Advanced Fine-Tuning & Prompt Management in Vertex AI Schulung

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute für maschinelles Lernen, die modernste Transfer-Learning-Techniken beherrschen und auf komplexe reale Probleme anwenden möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• fortgeschrittene Konzepte und Methoden des Transferlernens zu verstehen.
• Implementierung domänenspezifischer Anpassungstechniken für vortrainierte Modelle.
• Kontinuierliches Lernen anwenden, um sich entwickelnde Aufgaben und Datensätze zu verwalten.
• Multi-Task-Feintuning zu beherrschen, um die Modellleistung aufgabenübergreifend zu verbessern.

Dieses von einem Trainer geleitete, live Training in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler, Datenwissenschaftler und Technologiefachleute, die Google Vertex AI nutzen möchten, um benutzerdefinierte KI-Modelle zu erstellen und bereitzustellen.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Fähigkeiten und Funktionen von Google Vertex AI zu verstehen.
• Die Umgebung von Google Vertex AI einzurichten und zu konfigurieren.
• Benutzerdefinierte KI-Modelle mit Vertex AI zu entwickeln und zu trainieren.
• KI-Modelle auf der Google Cloud Platform bereitzustellen und zu verwalten.
• Die Werkzeuge von Vertex AI zur Überwachung und Optimierung der Modellleistung zu nutzen.
• Beste Praktiken für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Modellen umzusetzen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die feinabgestimmte Modelle zuverlässig und effizient einsetzen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Herausforderungen bei der Bereitstellung fein abgestimmter Modelle in der Produktion zu verstehen.
• Modelle mithilfe von Tools wie Docker und Kubernetes zu containerisieren und bereitzustellen.
• Überwachung und Protokollierung für bereitgestellte Modelle zu implementieren.
• Modelle für Latenz und Skalierbarkeit in realen Szenarien zu optimieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die vortrainierte Modelle für bestimmte Aufgaben und Datensätze anpassen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien der Feinabstimmung und ihre Anwendungen zu verstehen.
• Datensätze für die Feinabstimmung von vortrainierten Modellen vorzubereiten.
• Große Sprachmodelle (LLMs) für NLP-Aufgaben feinabzustimmen.
• Optimieren der Modellleistung und Bewältigen allgemeiner Herausforderungen.

Diese Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Entwickler und KI-Praktiker, die Feinabstimmungsstrategien für große Modelle implementieren möchten, ohne dafür umfangreiche Rechenressourcen zu benötigen.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Prinzipien der Low-Rank Adaptation (LoRA) zu verstehen.
• LoRA für eine effiziente Feinabstimmung von großen Modellen zu implementieren.
• Die Feinabstimmung für ressourcenbeschränkte Umgebungen zu optimieren.
• LoRA-angepasste Modelle für praktische Anwendungen zu evaluieren und einzusetzen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die die Feinabstimmung multimodaler Modelle für innovative KI-Lösungen beherrschen möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur von multimodalen Modellen wie CLIP und Flamingo zu verstehen.
• Multimodale Datensätze effektiv vorbereiten und vorverarbeiten.
• Multimodale Modelle für spezifische Aufgaben feinabzustimmen.
• Modelle für reale Anwendungen und Leistungen zu optimieren.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die ihre NLP-Projekte durch die effektive Feinabstimmung von vortrainierten Sprachmodellen verbessern möchten.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Grundlagen der Feinabstimmung für NLP-Aufgaben zu verstehen.
• Feintuning von vortrainierten Modellen wie GPT, BERT und T5 für spezifische NLP-Anwendungen.
• Hyperparameter für eine verbesserte Modellleistung zu optimieren.
• Evaluierung und Einsatz von feinabgestimmten Modellen in realen Szenarien.

Vertex AI provides a unified platform for generative media, offering models like Veo for video, Imagen for image creation, Chirp for speech, and Lyria for music. These capabilities enable production-ready workflows for creative, marketing, and enterprise use cases.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level professionals who wish to harness generative AI for multimedia content creation and deployment using Vertex AI.

