Fine-Tuning Schulungen in Linz

Diese instruktionsgeleitete, live stattfindende Schulung in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene in den Bereichen Verteidigungs-KI-Ingenieurwesen und Entwickler militärischer Technologien, die Deep-Learning-Modelle für autonome Fahrzeuge, Drohnen und Überwachungssysteme anpassen und dabei strenge Sicherheits- und Zuverlässigkeitsstandards erfüllen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer:

• Computer Vision- und Sensor-Fusion-Modelle für Überwachungs- und Zielerfassungsaufgaben feinabstimmen können.
• autonome KI-Systeme an sich ändernde Umgebungen und Missionsprofile anpassen können.
• robuste Validierungs- und Ausfallsicherheitsmechanismen in Modell-Pipelines implementieren können.
• die Einhaltung defensspezifischer Compliance-, Sicherheits- und Schutzstandards gewährleisten können.

Dieses von Instrukteuren geleitete Live-Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Rechts-Tech-Ingenieure und KI-Entwickler mit mittlerem Fachniveau, die Sprachmodelle für Aufgaben wie Vertragsanalyse, Klausel-Extraktion und automatisierte Rechtsrecherche in juristischen Dienstleistungsumgebungen feinabstimmen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Rechtliche Dokumente für die Feinabstimmung von NLP-Modellen vorzubereiten und zu bereinigen.
• Feinabstimmungsstrategien anzuwenden, um die Genauigkeit der Modelle bei Rechtsaufgaben zu verbessern.
• Modelle bereitzustellen, die bei der Vertragsprüfung, -klassifizierung und -recherche unterstützen.
• Die Konformität, Auditierbarkeit und Nachvollziehbarkeit von KI-Ausgaben in Rechtskontexten sicherzustellen.

Dieses vom Dozenten geleitete, lebendige Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische KI-Entwickler und Datenwissenschaftler mit fortgeschrittenen bis mittleren Kenntnissen, die Modelle für klinische Diagnosen, Krankheitsvorhersagen und Prognosen der Patientenergebnisse unter Verwendung strukturierter und unstrukturierter medizinischer Daten feinabstimmen möchten.

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

• KI-Modelle auf Gesundheitsdatensätzen, einschließlich Elektronische Krankenakten (EMR), Bildgebungsdaten und Zeitreihendaten, feinabzustimmen.
• Transferlernen, Domain-Adaption und Modellschrumpfung in medizinischen Kontexten anzuwenden.
• Datenschutz, Verzerrung (Bias) und regulatorische Compliance bei der Modellentwicklung zu berücksichtigen.
• Feinabgestimmte Modelle in realen Gesundheitsumgebungen bereitzustellen und zu überwachen.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Data Scientists und KI-Ingenieure im Finanzsektor, die Modelle für Anwendungen wie Kredit-Scoring, Betrugserkennung und Risikomodellierung unter Verwendung domänenspezifischer Finanzdaten feinabstimmen möchten.

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer:

• KI-Modelle auf Finanzdatensätzen feinabstimmen, um die Vorhersagegenauigkeit bei Betrug und Risiken zu verbessern.
• Techniken wie Transfer Learning, LoRA und Regularisierung anwenden, um die Effizienz der Modelle zu steigern.
• Aspekte der finanziellen Compliance in den Arbeitsablauf des KI-Modelings integrieren.
• feinabgestimmte Modelle für den produktiven Einsatz in Finanzdienstleistungsplattformen bereitstellen.

Diese vom Dozenten geleitete Live-Schulung in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an KI-Ingenieure auf fortgeschrittenem Niveau für die Instandhaltung sowie MLOps-Professionals, die robuste Continual-Learning-Pipelines und effektive Aktualisierungsstrategien für bereitgestellte, feinabgestimmte Modelle implementieren möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Kontinuierliche Lernarbeitsabläufe für bereitgestellte Modelle zu entwerfen und zu implementieren.
• Das katastrophale Vergessen durch geeignetes Training und Memory-Management zu minimieren.
• Überwachungs- und Aktualisierungsanlässe basierend auf Modelldrift oder Datenänderungen zu automatisieren.
• Aktualisierungsstrategien für Modelle in bestehende CI/CD- und MLOps-Pipelines zu integrieren.

Dieses instruktionsgeleitete Live-Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler für eingebettete KI auf mittlerem Niveau sowie an Spezialisten im Bereich Edge Computing, die leichtgewichtige KI-Modelle feinabstimmen und optimieren möchten, um sie ressourcenbeschränkten Geräten bereitzustellen.

