Safety and Bias Mitigation in Fine-Tuned Models Träningskurs
Safety and Bias Mitigation in Fine-Tuned Models is a growing concern as AI becomes more embedded in decision-making across industries and regulatory standards continue to evolve.
This instructor-led, live training (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.
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.
Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Kursplan
Foundations of Safe and Fair AI
- Key concepts: safety, bias, fairness, transparency
- Types of bias: dataset, representation, algorithmic
- Overview of regulatory frameworks (EU AI Act, GDPR, etc.)
Bias in Fine-Tuned Models
- How fine-tuning can introduce or amplify bias
- Case studies and real-world failures
- Identifying bias in datasets and model predictions
Techniques for Bias Mitigation
- Data-level strategies (rebalancing, augmentation)
- In-training strategies (regularization, adversarial debiasing)
- Post-processing strategies (output filtering, calibration)
Model Safety and Robustness
- Detecting unsafe or harmful outputs
- Adversarial input handling
- Red teaming and stress testing fine-tuned models
Auditing and Monitoring AI Systems
- Bias and fairness evaluation metrics (e.g., demographic parity)
- Explainability tools and transparency frameworks
- Ongoing monitoring and governance practices
Toolkits and Hands-On Practice
- Using open-source libraries (e.g., Fairlearn, Transformers, CheckList)
- Hands-on: Detecting and mitigating bias in a fine-tuned model
- Generating safe outputs through prompt design and constraints
Enterprise Use Cases and Compliance Readiness
- Best practices for integrating safety in LLM workflows
- Documentation and model cards for compliance
- Preparing for audits and external reviews
Summary and Next Steps
Krav
- An understanding of machine learning models and training processes
- Experience working with fine-tuning and LLMs
- Familiarity with Python and NLP concepts
Audience
- AI compliance teams
- ML engineers
14 timmar
Open Training Courses require 5+ participants.
Safety and Bias Mitigation in Fine-Tuned Models Träningskurs - Booking
Safety and Bias Mitigation in Fine-Tuned Models Träningskurs - Enquiry
Safety and Bias Mitigation in Fine-Tuned Models - 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.
LÄS MER...
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.
LÄS MER...
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.
LÄS MER...
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.
LÄS MER...
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.
LÄS MER...
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.
LÄS MER...
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.
LÄS MER...
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.
LÄS MER...
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.
LÄS MER...
Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
14 timmarDenna instruktörsledda, levande träning online eller på plats är riktad till mellanavancerade ML-praktiker och AI-utvecklare som vill finjustera och distribuera öppenviktsmodeller som LLaMA, Mistral och Qwen för specifika affärs- eller interna applikationer.
Vid slutet av denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå ekosystemet och skillnaderna mellan öppna källkodens LLMs.
- Förbereda datamängder och finjusteringar av konfigurationer för modeller som LLaMA, Mistral, och Qwen.
- Kör finjusteringspipelines med Hugging Face Transformers och PEFT.
- Utvärdera, spara och distribuera finjusterade modeller i säkra miljöer.
LÄS MER...
Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems
14 timmarDenna ledarledda, live-utbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till NLP-ingenjörer och kunskapshanteringsteam på mellanavancerad nivå som vill finjustera RAG-pipelines för att förbättra prestanda i frågesvars-, företagsöknings- och sammanfattningsanvändningsfall.
Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå arkitekturen och arbetsflödet i RAG-system.
- Finjustera återhämtnings- och generatorkomponenter för domänspecifika data.
- Utvärdera RAG-prestanda och tillämpa förbättringar genom PEFT-tekniker.
- Distribuera optimerade RAG-system för intern eller produktionsanvändning.
LÄS MER...
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.
LÄS MER...
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs)
14 timmarThis instructor-led, live training in Sverige (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.
LÄS MER...
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.
LÄS MER...
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.
LÄS MER...
