Fine-Tuning Kurs i Uppsala

Denna instruktörsledda, liveutbildning på Uppsala (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.

Denna 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.

Denna instruktörsguidade, live-träning i Uppsala (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.

Detta instruktörledda, live-träning i Uppsala (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.

Denna instruktörsledda, live-utbildning i Uppsala (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.

Denna instruktörledd, liveutbildning i Uppsala (online eller på plats) riktas till mellannivås inbäddade AI-utvecklare och edge-beregningsexperter som vill finjustera och optimera lättviktiga AI-modeller för distribution på resursbegränsade enheter.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Välja och anpassa förtränade modeller som är lämpliga för edge-distribution.
• Tillämpa kvantisering, beskärning och andra komprimeringstekniker för att minska modellstorlek och svarstid.
• Finajustera modeller med överföringsinlärning för uppgiftsspecifik prestanda.
• Distribuera optimerade modeller på riktiga edge-hårdvaruplatformar.

Denna ledarledda, liveutbildning online eller på plats är riktad till avancerade datorseendeingenjörer och AI-utvecklare som vill finjustera VLMs såsom CLIP och Flamingo för att förbättra prestanda på industrispecifika visuella-textbaserade uppgifter.

Efter avslutad utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå arkitekturen och förträningsmetoderna för vision-language modeller.
• Finjustera VLMs för klassificering, återhämtning, captioning eller multimodal frågesvar.
• Förbereda dataset och tillämpa PEFT-strategier för att minska resursanvändning.
• Utvärdera och distribuera anpassade VLMs i produktionsmiljöer.

Denna instruktörsledda, liveutbildning på Uppsala (online eller på plats) riktar sig till ML-ingenjörer och AI-complianceprofessioner på mellannivå som vill identifiera, utvärdera och minska säkerhetsrisker och fördomar i finjusterade språkmodeller.

Efter denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå den etiska och regulatoriska kontexten för säkra AI-system.
• Identifiera och utvärdera vanliga former av fördomar i finjusterade modeller.
• Använda fördomsminimeringsmetoder under och efter träning.
• Designa och granska modeller för säkerhet, transparens och rättvisa.

Denna ledarledda, live-utbildning på Uppsala (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.

Denna 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.

Denna 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.

Denna handledningsskickad, live-träningskurs i Uppsala (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.

Denna instruktörledda, live-träning i Uppsala (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 Uppsala (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 Uppsala (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.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (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 Uppsala (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.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (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 (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.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (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 Uppsala (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.

Vertex 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.

Denna instruktörsledda, liveutbildning i Uppsala (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.

Denna instruktörsledda, liveträning i Uppsala (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 Uppsala (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, liveutbildning i Uppsala (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.