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

• Geeignete vortrainierte Modelle für die Edge-Bereitstellung auszuwählen und anzupassen.
• Quantisierung, Pruning und andere Kompressionstechniken anzuwenden, um Modellgröße und Latenzzeit zu reduzieren.
• Modelle mittels Transfer Learning aufgabenspezifisch feinabzustimmen.
• optimierte Modelle auf realer Edge-HardwarePlattformen bereitzustellen.

Diese von einem Instructor geleitete Live-Schulung in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Computer-Vision-Ingenieure und KI-Entwickler, die VLMs wie CLIP und Flamingo feinabstimmen möchten, um die Leistung bei branchenspezifischen visuell-textuellen Aufgaben zu verbessern.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur und Pretraining-Methoden von Vision-Language-Modellen zu verstehen.
• VLMs für Klassifizierung, Retrieval, Captioning oder multimodale QA feinabzustimmen.
• Datensätze vorzubereiten und PEFT-Strategien anzuwenden, um den Ressourceneinsatz zu reduzieren.
• Maßgeschneiderte VLMs in Produktionsumgebungen zu evaluieren und bereitzustellen.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure mit mittlerem Niveau sowie Compliance-Fachkräfte im AI-Bereich, die Sicherheitsrisiken und Bias in feinabgestimmten Sprachmodellen identifizieren, bewerten und minimieren möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Den ethischen und regulatorischen Kontext für sichere AI-Systeme zu verstehen.
• Häufige Formen von Bias in feinabgestimmten Modellen zu identifizieren und zu bewerten.
• Bias-Minderungstechniken während und nach dem Trainingsprozess anzuwenden.
• Modelle auf Sicherheit, Transparenz und Fairness hin zu entwerfen und zu überprüfen.

Dieser instructor-led-live training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an NLP-Ingenieure auf mittlerem Level und Knowledge-Management-Teams, die RAG-Pipelines feinabstimmen möchten, um die Leistung in Frage-Antwort-Szenarien, Unternehmenssuche und Zusammenfassungsaufgaben zu verbessern.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Die Architektur und den Workflow von RAG-Systemen verstehen.
• Retriever- und Generator-Komponenten für domänenspezifische Daten feinabstimmen.
• RAG-Leistung bewerten und Verbesserungen durch PEFT-Techniken anwenden.
• Optimierte RAG-Systeme für interne oder Produktionsumgebungen bereitstellen.

Dieser unter Anleitung eines Dozenten durchgeführte Live-Kurs in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Praktiker und KI-Entwickler mit mittlerem Kenntnissniveau, die Open-Weight-Modelle wie LLaMA, Mistral und Qwen für spezifische geschäftliche oder interne Anwendungen feinabstimmen und bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• das Ökosystem und die Unterschiede zwischen Open-Source-LLMs zu verstehen.
• Datensätze und Feinabstimmungskonfigurationen für Modelle wie LLaMA, Mistral und Qwen vorzubereiten.
• Feinabstimmungspipelines mit Hugging Face Transformers und PEFT auszuführen.
• feinabgestimmte Modelle in sicheren Umgebungen zu evaluieren, zu speichern und bereitzustellen.

Diese instructor-led, live Schulung in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure mit mittlerem Know-how, die große Sprachmodelle günstiger und effizienter anpassen möchten, unter anderem mit Verfahren wie LoRA, Adapter Fine-Tuning und Prefix Tuning.

Nach Abschluss dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• die Theorie hinter parameter-effizienten Feinabstimmungsansätzen verstehen.
• LoRA, Adapter Fine-Tuning und Prefix Tuning mit Hugging Face PEFT implementieren.
• Leistungs- und Kostenvorteile von PEFT-Verfahren im Vergleich zum vollständigen Feinabstimmen (Full Fine-Tuning) gegeneinander abwägen.
• fine-tuned LLMs mit reduziertem Rechen- und Speicherbedarf deployen und skalieren.

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure, KI-Entwickler und Data Scientists auf mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die erlernen möchten, wie sie QLoRA nutzen können, um große Modelle effizient für spezifische Aufgaben und Anpassungen feinzustimmen.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Theorie hinter QLoRA und Quantisierungstechniken für LLMs zu verstehen.
• QLoRA bei der Feinabstimmung großer Sprachmodelle für domänenspezifische Anwendungen zu implementieren.
• Die Leistung der Feinabstimmung auf begrenzten Rechenressourcen durch Quantierung zu optimieren.
• Feingestimmte Modelle effizient in Echtweltanwendungen bereitzustellen und zu evaluieren.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an fortschrittliche Machine-Learning-Ingenieure und KI-Forscher, die RLHF anwenden möchten, um große KI-Modelle für überlegene Leistung, Sicherheit und Ausrichtung auf menschliche Werte zu optimieren.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die theoretischen Grundlagen von RLHF zu verstehen und deren Bedeutung in der modernen KI-Entwicklung nachzuvollziehen.
• Belohnungsmodelle basierend auf menschlichem Feedback zu implementieren, um den Verstärkungsprozess zu steuern.
• Große Sprachmodelle mit RLHF-Techniken feinabzustimmen, um die Ausgaben an menschliche Präferenzen anzupassen.
• Bewährte Praktiken für die Skalierung von RLHF-Arbeitsabläufen für produktionsreife KI-Systeme anzuwenden.