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

• Generate images, videos, audio, and music using Vertex AI’s suite of models.
• Integrate generative media into marketing and product workflows.
• Optimize prompts and fine-tune outputs for quality and brand consistency.
• Deploy production-ready generative media solutions in enterprise settings.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on exercises with Vertex AI generative media models.
• Real-world case studies and creative project labs.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Vertex AI provides powerful tools for building multimodal LLM workflows that integrate text, audio, and image data into a single pipeline. With long context window support and Gemini API parameters, it enables advanced applications in planning, reasoning, and cross-modal intelligence.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate to advanced-level practitioners who wish to design, build, and optimize multimodal AI workflows in Vertex AI.

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

• Leverage Gemini models for multimodal inputs and outputs.
• Implement long-context workflows for complex reasoning.
• Design pipelines that integrate text, audio, and image analysis.
• Optimize Gemini API parameters for performance and cost efficiency.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with multimodal workflows.
• Project-based exercises for applied multimodal use cases.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die die Leistungsfähigkeit von Prompt-Engineering und Little-Shot-Learning nutzen möchten, um die LLM-Leistung für reale Anwendungen zu optimieren.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• die Prinzipien von Prompt Engineering und few-shot learning zu verstehen.
• Effektive Prompts für verschiedene NLP-Aufgaben zu entwerfen.
• Einsatz von "few-shot" Techniken zur Anpassung von LLMs mit minimalen Daten.
• Die LLM-Leistung für praktische Anwendungen zu optimieren.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene im Bereich des maschinellen Lernens, die Transfer-Learning-Techniken verstehen und anwenden möchten, um die Effizienz und Leistung in KI-Projekten zu verbessern.

Am Ende dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Kernkonzepte und Vorteile des Transfer-Lernens zu verstehen.
• Beliebte vortrainierte Modelle und ihre Anwendungen kennenlernen.
• Die Feinabstimmung von vortrainierten Modellen für individuelle Aufgaben durchzuführen.
• Transfer Learning anwenden, um reale Probleme in NLP und Computer Vision zu lösen.

Dieses von Trainer begleitete, live Angebot in Österreich (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene im Bereich Software-Engineering sowie alle, die lernen möchten, wie man Vertex AI zur Durchführung und Abwicklung von Machine-Learning-Aktivitäten einsetzt.

Am Ende des Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• zu verstehen, wie Vertex AI funktioniert und es als Machine-Learning-Plattform zu verwenden.
• grundlegende Konzepte von Machine Learning und NLP kennenzulernen.
• zu erfahren, wie man mit Vertex AI Machine-Learning-Modelle trainieren und bereitstellen kann.

Vertex AI Agent Builder is a no-code/low-code environment for creating grounded agents that combine generative models with retrieval-augmented generation (RAG), allowing teams to rapidly build agents that use enterprise data and search to provide accurate, context-aware responses.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level practitioners who wish to design, configure, and deploy smart agents using Vertex AI Agent Builder and RAG patterns.

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

• Design grounded agent workflows using Agent Builder.
• Implement RAG pipelines with search and vector stores.
• Integrate enterprise data sources securely for retrieval.
• Evaluate and iterate agent behavior using testing and metrics.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs using Vertex AI Agent Builder and RAG components.
• Project-based exercises to build and refine agents.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Vertex AI provides streamlined integration options for embedding Gemini models directly into mobile and web applications using Firebase and SDKs. This enables developers and product teams to deliver AI-powered features at the app level, such as intelligent assistants, multimodal input handling, and personalized user experiences.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at beginner-level to intermediate-level practitioners who wish to embed Vertex AI Gemini capabilities into applications using Firebase and related SDKs.

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

• Set up Firebase and SDKs for Vertex AI integration.
• Embed Gemini-powered features into mobile and web apps.
• Handle multimodal inputs such as text, image, and audio in client apps.
• Deploy and monitor AI features in production applications.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with Firebase and Vertex AI SDKs.
• Project-based exercises for app-level AI features.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

Vertex AI provides enterprise-ready tools for managing the full machine learning lifecycle, including observability, compliance, and operational excellence. With live monitoring, data residency controls, grounding, and integrated Gen AI evaluation, Vertex AI is designed to meet the demands of production-grade AI systems.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate to advanced-level professionals who wish to deploy, monitor, and govern Vertex AI models in enterprise environments.

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

• Set up MLOps pipelines using Vertex AI.
• Monitor and observe models with real-time insights.
• Apply grounding techniques and evaluation tools for Gen AI models.
• Implement compliance and governance strategies, including data residency controls.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Hands-on labs with enterprise-grade Vertex AI tools.
• Case studies and compliance-driven scenarios.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.