Fine-Tuning Schulungen in Deutschland

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.

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 geleitete, live durchgeführte Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure im Finanzsektor, die Modelle für Anwendungen wie Bonitätsbewertung, Betrugserkennung und Risikomodellierung mit domänenspezifischen finanzbezogenen Daten feinabstimmen möchten.

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

• KI-Modelle auf finanzbezogene Datensätze zu feinabstimmen, um eine verbesserte Betrugserkennung und Risikovorhersage zu erzielen.
• Techniken wie Transfer Learning, LoRA und Regularisierung anzuwenden, um die Modell-effizienz zu steigern.
• Finanzregulierungserfordernisse in den KI-Modellierungsworkflow zu integrieren.
• Feinabgestimmte Modelle für die Produktionsnutzung auf Finanzdienstleistungsplattformen bereitzustellen.

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 Dozenten geführte Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene eingebettete AI-Entwickler und Edge Computing-Spezialisten, die leichtgewichtige AI-Modelle für die Bereitstellung auf ressourcenbeschränkten Geräten feinabstimmen und optimieren möchten.

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

• Vortrainierte Modelle auszuwählen und anzupassen, die für die Edge-Bereitstellung geeignet sind.
• Quantisierung, Pruning und andere Komprimierungsverfahren anzuwenden, um die Modellgröße und Latenz zu reduzieren.
• Modelle durch Transfer Learning für task-spezifische Leistung feinabzustimmen.
• Optimierte Modelle auf realen Edge-Hardwareplattformen bereitzustellen.

Diese von einem Instruktor geleitete, Live-Schulung im Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Computer-Vision-Ingenieure und AI-Entwickler, die VLMs wie CLIP und Flamingo feinabstimmen möchten, um die Leistung bei branchenspezifischen visuellen Textaufgaben zu verbessern.

Bis zum Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur und Vorabtrainingsmethoden von Vision-Sprache-Modellen zu verstehen.
• VLMs für Klassifizierung, Abrufung, Beschriftung oder multimodale QA feinabzustimmen.
• Datensätze vorbereiten und PEFT-Strategien anwenden, um den Ressourcenverbrauch zu reduzieren.
• Angepasste VLMs in Produktionsumgebungen auswerten und bereitstellen.

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Entwickler mittleren Niveaus sowie Fachkräfte im Bereich AI-Compliance, die lernen möchten, Sicherheitsrisiken und Verzerrungen in feinabgestimmten Sprachmodellen zu erkennen, zu bewerten und zu reduzieren.

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

• den ethischen sowie regulatorischen Rahmen für sichere KI-Systeme zu verstehen.
• übliche Formen von Verzerrungen in feinabgestimmten Modellen zu erkennen und einzuschätzen.
• Methoden zur Minimierung von Verzerrungen sowohl während als auch nach dem Training anzuwenden.
• Modelle so zu entwerfen und zu prüfen, dass sie sicher, transparent und fair arbeiten.

Dieses von einem Dozenten geleitete, Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene NLP-Ingenieure und Wissensmanagementsysteme, die RAG-Pipelines feinjustieren möchten, um die Leistung bei Fragebeantwortung, Unternehmenssuche und Zusammenfassungen zu verbessern.

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

• Die Architektur und den Workflow von RAG-Systemen zu verstehen.
• Komponenten für domänenspezifische Daten feinjustieren, insbesondere Retriever und Generator.
• Die Leistung von RAG evaluiert und durch PEFT-Techniken verbessern.
• Für den internen oder produktiven Einsatz optimierte RAG-Systeme bereitzustellen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Maschinenlern-Experten sowie KI-Entwickler, die Modelle wie LLaMA, Mistral und Qwen für spezifische geschäftliche oder interne Anwendungen feinabstimmen und bereitstellen wollen.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Das Ökosystem sowie die Unterschiede zwischen verschiedenen Open-Source-LLM-Modellen verstehen.
• Datensätze und Konfigurationen für das Feinabstimmen von Modellen wie LLaMA, Mistral und Qwen vorbereiten.
• Feinabstimmungsprozesse mithilfe der Bibliotheken Hugging Face Transformers und PEFT durchführen.
• Feinabgestimmte Modelle bewerten, speichern sowie in sicheren Umgebungen bereitstellen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und KI-Ingenieure mit mittlerem Kenntnisstand, die große Sprachmodelle kostengünstiger und effizienter mithilfe von Methoden wie LoRA, Adapter Tuning und Prefix Tuning fine-tunen möchten.