Dieses instructor-led Live-Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit Vorkenntnissen auf fortgeschrittenem Niveau, die praktische Fähigkeiten zur Anpassung von KI-Modellen für kritische Finanzaufgaben erwerben möchten.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Grundlagen des Fine-Tunings für Finanzanwendungen zu verstehen.
• Vortrainierte Modelle für domänenspezifische Aufgaben im Finanzbereich zu nutzen.
• Techniken zur Betrugserkennung, Risikobewertung und Erzeugung von Finanzratschlägen anzuwenden.
• Die Einhaltung finanzregulatorischer Anforderungen wie DSGVO und SOX zu gewährleisten.
• Datensicherheits- und ethische KI-Praktiken in Finanzanwendungen umzusetzen.

Dieses instructor-led Live-Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Fortgeschrittene, die ihre Fähigkeiten zur Diagnose und Lösung von Fine-Tuning-Herausforderungen bei Machine-Learning-Modellen verfeinern möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• Probleme wie Overfitting, Underfitting und Datenungleichgewichte diagnostizieren.
• Strategien zur Verbesserung der Modellkonvergenz implementieren.
• Fine-Tuning-Pipelines für eine bessere Leistung optimieren.
• Trainingsprozesse mit praktischen Tools und Techniken debuggen.

Dieser von einem Instructor geleitete Live-Kurs in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Anwender auf fortgeschrittenem Niveau, die Techniken zur Optimierung großer Modelle für kosteneffizientes Fine-Tuning in realen Szenarien beherrschen möchten.

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmende:

• Die Herausforderungen beim Fine-Tuning großer Modelle verstehen.
• Verteilte Trainingstechniken auf große Modelle anwenden.
• Modellquantisierung und -pruning zur Steigerung der Effizienz nutzen.
• Die Hardware-Auslastung für Fine-Tuning-Aufgaben optimieren.
• Fine-tunte Modelle effektiv in Produktionsumgebungen bereitstellen.

Diese live angebotene Schulung mit Dozent Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf mittlerem Niveau, die die Potenziale von Prompt Engineering und Few-Shot-Learning nutzen möchten, um die Leistung von LLMs für reale Anwendungen zu optimieren.

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

• Die Prinzipien des Prompt Engineering und Few-Shot-Learnings zu verstehen.
• Effektive Prompts für verschiedene NLP-Aufgaben zu entwerfen.
• Few-Shot-Techniken einzusetzen, um LLMs mit minimalem Datenaufwand anzupassen.
• Die Leistung von LLMs für praktische Anwendungen zu optimieren.

Dieses von Instruktoren geleitete, live durchgeführte Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die multimodale Modell-Feinabstimmung für innovative KI-Lösungen beherrschen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Architektur multimodaler Modelle wie CLIP und Flamingo zu verstehen.
• Multimodale Datensätze effizient vorzubereiten und vorzuverarbeiten.
• Multimodale Modelle für spezifische Aufgaben feinabzustimmen.
• Modelle für reale Anwendungen und Leistungsoptimierung anzupassen.

Diese instruktorgeführte Live-Schulung in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher, Machine-Learning-Ingenieure und Entwickler, die DeepSeek-LLM-Modelle feinabstimmen möchten, um spezialisierte KI-Anwendungen zu erstellen, die auf bestimmte Branchen, Domänen oder Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

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

• Die Architektur und Fähigkeiten von DeepSeek-Modellen zu verstehen, einschließlich DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3.
• Datensätze vorzubereiten und Daten für die Feinabstimmung vorzuverarbeiten.
• DeepSeek LLM für domänenspezifische Anwendungen feinabzustimmen.
• Feingestimmte Modelle effizient zu optimieren und bereitzustellen.

Diese instruktionsgeleitete, live durchgeführte Schulung in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Fortgeschrittene, die feinjustierte Modelle zuverlässig und effizient bereitstellen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer in der Lage sein:

• Die Herausforderungen beim Bereitstellen von Fine-Tuned-Modellen in der Produktion zu verstehen.
• Modelle mit 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 instruktionsgeleitete Live-Schulung in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Machine-Learning-Experten, die beherrschende Fähigkeiten in modernen Transfer-Learning-Techniken erlangen und diese auf komplexe reale Probleme anwenden möchten.

