Fine-Tuning Schulungen in Erfurt

Dieses von Dozenten geführte Live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an hochqualifizierte Ingenieure für VerteidigungskI und Entwickler militärischer Technologien, die Deep-Learning-Modelle zur Verwendung in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Überwachungssystemen einstellen möchten und dabei strengste Sicherheits- und Zuverlässigkeitsstandards erfüllen.

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

• ComputerVision-Modelle und Sensorenfusion für Überwachungsaufgaben und Zielerfassung einstellen.
• Autonome KI-Systeme auf sich verändernde Umgebungen und Missionen anpassen.
• Robuste Validierungsmechanismen und Fehlersicherheit in Modellpipelines implementieren.
• Einhalten von spezifischen Verteidigungsstandards bezüglich Compliance, Sicherheit und Zuverlässigkeit sichern.

Dieser von einem Lehrer geleitete Live-Workshop in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Legal-Tech-Ingenieure und AI-Entwickler, die Sprachmodelle für Aufgaben wie Vertragsanalyse, Klausaustrennung und automatisierte rechtliche Forschung in rechtlichen Dienstleistungen optimieren möchten.

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

• Rechtliche Dokumente vorbereiten und bereinigen, um NLP-Modelle zu feintunen.
• Feintuning-Strategien anwenden, um die Genauigkeit des Modells bei rechtlichen Aufgaben zu verbessern.
• Modelle einsetzen, um Verträge zu überprüfen, einzuklassen und zu recherchieren.
• Die Einhaltung von Vorschriften, die Prüfbarkeit und Rückverfolgbarkeit der AI-Ausgaben in rechtlichen Kontexten sicherstellen.

Dieser von einem Lehrer geleitete Live-Trainingskurs in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene medizinische AI-Entwickler und Datenwissenschaftler, die Modelle zur klinischen Diagnose, Krankheitsprognose und Prognose von Patientenendgutachten unter Verwendung strukturierter und unstrukturierter medizinischer Daten feintunen möchten.

Am Ende des Kurses können Teilnehmer Folgendes:

• AI-Modelle auf Gesundheitsdatensätzen, einschließlich EMRs, Bildgebung und Zeitreihendaten, feintunen.
• Transfer Learning, Domänenadaption und Modellkompression in medizinischen Kontexten anwenden.
• Datenschutz, Bias und regulatorische Einhaltung bei der Modellentwicklung berücksichtigen.
• Feintunierte Modelle in realen Gesundheitsumgebungen bereitstellen und überwachen.

Diese von einem Trainer durchgeführte Live-Ausbildung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure im Finanzsektor, die Modelle für Anwendungen wie Kreditscoring, Aufdeckung von Betrugsfällen und Risikomodellierung mit branche-spezifischen finanzrelevanten Daten schulen möchten.

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

• KI-Modelle auf finanzrelevante Datensätze abzustimmen, um die Prädiktion von Betrug und Risiko zu verbessern.
• Techniken wie Transfer-Learning, LoRA und Regularisierung anzuwenden, um die Modelleffizienz zu steigern.
• Finanzrelevante Compliance-Aspekte in den Workflow des AI-Modellierungsprozesses zu integrieren.
• Abgestimmte Modelle zur Produktionsnutzung in Finanzdienstleistungsplattformen einzubinden.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Wartungstechniker und -Professionals, die robuste kontinuierliche Lernpipelines und effektive Aktualisierungskonzepte für bereitgestellte, feintunesierte Modelle implementieren möchten.

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

• Kontinuierliche Lernworkflows für bereitgestellte Modelle zu entwerfen und umzusetzen.
• Katastrophales Vergessen durch angemessenes Training und Speicherverwaltung zu minimieren.
• Überwachung und Aktualisierungstriggern basierend auf Modeldrift oder Datenänderungen automatisieren.
• Aktualisierungskonzepte für Modelle in bestehende CI/CD- und -Pipelines integrieren.

Diese von einem Trainer durchgeführte, live-Trainingsveranstaltung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler für eingebettete KI und Spezialisten für Edge Computing, die leichte AI-Modelle zur Nutzung auf ressourcenbeschränkten Geräten optimieren möchten.

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

• Vorbetriebene Modelle auszuwählen und anzupassen, die für die Edge-Bereitstellung geeignet sind.
• Quantisierung, Pruning und andere Komprimierungstechniken anzuwenden, um die Modellgröße und Latenz zu reduzieren.
• Mit Übertragungslernen für aufgabenbezogene Leistung feintuning vornehmen.
• Optimierte Modelle auf echten Edge-Hardwareplattformen bereitzustellen.

This instructor-led, live training in Erfurt (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
• Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
• Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
• Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.

This instructor-led, live training in Erfurt (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML engineers and AI compliance professionals who wish to identify, evaluate, and reduce safety risks and biases in fine-tuned language models.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the ethical and regulatory context for safe AI systems.
• Identify and evaluate common forms of bias in fine-tuned models.
• Apply bias mitigation techniques during and after training.
• Design and audit models for safety, transparency, and fairness.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an NLP-Ingenieure mit fortgeschrittenen Kenntnissen und Wissensmanagement-Teams, die RAG-Pipelines fein abstimmen möchten, um die Leistung bei Frage-Antwort-Szenarien, Unternehmenssuche und Zusammenfassungen zu verbessern.