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

• Die Theorie hinter parameter-effizienten Fine-Tuning-Ansätzen zu verstehen.
• LoRA, Adapter Tuning und Prefix Tuning mit Hugging Face PEFT zu implementieren.
• Die Leistungs- und Kostenabwägungen zwischen PEFT-Methoden und vollständigem Fine-Tuning zu vergleichen.
• Fine-tunte LLMs mit reduziertem Berechnungs- und Speicherbedarf bereitzustellen und zu skalieren.

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.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Machine-Learning-Engineer und KI-Forscher, die RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) zur Feinabstimmung großer AI-Modelle für bessere Leistung, Sicherheit und Ausrichtung einsetzen möchten.

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

• Die theoretischen Grundlagen von RLHF zu verstehen und warum sie für moderne KI-Entwicklung entscheidend sind.
• Reward-Modelle auf Basis menschlicher Rückmeldungen zu implementieren, um Prozesse des Reinforcement Learnings zu leiten.
• Große Sprachmodelle mit RLHF-Techniken zu feinabstimmen, um die Ausgaben den Präferenzen von Menschen anzupassen.
• Best Practices für das Skalieren von RLHF-Arbeitsabläufen für produktionsreife KI-Systeme anzuwenden.

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.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihre Fähigkeiten bei der Diagnose und Lösung von Feinabstimmungsproblemen für maschinelle Lernmodelle verfeinern möchten.

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

• Probleme wie Überanpassung, Unteranpassung und Datenungleichgewicht zu diagnostizieren.
• Strategien zur Verbesserung der Modellkonvergenz zu implementieren.
• Optimieren der Feinabstimmung von Pipelines für eine bessere Leistung.
• Trainingsprozesse mit praktischen Tools und Techniken zu debuggen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die Techniken zur Optimierung großer Modelle für eine kosteneffektive Feinabstimmung in realen Szenarien beherrschen möchten.

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

• die Herausforderungen der Feinabstimmung großer Modelle zu verstehen.
• Verteilte Trainingstechniken auf große Modelle anwenden.
• Modellquantisierung und Pruning für mehr Effizienz zu nutzen.
• Optimieren der Hardware-Nutzung für Feinabstimmungsaufgaben.
• Feinabgestimmte Modelle effektiv in Produktionsumgebungen einzusetzen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Training in Deutschland (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die die Kraft des Prompt Engineering und Few-Shot-Learnings nutzen möchten, um die Leistung von LLMs für praktische Anwendungen zu optimieren.

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

• Die Grundprinzipien des Prompt Engineering und Few-Shot-Learnings zu verstehen.
• Effektive Prompts für verschiedene NLP-Aufgaben zu entwerfen.
• Few-Shot-Techniken zu nutzen, um LLMs mit minimalen Daten anzupassen.
• Die Leistung von LLMs für praktische Anwendungen zu optimieren.

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 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 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.

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.

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 Anfänger und Fortgeschrittene im Bereich des maschinellen Lernens, die Transfer-Learning-Techniken verstehen und anwenden möchten, um die Effizienz und Leistung in KI-Projekten zu verbessern.

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

• Die Kernkonzepte und Vorteile des Transfer-Lernens zu verstehen.
• Beliebte vortrainierte Modelle und ihre Anwendungen kennenlernen.
• Die Feinabstimmung von vortrainierten Modellen für individuelle Aufgaben durchzuführen.
• Transfer Learning anwenden, um reale Probleme in NLP und Computer Vision zu lösen.

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.

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 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.