Fine-Tuning Schulungen in Berlin

Diese von erfahrenen Dozenten geleitete Live-Schulung in Berlin (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.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Juristisch-Technische Ingenieure sowie KI-Entwickler mittleren Niveaus, die Sprachmodelle für Aufgaben wie Vertragsanalyse, Extraktion rechtlicher Klauseln und automatisierte juristische Recherche im rechtsdienstlichen Umfeld feinabstimmen möchten.

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

• Rechtliche Dokumente für die Feinabstimmung von NLP-Modellen vorzubereiten und zu bereinigen.
• Strategien zur Feinabstimmung anzuwenden, um die Genauigkeit der Modelle bei rechtlichen Aufgaben zu erhöhen.
• Modelle einzusetzen, um bei der Vertragsprüfung, -klassifizierung sowie Recherche zu helfen.
• Die Konformität, Nachvollziehbarkeit und Überprüfbarkeit von KI-Ergebnissen im rechtlichen Kontext sicherzustellen.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Berlin (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.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (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 einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (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 Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an eingebettete AI-Entwickler sowie Spezialisten für Edge Computing auf mittlerem Niveau, die leichtgewichtige KI-Modelle feinabstimmen und optimieren möchten, um sie auf ressourcenbegrenzten Geräten einzusetzen.

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

• Geeignete vortrainierte Modelle für den Einsatz am Edge auszuwählen und anzupassen.
• Quantisierung, Pruning sowie weitere Kompressionstechniken zur Verkleinerung des Modells und Reduzierung der Latenzzeit anzuwenden.
• Modelle mittels Transfer Learning feinabzustimmen, um eine optimale Leistung für spezifische Aufgaben zu erreichen.
• Optimierte Modelle auf realen Edge-Hardwareplattformen bereitzustellen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Computer-Vision-Ingenieure sowie KI-Entwickler, die VLMs wie CLIP und Flamingo feinabstimmen möchten, um deren Leistung bei branchenspezifischen visuell-textbasierten Aufgaben zu verbessern.

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

• Die Architektur sowie Vortrainingsverfahren von Vision-Sprach-Modellen zu verstehen.
• VLMs für Klassifizierung, Informationsabruf, Bildbeschreibung oder multimodale Frage-Beantwortung feinabzustimmen.
• Datensätze vorzubereiten sowie PEFT-Strategien anzuwenden, um den Ressourcenverbrauch zu minimieren.
• Individuell angepasste VLMs zu evaluieren und in produktiven Umgebungen einzusetzen.

Dieses von erfahrenen Trainern geleitete Live-Training in Berlin (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 Instruktoren geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an NLP-Ingenieure mit mittlerem Kenntnisstand sowie Teams zur Wissensverwaltung, die RAG-Pipelines feinabstimmen möchten, um Leistungsverbesserungen bei Fragenbeantwortung, Unternehmenssuche und Zusammenfassungen zu erzielen.

Am Ende dieses Trainings werden die Teilnehmer folgendes können:

• Die Architektur sowie den Arbeitsablauf von RAG-Systemen verstehen.
• Die Komponenten „Retriever“ und „Generator“ an domänenspezifische Daten anpassen.
• Die Leistung von RAG bewerten und mithilfe von PEFT-Techniken Optimierungen vornehmen.
• Optimierte RAG-Systeme für interne oder produktive Anwendungen bereitstellen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (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 live geleitete Schulung in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und KI-Ingenieure mit mittlerem Erfahrungsniveau, die große Sprachmodelle kostengünstiger und effizienter feinjustieren möchten, indem sie Methoden wie LoRA, Adapter Tuning und Prefix Tuning einsetzen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die theoretischen Grundlagen hinter den Ansätzen des Parameter-Efficient Fine-Tuning zu verstehen.
• LoRA, Adapter Tuning und Prefix Tuning mit Hugging Face PEFT zu implementieren.
• Performance- und Kosten-Nutzen-Abwägungen von PEFT-Methoden im Vergleich zum vollständigen Fine-Tuning zu vergleichen.
• Feingestzte LLMs mit reduzierten Berechnungs- und Speicheranforderungen bereitzustellen und zu skalieren.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Berlin (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.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Machine-Learning-Ingenieure und KI-Forscher, die RLHF nutzen möchten, um große KI-Modelle so zu optimieren, dass sie bessere Leistung, Sicherheit und Übereinstimmung mit menschlichen Erwartungen zeigen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer folgendes beherrschen:

• Die theoretischen Grundlagen von RLHF verstehen sowie dessen Bedeutung für die heutige KI-Entwicklung erkennen.
• Belohnungsmodelle auf Basis menschlichen Feedbacks entwickeln, um den Prozess des Reinforcement Learnings zu steuern.
• Große Sprachmodelle mithilfe von RLHF so feinabstimmen, dass ihre Ausgaben mit Vorlieben und Erwartungen der Menschen übereinstimmen.
• Bewährte Verfahren zur Skalierung von RLHF-Prozessen für produktionsreife KI-Systeme anwenden.

