Sicherheit und Minimierung von Verzerrungen in feinabgestimmten Modellen Schulung

Vertex AI bietet leistungsfähige Werkzeuge zum Feinabstimmen großer Modelle sowie zur Verwaltung von Prompts. Damit können Entwickler und Data-Teams die Genauigkeit der Modelle optimieren, Iterationsprozesse beschleunigen und mithilfe integrierter Bibliotheken eine gründliche Bewertung sicherstellen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an Anwender mit mittlerem bis fortgeschrittenem Kenntnisstand, die die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit generativer KI-Anwendungen durch überwachtes Feinabstimmen, Prompt-Versionierung sowie Evaluationsdienste in Vertex AI verbessern möchten.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes beherrschen:

• Überwachtes Feinabstimmen von Gemini-Modellen in Vertex AI anwenden.
• Prompt-Verwaltungsprozesse einschließlich Versionierung und Tests implementieren.
• Evaluationsbibliotheken nutzen, um die Leistung der KI zu messen und zu optimieren.
• Verbesserte Modelle in Produktionsumgebungen bereitstellen und überwachen.

Aufbau des Kurses

• Interaktive Vorträge sowie Diskussionen.
• Praktische Übungen zur Nutzung der Vertex AI-Tools für Feinabstimmen und Prompt-Verwaltung.
• Fallstudien zu Optimierungsstrategien in Unternehmen.

Möglichkeiten zur Kursanpassung

• Falls Sie ein maßgeschneidertes Training wünschen, kontaktieren Sie uns bitte, um die Details zu besprechen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute für maschinelles Lernen, die modernste Transfer-Learning-Techniken beherrschen und auf komplexe reale Probleme anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• fortgeschrittene Konzepte und Methoden des Transferlernens zu verstehen.
• Implementierung domänenspezifischer Anpassungstechniken für vortrainierte Modelle.
• Kontinuierliches Lernen anwenden, um sich entwickelnde Aufgaben und Datensätze zu verwalten.
• Multi-Task-Feintuning zu beherrschen, um die Modellleistung aufgabenübergreifend zu verbessern.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene AI-Wartungsingenieure sowie MLOps-Experten, die robuste fortlaufende Lernprozesse und wirksame Aktualisierungsstrategien für bereits eingesetzte, feinabgestimmte Modelle implementieren möchten.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein zu:

• Fortlaufende Lernszenarien für produktiv genutzte Modelle zu entwerfen und umzusetzen.
• Katastrophales Vergessen durch geeignete Trainingsverfahren sowie gezieltes Speichermanagement zu verhindern.
• Überwachungssysteme einzurichten, die automatisch auf Modelldrift oder Veränderungen der Daten reagieren und Aktualisierungen auslösen.
• Aktualisierungsstrategien nahtlos in bestehende CI/CD- und MLOps-Prozesse zu integrieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die feinabgestimmte Modelle zuverlässig und effizient einsetzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Herausforderungen bei der Bereitstellung fein abgestimmter Modelle in der Produktion zu verstehen.
• Modelle mithilfe von Tools wie Docker und Kubernetes zu containerisieren und bereitzustellen.
• Überwachung und Protokollierung für bereitgestellte Modelle zu implementieren.
• Modelle für Latenz und Skalierbarkeit in realen Szenarien zu 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 Instrukteuren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem bis Expertenlevel, die vortrainierte Modelle für bestimmte Aufgaben und Datensätze anpassen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können Teilnehmer:

• Die Prinzipien des Fine-Tunings und dessen Anwendungen verstehen.
• Datensätze für das Fine-Tuning vortrainierter Modelle vorbereiten.
• Large Language Models (LLMs) für NLP-Aufgaben feinabstimmen.
• Die Modellleistung optimieren und häufige Herausforderungen bewältigen.

Diese Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und KI-Praktiker, die Feinabstimmungsstrategien für große Modelle implementieren möchten, ohne dafür umfangreiche Rechenressourcen zu benötigen.

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

• Die Prinzipien der Low-Rank Adaptation (LoRA) zu verstehen.
• LoRA für eine effiziente Feinabstimmung von großen Modellen zu implementieren.
• Die Feinabstimmung für ressourcenbeschränkte Umgebungen zu optimieren.
• LoRA-angepasste Modelle für praktische Anwendungen zu evaluieren und einzusetzen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die die Feinabstimmung multimodaler Modelle für innovative KI-Lösungen beherrschen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur von multimodalen Modellen wie CLIP und Flamingo zu verstehen.
• Multimodale Datensätze effektiv vorbereiten und vorverarbeiten.
• Multimodale Modelle für spezifische Aufgaben feinabzustimmen.
• Modelle für reale Anwendungen und Leistungen zu optimieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die ihre NLP-Projekte durch die effektive Feinabstimmung von vortrainierten Sprachmodellen verbessern möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Feinabstimmung für NLP-Aufgaben zu verstehen.
• Feintuning von vortrainierten Modellen wie GPT, BERT und T5 für spezifische NLP-Anwendungen.
• Hyperparameter für eine verbesserte Modellleistung zu optimieren.
• Evaluierung und Einsatz von feinabgestimmten Modellen in realen Szenarien.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure im Finanzsektor, die Modelle feinabstimmen möchten – etwa für Anwendungen wie Bonitätsbewertung, Betrugserkennung oder Risikomodellierung unter Verwendung spezifischer Finanzdaten.