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

• Fortgeschrittene Konzepte und Methoden im Transfer Learning zu verstehen.
• Domänenspezifische Anpassungstechniken für vortrainierte Modelle zu implementieren.
• Kontinuierliches Lernen anzuwenden, um sich entwickelnde Aufgaben und Datensätze zu verwalten.
• Das Multi-Task-Fine-Tuning zu meistern, um die Modellleistung über verschiedene Aufgaben hinweg zu verbessern.

Vertex AI bietet fortschrittliche Tools zum Fine-Tuning großer Modelle und zum Management von Prompts. Damit können Entwickler und Data Scientists die Modellgenauigkeit optimieren, Iterationsworkflows effizient gestalten und durch integrierte Bibliotheken und Dienste eine strenge Evaluierung gewährleisten.

Dieser dozentengeführte, live stattfindende Kurs (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit fortgeschrittenen bis mittleren Vorkenntnissen, die die Leistung und Zuverlässigkeit ihrer generativen KI-Anwendungen durch überwachtes Fine-Tuning, Prompt-Versionierung und Evaluierungsdienste in Vertex AI verbessern möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmer: 

• Fertigkeiten zum Anwenden von Techniken des überwachten Fine-Tunings auf Gemini-Modelle in Vertex AI erworben haben.
• Prompt-Management-Workflows, einschließlich Versionierung und Testing, implementieren können.
• Evaluierungsbibliotheken nutzen können, um die KI-Leistung zu benchmarken und zu optimieren.
• verbesserte Modelle in Produktionsumgebungen bereitstellen und überwachen können.

Kursformat

• Interaktive Vorträge und Diskussionen.
• Praxisnahe Laborübungen mit Vertex AI Fine-Tuning- und Prompt-Tools.
• Case Studies zur Optimierung von Unternehmensmodellen.

Anpassungsoptionen für den Kurs

• Um eine maßgeschneiderte Schulung für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte zur Abstimmung.

Dieser live dozierte Kurs in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Anfänger und Fortgeschrittene im Bereich des maschinellen Lernens, die Transfer-Learning-Techniken verstehen und anwenden möchten, um Effizienz und Leistung in KI-Projekten zu verbessern.

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

• Die Kernkonzepte und Vorteile von Transfer Learning zu verstehen.
• Bekannte vortrainierte Modelle und deren Anwendungen zu erkunden.
• Vortrainierte Modelle für individuelle Aufgaben durch Feinabstimmung (Fine-Tuning) anzupassen.
• Transfer Learning zur Lösung realer Probleme in den Bereichen Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und Computer Vision einzusetzen.

Diese live stattfindende, instruktorengeführte Schulung in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und KI-Praktiker auf dem mittleren Erfahrungslevel, die Fine-Tuning-Strategien für große Modelle implementieren möchten, ohne dafür umfangreiche Rechenressourcen zu benötigen.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Prinzipien der Low-Rank Adaptation (LoRA) zu verstehen.
• LoRA für ein effizientes Fine-Tuning großer Modelle zu implementieren.
• Das Fine-Tuning für Umgebungen mit begrenzten Ressourcen zu optimieren.
• Für LoRA angepasste Modelle zu bewerten und für praktische Anwendungen bereitzustellen.

Dieser von Instruktoren geleitete Live-Training in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit mittlerem bis fortgeschrittenem Niveau, die vortrainierte Modelle für spezifische Aufgaben und Datensätze anpassen möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können Teilnehmer:

• Die Prinzipien des Fein-Tunings und dessen Anwendungen verstehen.
• Datensätze zur Feinabstimmung vortrainierter Modelle vorbereiten.
• Large Language Models (LLMs) für NLP-Aufgaben feinabstimmen.
• Die Modellleistung optimieren und häufige Herausforderungen bewältigen.

Diese live stattfindende Schulung mit Dozent in Linz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf fortgeschrittenem Niveau, die ihre NLP-Projekte durch effektive Feinabstimmung vortrainierter Sprachmodelle verbessern möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer:

• die Grundlagen der Feinabstimmung für NLP-Aufgaben verstehen.
• vortrainierte Modelle wie GPT, BERT und T5 für spezifische NLP-Anwendungen feinabstimmen können.
• Hyperparameter optimieren können, um die Modellleistung zu verbessern.
• feinabgestimmte Modelle bewerten und in realen Szenarien bereitstellen können.