Säkerhet och Mitigering av Bias i Finjusterade Modeller Träningskurs
Säkerhet och minskning av fördomar i finjusterade modeller är en växande oro när AI blir mer integrerad i beslutsfattande över olika branscher och när regleringsstandarder fortsätter att utvecklas.
Denna instruktörsledda, live-träning (online eller på plats) riktar sig till ML-ingenjörer och AI-kompatibilitetsexperter på mellan nivå som vill identifiera, utvärdera och minska säkerhetsrisker och fördomar i finjusterade språkmodeller.
Efter avslutad träning kommer deltagarna att kunna:
- Förstå den etiska och regelverkskontexten för säkra AI-system.
- Identifiera och utvärdera vanliga former av fördomar i finjusterade modeller.
- Tillämpa tekniker för att minska fördomar under och efter träning.
- Utforma och granska modeller för säkerhet, transparens och rättvisa.
Kursens format
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Många övningar och praktiska moment.
- Hands-on implementering i en live-lab miljö.
Alternativ för anpassning av kursen
- För att begära en anpassad träning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att ordna.
Kursplan
Grunder för säker och rättvis AI
- Nyckelbegrepp: säkerhet, bias, rättvisa, transparens
- Typer av bias: dataset, representation, algoritmisk
- Översikt över regelverk (EU AI-lagen, GDPR etc.)
Bias i finjusterade modeller
- Hur finjustering kan introducera eller förstärka bias
- Fallstudier och misslyckanden i verkliga världen
- Identifiera bias i dataset och modellprediktioner
Tekniker för biasmitigering
- Strategier på datanivå (återbalansering, förstärkning)
- Strategier under träning (regulering, adversariell debiasing)
- Strategier efter bearbetning (utdatafiltrering, kalibrering)
Modellsäkerhet och robusthet
- Detektera osäkra eller skadliga utsignaler
- Hantera adversariella inmatningar
- Red teaming och stressprovning av finjusterade modeller
Auditering och övervakning av AI-system
- Bias- och rättvisaevaleringsmått (t.ex. demografisk paritet)
- Förklaringsverktyg och transparensramverk
- Ongoing övervakning och styrningspraxis
Verktygslådor och praktisk övning
- Användning av öppen källkod bibliotek (t.ex., Fairlearn, Transformers, CheckList)
- Hands-on: Detektera och mitigera bias i en finjusterad modell
- Generera säkra utsignaler genom promptdesign och begränsningar
Företagsanvändningsfall och beredskap för efterlevnad
- Bästa praxis för att integrera säkerhet i LLM-arbetsflöden
- Dokumentation och modellkort för efterlevnad
- Förbereda för auditering och externa granskningar
Sammanfattning och nästa steg
Krav
- Förståelse för maskininlärningsmodeller och träningsprocesser
- Erfarenhet av att arbeta med finjustering och LLMs
- Kännedom om Python och NLP-koncept
Målgrupp
- AI-konformitetsteam
- ML-ingenjörer
Öppna Utbildningskurser kräver 5+ deltagare.
Säkerhet och Mitigering av Bias i Finjusterade Modeller Träningskurs - Bokning
Säkerhet och Mitigering av Bias i Finjusterade Modeller Träningskurs - Fråga
Säkerhet och Mitigering av Bias i Finjusterade Modeller - Konsultfråga
Kommande Kurser
Relaterade Kurser
Avancerad Finjustering & Hantering av Prompts i Vertex AI
14 TimmarVertex AI erbjuder avancerade verktyg för finjustering av stora modeller och hantering av promptar, vilket möjliggör för utvecklare och datateam att optimera modellens noggrannhet, strömlinjeforma iterationsarbetsflöden och säkerställa utvärderingsstränghet med inbyggda bibliotek och tjänster.
Denna instruktörsledda, levande utbildning (online eller på plats) riktar sig till praktiker på mellan- till avancerad nivå som vill förbättra prestanda och pålitlighet hos generativa AI-applikationer med hjälp av övervakad finjustering, prompt-versionering och utvärderingstjänster i Vertex AI.
Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Använda övervakade finjusteringstekniker på Gemini-modeller i Vertex AI.
- Implementera prompthanteringsarbetsflöden inklusive versionering och testning.
- Utnyttja utvärderingsbibliotek för att benchmarka och optimera AI-prestanda.
- Distribuera och övervaka förbättrade modeller i produktionsmiljöer.
