Introduction to Transfer Learning Träningskurs

Denna 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.

Denna 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.

Denna 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.

Denna 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.

Denna 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.

Denna 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.

Denna 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.

Denna 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.

Denna 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.

Denna 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.

Denna 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.

Denna 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.

This instructor-led, live training in Sverige (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists and AI engineers who wish to fine-tune large language models more affordably and efficiently using methods like LoRA, Adapter Tuning, and Prefix Tuning.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the theory behind parameter-efficient fine-tuning approaches.
• Implement LoRA, Adapter Tuning, and Prefix Tuning using Hugging Face PEFT.
• Compare performance and cost trade-offs of PEFT methods vs. full fine-tuning.
• Deploy and scale fine-tuned LLMs with reduced compute and storage requirements.

Denna 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.