Dieser von einem Experten geleitete Live-Workshop in Berlin (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-Schulungsprogramm in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die ihre Fähigkeiten zur Diagnose und Lösung von Problemen beim Fine-Tuning maschineller Lernsysteme weiter ausbauen möchten.

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

• Hauptprobleme wie Überanpassung, Unteranpassung sowie Datenungleichgewichte zu erkennen und zu analysieren.
• Strategien zur Förderung einer besseren Konvergenz des Modells umzusetzen.
• Fine-Tuning-Prozesse so zu optimieren, dass sie eine höhere Leistungsfähigkeit erreichen.
• Trainingsprozesse mithilfe praktischer Werkzeuge und Techniken zu debuggen.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Experten auf fortgeschrittenem Niveau, die Techniken zur Optimierung großer Modelle für kosteneffizientes Fein-Tuning in der Praxis erlernen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer Folgendes beherrschen:

• Die Herausforderungen beim Fein-Tuning großer Modelle verstehen.
• Verteilte Trainingsmethoden erfolgreich bei großen Modellen anwenden.
• Quantisierung und Pruning nutzen, um Effizienz zu steigern.
• Die Hardwarenutzung bei Fein-Tuning-Aufgaben optimieren.
• Eingefine-tuningte Modelle erfolgreich in Produktivumgebungen einsetzen.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf mittlerem Niveau, die die Möglichkeiten der Prompt-Engineering- und Few-Shot-Lerntechniken nutzen möchten, um die Leistungsfähigkeit von LLMs für reale Anwendungen zu optimieren.

Nach Abschluss des Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundprinzipien des Prompt-Engineerings sowie des Few-Shot-Lernens zu verstehen.
• Wirksame Prompts für verschiedene NLP-Aufgaben zu entwerfen.
• Mit wenig Daten mittels Few-Shot-Techniken LLMs anzupassen.
• Die Leistung von LLMs für praktische Anwendungen zu optimieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Berlin – entweder online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die die Feinabstimmung multimodaler Modelle für innovative KI-Lösungen beherrschen möchten.

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

• die Architektur multimodaler Modelle wie CLIP und Flamingo zu verstehen,
  
  
  
• multimodale Datensätze effizient vorzubereiten und zu verarbeiten,
  
  
  
• multimodale Modelle für spezifische Aufgaben feinzustellen,
  
  
  
• die Modelle hinsichtlich Leistung und Einsatzfähigkeit in der Praxis zu optimieren.
  
  
  

Dieses von einem Experten geleitete Live-Training in Berlin (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene KI-Forscher, Maschinelle Lern-Ingenieure sowie Entwickler, die DeepSeek LLM-Modelle feinabstimmen möchten, um spezialisierte Anwendungen für bestimmte Branchen, Bereiche oder Geschäftsziele zu entwickeln.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden in der Lage sein:

• Die Architektur sowie Funktionalitäten der DeepSeek-Modelle – insbesondere von DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3 – zu verstehen.
• Datensätze vorzubereiten und für das Feinabstimmen aufzuarbeiten.
• DeepSeek LLM auf Anwendungsbereiche aus bestimmten Domänen feinabzustimmen.
• Die nach dem Feinabstimmen erstellten Modelle effizient zu optimieren und bereitzustellen.

Dieses von einem Experten geleitete Live-Seminar in Berlin (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.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (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 Berlin – online oder vor Ort – richtet sich an Anfänger sowie Fortgeschrittene im Bereich des maschinellen Lernens, die Transfer-Learning-Techniken verstehen und nutzen wollen, um Effizienz sowie Leistung ihrer KI-Projekte zu verbessern.

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

• Die Kerngedanken sowie Vorteile des Transfer Learning zu verstehen.
• Gängige vortrainierte Modelle und deren Einsatzbereiche kennenzulernen.
• Vortrainierte Modelle gezielt an eigene Aufgaben weiterzuentwickeln.
• Transfer Learning zur Lösung praktischer Probleme in den Bereichen NLP und Computer Vision anzuwenden.

Dieses von einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (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 von einem Instruktor geleitete Live-Training in Berlin (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 Trainer geleitete Live-Training in Berlin – online oder vor Ort – richtet sich an Fachkräfte mittleren Niveaus, die ihre NLP-Projekte durch effektives Feinabstimmen vortrainierter Sprachmodelle verbessern möchten.

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

• Die Grundlagen des Feinabstimmens für NLP-Aufgaben zu verstehen.
• Vortrainierte Modelle wie GPT, BERT und T5 für konkrete NLP-Anwendungen feinzustimmen.
• Hyperparameter so zu optimieren, dass die Modellleistung verbessert wird.
• Feinabgestimmte Modelle in realen Anwendungsszenarien auszuwerten und einzusetzen.