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

• KI-Modelle anhand von Finanzdatensätzen feinabzustimmen, um Vorhersagen hinsichtlich Betrugsfällen und Risiken zu verbessern.
• Techniken wie Transferlearning, LoRA sowie Regularisierung anzuwenden, um die Effizienz der Modelle zu erhöhen.
• Aspekte der Finanzcompliance in den KI-Modellierungsprozess zu integrieren.
• Die feinabgestimmten Modelle für den Einsatz in Produktionsumgebungen von Finanzdienstleistungsplattformen bereitzustellen.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler im Bereich Medizinische KI sowie Datenwissenschaftler mittleren bis fortgeschrittenen Kenntnisstands, die Modelle für die klinische Diagnose, Vorhersage von Erkrankungen und Prognose der Patientenergebnisse unter Verwendung strukturierter sowie unstrukturierter medizinischer Daten feinabstimmen möchten.

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

• KI-Modelle anhand von Gesundheitsdaten zu feinabstimmen – einschließlich elektronischer Patientenakten, Bilddaten sowie zeitbasierten Datensätzen.
• Transferlernen, domänenspezifische Adaption sowie Modellkomprimierung in medizinischen Anwendungsfällen anzuwenden.
• Aspekte wie Datenschutz, Verzerrungen in den Daten und regulatorische Vorgaben bei der Entwicklung von Modellen zu berücksichtigen.
• Feinabgestimmte Modelle in realen medizinischen Umgebungen bereitzustellen und zu überwachen.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung an Ort und Stelle oder online richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher, maschinelles Lernen-Ingenieure und Entwickler, die DeepSeek-LLM-Modelle anpassen möchten, um branche-, domänenspezifische oder unternehmensspezifische KI-Anwendungen zu erstellen.

Am Ende dieser Ausbildung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur und Fähigkeiten von DeepSeek-Modellen, einschließlich DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3 zu verstehen.
• Datensätze vorzubereiten und Daten für die Feinjustierung vorzuverarbeiten.
• DeepSeek-LLM für branche-spezifische Anwendungen anpassen.
• Gefeierte Modelle effizient zu optimieren und einzurichten.

Diese von erfahrenen Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Verteidigungs-KI-Ingenieure sowie Entwickler militärischer Technologien, die Deep-Learning-Modelle so feinabstimmen möchten, dass sie in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Überwachungssystemen eingesetzt werden können – dabei müssen außerdem strenge Sicherheits- und Zuverlässigkeitsanforderungen erfüllt werden.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Computer-Vision- und Sensor-Fusions-Modelle für Überwachungs- sowie Zielerkennungsaufgaben feinabzustimmen.
• Autonome KI-Systeme an wechselnde Umgebungen und Missionstypen anzupassen.
• Robuste Validierungs- sowie Sicherheitsmechanismen in Modellpipelines zu implementieren.
• Die Einhaltung verteidigungsspezifischer Compliance-, Sicherheits- und Qualitätsstandards sicherzustellen.

Diese von einem Ausbilder geleitete, live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Legal Tech-Ingenieure und KI-Entwickler, die Sprachmodelle für Aufgaben wie Vertragsanalyse, Klauselerkennung und automatisierte Recherchen in rechtlichen Serviceumgebungen feintunen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Rechtliche Dokumente für das Feintuning von NLP-Modellen vorzubereiten und zu bereinigen.
• Feintuning-Strategien anzuwenden, um die Genauigkeit der Modelle bei rechtlichen Aufgaben zu verbessern.
• Modelle bereitzustellen, um bei Vertragsprüfung, Klassifizierung und Recherche zu unterstützen.
• Die Einhaltung von Compliance-Richtlinien sowie die Auditierbarkeit und Nachvollziehbarkeit der AI-Ausgaben in rechtlichen Kontexten sicherzustellen.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Maschinenlern-Ingenieure, KI-Entwickler sowie Datenwissenschaftler mit mittlerem bis fortgeschrittenem Wissen, die lernen möchten, wie man QLoRA nutzt, um große Modelle gezielt für spezifische Aufgaben und Bedürfnisse zu optimieren.

Am Ende des Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die theoretischen Grundlagen von QLoRA sowie Quantisierungsverfahren für LLMs zu verstehen.
• QLoRA erfolgreich bei der Feinabstimmung großer Sprachmodelle für branchenspezifische Anwendungen einzusetzen.
• Die Leistung des Feinabstimmungsprozesses unter Verwendung von Quantisierung selbst auf begrenzten Rechenressourcen zu optimieren.
• Feinabgestimmte Modelle effizient in realen Anwendungen einzusetzen und zu bewerten.