Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance Träningskurs
Fine-tuning is a critical process for adapting AI models to mission-specific defense applications, such as autonomous navigation and real-time surveillance.
This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.
By the end of this training, participants will be able to:
- Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
- Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
- Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
- Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Kursplan
Overview of AI in Defense Applications
- Autonomous systems, UAVs, and real-time surveillance
- AI use cases in defense: navigation, tracking, reconnaissance
- Overview of AI model adaptation in mission-critical environments
Preparing Data for Fine-Tuning
- Working with sensor data: lidar, radar, thermal, and video feeds
- Labeling strategies for object detection and target recognition
- Data augmentation and anonymization in military contexts
Fine-Tuning AI Models for Perception and Control
- Vision models for real-time object detection and segmentation
- Fusion models for combining multi-sensor inputs
- Policy tuning for autonomous navigation and obstacle avoidance
Security, Safety, and Redundancy in AI Models
- Building resilient models with adversarial defense techniques
- Fail-safe design and anomaly detection during inference
- Securing model pipelines against tampering and spoofing
Testing and Simulation in Defense Environments
- Using synthetic data and digital twins for validation
- Stress testing under adversarial and extreme conditions
- Sim-to-real transfer in operational simulations
Compliance and Defense Standards
- AI assurance frameworks for defense deployments
- Security and ethics in autonomous defense applications
- Documenting compliance with operational and legal mandates
Deployment and Monitoring in the Field
- On-device inference and edge AI optimization
- Telemetry, feedback loops, and continual model updates
- Case studies from real-world defense AI systems
Summary and Next Steps
Krav
- An understanding of deep learning and computer vision architectures
- Experience with AI model training and evaluation using frameworks like TensorFlow or PyTorch
- Knowledge of defense-grade system requirements and security protocols
Audience
- Defense AI engineers
- Military tech developers
- Autonomous systems and surveillance platform architects
Open Training Courses require 5+ participants.
Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance Träningskurs - Booking
Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance Träningskurs - Enquiry
Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance - Consultancy Enquiry
Consultancy Enquiry
Upcoming Courses
Relaterade Kurser
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till maskininlärningsproffs på avancerad nivå som vill behärska banbrytande överföringsinlärningstekniker och tillämpa dem på komplexa verkliga problem.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå avancerade begrepp och metoder inom överföringsinlärning.
- Implementera domänspecifika anpassningstekniker för förtränade modeller.
- Tillämpa kontinuerlig inlärning för att hantera föränderliga uppgifter och datauppsättningar.
- Bemästra finjustering av flera uppgifter för att förbättra modellens prestanda mellan uppgifter.
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på avancerad nivå som vill distribuera finjusterade modeller på ett tillförlitligt och effektivt sätt.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå utmaningarna med att distribuera finjusterade modeller till produktion.
- Containerisera och distribuera modeller med hjälp av verktyg som Docker och Kubernetes.
- Implementera övervakning och loggning för distribuerade modeller.
- Optimera modeller för svarstid och skalbarhet i verkliga scenarier.
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill få praktiska färdigheter i att anpassa AI-modeller för kritiska finansiella uppgifter.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna för finjustering för ekonomiprogram.
- Utnyttja förtränade modeller för domänspecifika uppgifter inom ekonomi.
- Tillämpa tekniker för upptäckt av bedrägerier, riskbedömning och generering av finansiell rådgivning.
- Se till att finansiella regler som GDPR och SOX följs.
- Implementera datasäkerhet och etiska AI-metoder i finansiella applikationer.
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på mellannivå till avancerad nivå som vill anpassa förtränade modeller för specifika uppgifter och datauppsättningar.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå principerna för finjustering och dess tillämpningar.
- Förbered datauppsättningar för finjustering av förtränade modeller.
- Finjustera stora språkmodeller (LLM) för NLP-uppgifter.
- Optimera modellens prestanda och hantera vanliga utmaningar.
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 timmarDenna instruktörsledda, liveträning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till utvecklare på mellannivå och AI-utövare som vill implementera finjusteringsstrategier för stora modeller utan behov av omfattande beräkningsresurser.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå principerna för Low-Rank Adaptation (LoRA).
- Implementera LoRA för effektiv finjustering av stora modeller.
- Optimera finjustering för resursbegränsade miljöer.
- Utvärdera och distribuera LoRA-avstämda modeller för praktiska tillämpningar.
Fine-Tuning Multimodal Models
28 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på avancerad nivå som vill behärska finjustering av multimodala modeller för innovativa AI-lösningar.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå arkitekturen för multimodala modeller som CLIP och Flamingo.
- Förbered och förbearbeta multimodala datauppsättningar effektivt.
- Finjustera multimodala modeller för specifika uppgifter.
- Optimera modeller för verkliga program och prestanda.