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

• Die Architektur und den Ablauf von RAG-Systemen zu verstehen.
• Retriever- und Generator-Komponenten für domänenspezifische Daten fein abzustimmen.
• Die Leistung von RAG mit PEFT-Techniken zu bewerten und Verbesserungen anzuwenden.
• Optimierte RAG-Systeme für interne oder Produktionsnutzung einzurichten.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Praktiker und AI-Entwickler, die Open-Weight-Modelle wie LLaMA, Mistral und Qwen für spezifische Geschäftsanwendungen oder interne Zwecke feintunen und bereitstellen möchten.

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

• Das Ökosystem und die Unterschiede zwischen Open-Source-LLMs zu verstehen.
• Datensätze und Feintuning-Konfigurationen für Modelle wie LLaMA, Mistral und Qwen vorzubereiten.
• Feintuning-Pipelines mit Hugging Face Transformers und PEFT auszuführen.
• Gefeuertunte Modelle in sicheren Umgebungen zu evaluieren, zu speichern und bereitzustellen.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure, die gern kostengünstiger und effizienter große Sprachmodelle mit Methoden wie LoRA, Adapter Tuning und Prefix Tuning feintunen möchten.

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

• Die Theorie hinter parameter-effizienten Feintuning-Ansätzen zu verstehen.
• LoRA, Adapter Tuning und Prefix Tuning mit Hugging Face PEFT umzusetzen.
• Die Leistungs- und Kostenverhältnisse von PEFT-Methoden im Vergleich zum vollständigen Feintuning zu bewerten.
• Feingetunete LLMs mit reduzierten Rechen- und Speicheraufwand bereitzustellen und zu skalieren.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Maschinen-Learning-Ingenieure, AI-Entwickler und Datenwissenschaftler, die lernen möchten, wie man QLoRA effizient einsetzt, um große Modelle für spezifische Aufgaben und Anpassungen zu feintunen.

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

• Die Theorie hinter QLoRA und Quantisierungstechniken für LLMs zu verstehen.
• QLoRA bei der Feinabstimmung großer Sprachmodelle für domänenspezifische Anwendungen umzusetzen.
• Feinabstimmungsleistung unter begrenzten Rechenressourcen durch Quantisierung zu optimieren.
• Fine-tuned Modelle effizient in realen Anwendungen bereitzustellen und zu evaluieren.

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

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die praktische Fertigkeiten bei der Anpassung von KI-Modellen für wichtige Finanzaufgaben erwerben möchten.

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

• die Grundlagen der Feinabstimmung für Finanzanwendungen zu verstehen.
• Vorgefertigte Modelle für domänenspezifische Aufgaben im Finanzwesen zu nutzen.
• Techniken zur Erkennung von Betrug, zur Risikobewertung und zur Erstellung von Finanztipps anzuwenden.
• Sicherstellung der Einhaltung von Finanzvorschriften wie GDPR und SOX.
• Implementierung von Datensicherheit und ethischen KI-Praktiken in Finanzanwendungen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Erfurt (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 Erfurt (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 Ausbilder geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die die Leistungsfähigkeit von Prompt-Engineering und Little-Shot-Learning nutzen möchten, um die LLM-Leistung für reale Anwendungen zu optimieren.

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

• die Prinzipien von Prompt Engineering und few-shot learning zu verstehen.
• Effektive Prompts für verschiedene NLP-Aufgaben zu entwerfen.
• Einsatz von "few-shot" Techniken zur Anpassung von LLMs mit minimalen Daten.
• Die LLM-Leistung für praktische Anwendungen zu optimieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Erfurt (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 Erfurt (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 Erfurt (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 fortschrittliche Tools zur Feinabstimmung großer Modelle und zum Verwalten von Prompts, wodurch Entwickler und Daten Teams die Modellgenauigkeit optimieren, Ablaufarbeitsprozesse effizienter gestalten und mit integrierten Bibliotheken und Diensten eine strengere Bewertung sicherstellen können.

Dieses von einem Dozenten angeführte Live-Training (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Praktiker, die die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit von generativen KI-Anwendungen durch überwachtes Feintuning, Verwaltung von Prompt-Versionen und Evaluierungsdienste in Vertex AI verbessern möchten.

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

• Überwachte Feinabstimmungstechniken für Gemini-Modelle in Vertex AI anzuwenden.
• Prompt-Management-Abläufe einschließlich Versionierung und Testing zu implementieren.
• Evaluationsbibliotheken zur Benchmarking und Optimierung der KI-Leistung zu nutzen.
• Verbesserte Modelle in Produktionsumgebungen bereitzustellen und zu überwachen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Übungen mit Feinabstimmungs- und Prompt-Tools in Vertex AI.
• Fallstudien zur Optimierung von Unternehmensmodellen.

Kursanpassungsoptionen

• Um ein angepasstes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte, um eine Anpassung vorzunehmen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Erfurt (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 Erfurt (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 Trainer geleitete Live-Schulung in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die vortrainierte Modelle für bestimmte Aufgaben und Datensätze anpassen möchten.

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

• Die Prinzipien der Feinabstimmung und ihre Anwendungen zu verstehen.
• Datensätze für die Feinabstimmung von vortrainierten Modellen vorzubereiten.
• Große Sprachmodelle (LLMs) für NLP-Aufgaben feinabzustimmen.
• Optimieren der Modellleistung und Bewältigen allgemeiner Herausforderungen.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Erfurt (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.