lösung branchenspezifischer Probleme nutzen.
• Techniken zur Betrugserkennung, Risikobewertung sowie automatisierten Beratungsdiensten anwenden.
• regulatorische Anforderungen wie DSGVO und SOX einhalten.
• Datensicherheit und ethische KI-Prinzipien in Finanzlösungen umsetzen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnissen, die vorgetrainnte Modelle für spezifische Aufgaben und Datensätze individualisieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmenden folgendes können:

• Die Grundprinzipien der Feinabstimmung sowie deren Anwendungsbereiche verstehen.
• Datensätze für die Feinabstimmung vorgetrainnter Modelle vorbereiten.
• Große Sprachmodelle (LLMs) für Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung feinabstimmen.
• Die Modellleistung optimieren sowie häufige Herausforderungen bewältigen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und KI-Praktiker mittlerer Erfahrung, die Fein-Tuning-Strategien für große Modelle nutzen möchten, ohne überaus viel Rechenkapazität erfordern zu müssen.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmer folgende Fähigkeiten beherrschen:

• Die Grundprinzipien von Low-Rank Adaptation (LoRA) verstehen.
• LoRA erfolgreich zur effizienten Feinabstimmung großer Modelle einsetzen.
• Das Fein-Tuning in ressourcenbegrenzten Umgebungen optimieren.
• Mit LoRA angepasste Modelle auswerten und für reale Anwendungsfälle bereitstellen.

Dieses vom Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler sowie Cloud-Ingenieure – sowohl Anfänger als auch Fortgeschrittene –, die generative KI-Werkzeuge von Google Cloud nutzen möchten, um praxistaugliche KI-Anwendungen zu entwerfen und auszuwerten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmenden in der Lage sein: die generativen KI-Dienste auf Google Cloud zu verstehen, geeignete Prompts sowie Arbeitsabläufe zu gestalten, einfache Anwendungen mit Vertex AI zu entwickeln und wichtige Prinzipien des verantwortungsvollen Umgangs mit KI anzuwenden.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und technische Fachkräfte aller Erfahrungsstufen – von Einsteigern bis hin zu Fortgeschrittenen –, die mit Google Cloud KI-Agenten entwickeln möchten, die Aufgaben automatisieren, Tools nutzen und mit Geschäftsdaten arbeiten können.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage, Folgendes zu tun: KI-Agentenkonzepte erklären, Agenten mit Vertex AI aufbauen, Agenten mit externen Tools und Daten verbinden und Agenten für Geschäftsanwendungsfälle bereitstellen.