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till yrkesverksamma på mellannivå som vill förbättra sina NLP-projekt genom effektiv finjustering av förtränade språkmodeller.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå grunderna för finjustering för NLP-uppgifter.
- Finjustera förtränade modeller som GPT, BERT och T5 för specifika NLP-applikationer.
- Optimera hyperparametrar för bättre modellprestanda.
- Utvärdera och distribuera finjusterade modeller i verkliga scenarier.
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-forskare, maskininlärningsingenjörer och utvecklare som vill finjustera DeepSeek LLM-modeller för att skapa specialiserade AI-applikationer som är anpassade till specifika industrier, domäner eller affärsbehov.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå arkitekturen och kapabiliteterna hos DeepSeek modeller, inklusive DeepSeek-R1 och DeepSeek-V3.
- Förbereda datasets och förbehandla data för finjustering.
- Finjustera DeepSeek LLM för domänspecifika applikationer.
- Optimera och distribuera finjusterade modeller effektivt.
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 timmarDenna instruktörsledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till maskininlärningsingenjörer, AI-utvecklare och datavetenskapsmän på mellan- till avancerad nivå som vill lära sig hur man använder QLoRA för att effektivt finjusterar stora modeller för specifika uppgifter och anpassningar.
Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå teorin bakom QLoRA och kvantiseringstekniker för stora språkmodeller.
- Implementera QLoRA i finjustering av stora språkmodeller för domänspecifika tillämpningar.
- Optimera finjusteringens prestanda på begränsade beräkningsresurser med hjälp av kvantisering.
- Distribuera och utvärdera finjusterade modeller effektivt i verkliga tillämpningar.
Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)
14 timmarDenna instruktörledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade maskininlärningsingenjörer och AI-forskare som vill tillämpa RLHF för att finjustera stora AI-modeller för överlägsen prestanda, säkerhet och samstämmighet.
Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå de teoretiska grunderna för RLHF och varför det är avgörande i modern AI-utveckling.
- Implementera belöningsmodeller baserade på mänsklig återkoppling för att styra förstärkningsinlärningsprocesser.
- Finjustera stora språkmodeller med hjälp av RLHF-tekniker för att samstämmighet med människors preferenser.
- Tillämpa bästa praxis för att skala RLHF-arbetsflöden för produktionskvalificerade AI-system.
Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på avancerad nivå som vill behärska tekniker för att optimera stora modeller för kostnadseffektiv finjustering i verkliga scenarier.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå utmaningarna med att finjustera stora modeller.
- Tillämpa distribuerade träningstekniker på stora modeller.
- Utnyttja modellkvantisering och rensning för effektivitet.
- Optimera maskinvaruanvändningen för finjusteringsuppgifter.
- Distribuera finjusterade modeller effektivt i produktionsmiljöer.
Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på mellannivå som vill utnyttja kraften i snabb teknik och få skottinlärning för att optimera LLM-prestanda för verkliga applikationer.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå principerna för snabb teknik och inlärning med få skott.
- Utforma effektiva uppmaningar för olika NLP-uppgifter.
- Utnyttja några få tekniker för att anpassa LLM:er med minimal data.
- Optimera LLM-prestanda för praktiska tillämpningar.
Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Techniques for LLMs
14 timmarDenna ledarstyrda, liveutbildning online eller på plats är riktad till datavetare och AI-ingenjörer med mellanavancerad kunskap som vill justera stora språkmodeller mer kostnadseffektivt och effektivt med metoder som LoRA, Adapter Tuning och Prefix Tuning.
Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå teorin bakom parameter-effektiva metodik för finjustering.
- Implementera LoRA, Adapter Tuning och Prefix Tuning med hjälp av Hugging Face PEFT.
- Jämföra prestanda och kostnadsavvägningar mellan PEFT-metoder och fullständig finjustering.
- Distribuera och skalbar finjustera stora språkmodeller med minskade beräknings- och lagringskrav.
Introduction to Transfer Learning
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till maskininlärningsproffs på nybörjarnivå till mellannivå som vill förstå och tillämpa överföringsinlärningstekniker för att förbättra effektivitet och prestanda i AI-projekt.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå de grundläggande begreppen och fördelarna med överföringsinlärning.
- Utforska populära förtränade modeller och deras program.
- Utför finjustering av förtränade modeller för anpassade uppgifter.
- Tillämpa överföringsinlärning för att lösa verkliga problem inom NLP och datorseende.
Troubleshooting Fine-Tuning Challenges
14 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till proffs på avancerad nivå som vill förfina sina färdigheter i att diagnostisera och lösa finjusteringsutmaningar för maskininlärningsmodeller.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Diagnostisera problem som överanpassning, underanpassning och obalans i data.
- Implementera strategier för att förbättra modellkonvergensen.
- Optimera finjustering av pipelines för bättre prestanda.
- Felsök träningsprocesser med hjälp av praktiska verktyg och tekniker.