Finjustering 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, levande utbildning i Uppsala (online eller på plats) är rikad till machine learning-ingenjörer på mellannivå samt AI-kompetensansvariga som vill identifiera, utvärdera och minska säkerhetsrisker och bias i finjusterade språkmodeller.

När denna utbildning är avslutad kommer deltagarna att kunna:

• Förstå det etiska och regeltechniska sammanhanget för säkra AI-system.
• Identifiera och utvärdera vanliga former av bias i finjusterade modeller.
• Tillämpa metoder för att minska bias under och efter utbildningen.
• 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 instruktionsledda, live-utbildning i Uppsala (online eller på plats) är riktad till erfarna ML-praktiker och AI-utvecklare som vill finkunera och distribuera öppna modeller, såsom LLaMA, Mistral och Qwen, för specifika affärs- eller interna ändamål.

Efter avslutad utbildning deltagarna kommer att kunna:

• Förstå ekosystemet och skillnaderna mellan öppna LLM:er.
• Förbereda datamängder och finkuneringskonfigurationer för modeller som LLaMA, Mistral och Qwen.
• Exekvera finkuneringsflöden med hjälp av Hugging Face Transformers och PEFT.
• Utvärdera, spara och distribuera finkunerade modeller i säkra miljöer.

Den här instruktörsledda, direkta utbildningen i Uppsala (antingen online eller på plats) är avsedd för datavetare och AI-ingenjörer på mellannivå som vill justera stora språkmodeller på ett mer kostnadseffektigt och effektivt sätt med metoder som LoRA, Adapter Tuning och Prefix Tuning.

När utbildningen är avslutad kan deltagarna:

• Förstå teorin bakom metoder för parameter-effektiv finjustering.
• Implementera LoRA, Adapter Tuning och Prefix Tuning med Hugging Face PEFT.
• Jämföra prestanda och kostnadsfördelar och nackdelar för PEFT-metoder jämfört med fullständig finjustering.
• Införa och skala upp finjusterade LLM:er med minskade kraven på beräkningskraft och lagringsutrymme.

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) är riktad till mellersta nivåns professionella som vill utnyttja kraften i prompt engineering och few-shot learning för att optimera LLM-prestanda för praktiska tillämpningar.

Vid slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna för prompt engineering och few-shot learning.
• Designa effektiva prompts för olika NLP-uppgifter.
• Utnyttja few-shot-tekniker för att anpassa LLMs 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.

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 instruktionsledda, live-utbildning i Uppsala (online eller på plats) vänder sig till professionella på mellannivå till avancerad nivå som önskar att anpassa förtränade modeller för specifika uppgifter och dataset.

I slutet av denna utbildning kommer deltagarna att kunna:

• Förstå principerna bakom fintuning och dess tillämpningar.
• Förbereda dataset för fintuning av förtränade modeller.
• Fintuna stora språkmodeller (LLM) för NLP-uppgifter.
• Optimera modellprestanda 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.