Utbildningens format
- Interaktiv föreläsning och diskussion.
- Hands-on-labb med Vertex AI finjustering och promptverktyg.
- Fallstudier av företagsmodelloptimering.
Anpassningsalternativ för kursen
- För att begära en anpassad utbildning för denna kurs, vänligen kontakta oss för att arrangera.
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.
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models
14 TimmarDenna instruktörsledda, live-utbildning i Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade AI-underhållstekniker och MLOps professionella som vill implementera robusta kontinuerliga inlärningspipelines och effektiva uppdateringsstrategier för utplacerade, finjusterade modeller.
Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Designa och implementera kontinuerliga inlärningsarbetsflöden för utplacerade modeller.
- Minska katastrofalt glömska genom korrekt träning och minneshantering.
- Automatisera övervakning och uppdateringsutlösare baserat på modellavvikelser eller dataförändringar.
- Integrera modelluppdateringsstrategier i befintliga CI/CD- och MLOps pipelines.
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.
Finjustering av AI för finansiella tjänster: riskprediktion och bedrägeridetektering
14 TimmarDetta instruktörledda, live-träning i Sverige (online eller på plats) riktas till avancerade datavetare och AI-ingenjörer i finanssektorn som vill finjustera modeller för tillämpningar såsom kreditscore, bedrägeridetektering och riskmodellering med domänsspecifika finansiella data.
Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Finjustera AI-modeller på finansdata för förbättrad bedrägeri- och riskprediktion.
- Använda tekniker som överföringsinlärning, LoRA och regularisering för att förbättra modellens effektivitet.
- Integrera finansiella komplianceaspekter i AI-modelleringsarbetsflödet.
- Distribuera finjusterade modeller för produktionsanvändning i finanstjänstepaltformar.
Finjustering av AI för hälsosjukvården: Medicinsk diagnos och prediktiv analys
14 TimmarDenna instruktörsguidade, live-träning i Sverige (online eller på plats) är riktad till mellannivå- till avanceradnivåmedarbetare inom medicinsk AI-utveckling och data science som vill finjustera modeller för klinisk diagnos, sjukdomsprediktion och prognoser för patientutgångar med strukturerade och ostrukturerade medicinska data.
Efter denna träning kommer deltagarna att kunna:
- Finjustera AI-modeller på hälso- och sjukvårdsdatauppsättningar, inklusive EMRs, bildning och tidsserie data.
- Tillämpa överföringsinlärning, domänanpassning och modellkomprimering i medicinska sammanhang.
- Hantera sekretess, bias och regelverksnära efterlevnad vid modellutveckling.
- Distribuera och övervaka finjusterade modeller i verkliga hälso- och sjukvårds miljöer.
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.
Fine-Tuning av Defense AI för Autonoma System och Övervakning
14 TimmarDenna instruktörsledda, liveutbildning på Sverige (online eller på plats) riktar sig till avancerade försvar-AI-ingenjörer och militärteknikutvecklare som vill finjusterar djupinlärningsmodeller för användning i autonoma fordon, drönare och övervakningssystem, samtidigt som stränga säkerhets- och pålitlighetsstandarder uppfylls.
Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Finjusterar datorseende och sensorfusionsmodeller för övervaknings- och målsökningssyften.
- Anpassa autonoma AI-system till föränderliga miljöer och uppdragsprofiler.
- Implementera robusta validerings- och säkerhetsmekanismer i modellpipelines.
- Säkerställa överensstämmelse med försvarsrelaterade krav, säkerhets- och säkerhetsstandarder.
Finetuning av juridiska AI-modeller: Kontraktsgranskning och juridisk forskning
14 TimmarDenna instruktörsledda, live-utbildning (online eller på plats) riktar sig till juridiska teknologer och AI-utvecklare på mellan nivå som vill finjustera språkmodeller för uppgifter som kontraktanalys, klausulextraktion och automatiserad juridisk forskning i juridiska tjänstemiljöer.
I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:
- Förbereda och rensa juridiska dokument för finjustering av NLP-modeller.
- Använda finjusteringstekniker för att förbättra modellernas noggrannhet för juridiska uppgifter.
- Distribuera modeller för att hjälpa till med kontraktgranskning, klassificering och forskning.
- Säkerställa överensstämmelse, granskbarhet och spårbarhet för AI-utdata i juridiska sammanhang.
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.