Fine-Tuning av Defense AI för Autonoma System och Övervakning Träningskurs
Fine-tuning är en kritisk process för att anpassa AI-modeller till specifika uppdrag inom försvar, såsom autonom navigation och realtidsövervakning.
Denna ledarde ledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade försvar-AI-ingenjörer och militärteknikutvecklare som vill finjustera djupinlärningsmodeller för användning i autonoma fordon, drönare och övervakningssystem samtidigt som de uppfyller stränga säkerhets- och tillförlitlighetsstandarder.
Vid utbildningens slut kommer deltagarna att kunna:
- Finjustera datorseende och sensorfusionsmodeller för övervaknings- och måluppgifter.
- Anpassa autonoma AI-system till föränderliga miljöer och uppdragsprofiler.
- Implementera robusta validerings- och säkerhetsmekanismer i modellpipeliner.
- Säkerställa överensstämmelse med försvarsspecifika efterlevnads-, säkerhets- och säkerhetsstandarder.
Utbildningens format
- Interaktiva föreläsningar och diskussioner.
- Många övningar och praktik.
- Praktisk implementation i en live-lab-miljö.
Anpassningsalternativ för kursen
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, kontakta oss för att boka.
Kursplan
Översikt över AI i försvarsapplikationer
- Autonoma system, UAV och realtidsövervakning
- AI-användningsfall i försvarssektorn: navigation, spårning, rekognoscering
- Översikt över AI-modellanpassning i missionskritiska miljöer
Förberedelse av data för finjustering
- Arbete med sensordata: lidar, radar, termisk och videoströmmar
- Etiketteringsstrategier för objektdetektering och måligenkänning
- Datatillväxt och anonymisering i militära sammanhang
Finjustering av AI-modeller för uppfattning och kontroll
- Visionsmodeller för realtidsobjektdetektering och segmentering
- Fusionsmodeller för kombinering av multisensorindata
- Policyjustering för autonom navigation och hinderundvikande
Säkerhet, säkerhet och redundans i AI-modeller
- Byggande av motståndskraftiga modeller med motståndskraftiga försvarsmetoder
- Fel-säker design och anomalidetektering under inferens
- Säkring av modellpipeliner mot manipulation och förfalskning
Testning och simulering i försvarsmiljöer
- Användning av syntetisk data och digitala tvillingar för validering
- Stress-testning under motståndskraftiga och extrema förhållanden
- Överföring från sim till real i operativa simuleringar
Överensstämmelse och försvarsstandarder
- AI-säkerhetsramverk för försvarsinförande
- Säkerhet och etik i autonoma försvarsapplikationer
- Dokumentering av överensstämmelse med operativa och lagliga krav
Utplacering och övervakning i fält
- Enhetsbaserad inferens och AI-optimering på kanten
- Telemetri, återkopplingsloopar och kontinuerliga modelluppdateringar
- Fallstudier från verkliga försvars-AI-system
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Förståelse för djupinlärnings- och datorseendearkitekturer
- Erfarenhet av AI-modelltränings- och utvärderingsramverk såsom TensorFlow eller PyTorch
- Kunskap om försvarsgranssystemkrav och säkerhetsprotokoll
Målgrupp
- Försvarets AI-ingenjörer
- Militära teknikutvecklare
- Arkitekter för autonoma system och övervakningsplattformar
Öppna Utbildningskurser kräver 5+ deltagare.
Fine-Tuning av Defense AI för Autonoma System och Övervakning Träningskurs - Bokning
Fine-Tuning av Defense AI för Autonoma System och Övervakning Träningskurs - Fråga
Fine-Tuning av Defense AI för Autonoma System och Övervakning - Konsultfråga
Konsultfråga
Kommande Kurser
Relaterade Kurser
Avancerade tekniker i transferlärande
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.
Införande av Fina Anpassade Modeller i Produktion
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.
Domänspecifik Finafföring för Finans
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.
Förfinande av modeller och stora språkmodeller (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 för anpassade AI-modeller
21 timmarDenna instruktörsledda, liveutbildning (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-forskare, maskininlärningsingenjörer och utvecklare som vill anpassa DeepSeek LLM-modeller för att skapa specialiserade AI-applikationer anpassade för specifika branscher, områden eller företagsbehov.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå arkitekturen och kapaciteten hos DeepSeek-modeller, inklusive DeepSeek-R1 och DeepSeek-V3.
- Förbereda datamängder och förbehandla data för anpassning.
- Anpassa DeepSeek LLM för domänspecifika applikationer.
- Optimerar och distribuerar anpassade modeller effektivt.
Finjustering av stora språkmodeller med QLoRA
14 timmarDenna handledningsskickad, live-träningskurs i Sverige (online eller på plats) riktar sig till mellan- och avancerade nivåns maskininlärningsingenjörer, AI-utvecklare och datawissenschaftler som vill lära sig hur man använder QLoRA för att effektivt finjustera stora modeller för specifika uppgifter och anpassningar.
Till slut av denna träningskurs kommer deltagarna kunna:
- Förstå teorin bakom QLoRA och kvantiseringstekniker för LLMs.
- Implementera QLoRA i finjustering av stora språkmodeller för domänsspecifika tillämpningar.
- Optimera finjusteringsprestanda på begränsade beräkningsresurser med hjälp av kvantisering.
- Distribuera och utvärdera finjusterade modeller effektivt i praktiska tillämpningar.
Fine-Tuning med Reinforcement Learning från Mänsklig Återkoppling (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.
Optimerar stora modeller för kostnadseffektiv finjustering
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-Effektiva (PEFT) Tekniker för 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.
Introduktion till 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.
Felhantering av Anpassningsutmaningar
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.