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.

Diese von einem Ausbilder geleitete, live-Schulung in Erfurt (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 einem Trainer geleitete, live Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene medizinische KI-Entwickler und Datenwissenschaftler, die Modelle zur klinischen Diagnostik, Krankheitsprognose und Prognose der Patientenoutcome mit strukturierten und unstrukturierten medizinischen Daten anpassen möchten.

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

• KI-Modelle auf gesundheitsspezifische Datensätze, einschließlich EMRs, Bildgebung und Zeitreihendaten, anzupassen.
• Transfer Learning, Domänenanpassung und Modellkompression in medizinischen Kontexten anzuwenden.
• Datenschutz, Verzerrungen und regulatorische Vorgaben bei der Modellentwicklung zu berücksichtigen.
• Anangepasste Modelle in realen Gesundheitsumgebungen bereitzustellen und zu überwachen.

Diese von einem Trainer geleitete, live durchgeführte Schulung in Erfurt (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 Trainer durchgeführte, lebende Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Wartungsingenieure und MLOps-Professionals, die robuste Continuous-Learning-Pipelines und effektive Aktualisierungsstrategien für bereitgestellte, feingewichtete Modelle implementieren möchten.

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

• Continuous-Learning-Workflows für bereitgestellte Modelle zu entwerfen und umzusetzen.
• Durch geeignete Training- und Speichermanagementkatastrophisches Vergessen zu vermeiden.
• Auf Basis von Modellverschiebungen oder Datenänderungen die Überwachung und Aktualisierungstrigger automatisiert zu gestalten.
• Modellaktualisierungsstrategien in bestehende CI/CD- und MLOps-Pipelines zu integrieren.

Diese von einem Dozenten geführte Live-Training in Erfurt (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 Erfurt (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 einem Dozenten angeführte, live Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Entwickler und AI-Konformitätsfachleute, die lernen möchten, Sicherheitsrisiken und Verzerrungen in feingewichteten Sprachmodellen zu identifizieren, zu bewerten und zu reduzieren.

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

• Den ethischen und regulatorischen Kontext für sichere KI-Systeme zu verstehen.
• Häufige Formen von Verzerrungen in feingewichteten Modellen zu identifizieren und zu bewerten.
• Vorgehensweisen zur Minderung von Verzerrungen während und nach der Schulung anzuwenden.
• Modelle für Sicherheit, Transparenz und Fairness zu entwerfen und zu prüfen.

Dieses von einem Dozenten geleitete, Live-Training in Erfurt (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 Dozenten geleitete, live-Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Praktiker und AI-Entwickler, die offene Gewichtsmodelle wie LLaMA, Mistral und Qwen für spezifische geschäftliche oder interne Anwendungen fein justieren und bereitstellen möchten.

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

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

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.

Dieses von einem Trainer geleitete, live Training in Erfurt (online oder vor Ort) richtet sich an maschinelle Lern-Ingeneure, KI-Entwickler und Datenwissenschaftler mit fortgeschrittenem Niveau, die lernen möchten, wie man QLoRA verwendet, um große Modelle für spezifische Aufgaben und Anpassungen effizient 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 Feintuning von großen Sprachmodellen für domänenspezifische Anwendungen umzusetzen.
• Die Feintuning-Leistung bei begrenzten Rechenressourcen durch Quantisierung zu optimieren.
• Feingetonte Modelle in realen Anwendungen effizient 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.