Domain-spezifisches Fine-Tuning für die Finanzbranche Schulung

Diese präsentierte Schulung in Schweiz behandelt das advancede Fine-Tuning und das Prompt-Management in Vertex AI. Sie hilft mittel- und fortgeschrittenen Praktiker:innen, Gemini-Modelle zu optimieren, strenge Evaluationsworkflows umzusetzen und zuverlässige generative KI-Lösungen für reale Unternehmensumgebungen bereitzustellen.

Diese instructor-led-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Machine-Learning-Experten auf fortgeschrittenem Niveau, die modernste Transfer-Learning-Techniken beherrschen und diese auf komplexe reale Probleme anwenden möchten.

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

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

Dieses von einer Lehrkraft geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Wartungstechniker:innen und MLOps-Fachleute, die robuste Pipelines für kontinuierliches Lernen und wirksame Update-Strategien für eingesetzte, fine-tunete Modelle implementieren möchten.

N completion dieses Trainings werden die Teilnehmer:innen in der Lage sein:

• Kontinuierliche Lernworkflows für eingesetzte Modelle zu entwerfen und zu implementieren.
• Katastrophales Vergessen durch geeignetes Training und Memory-Management zu mitigieren.
• Überwachungs- und Update-Auslöser basierend auf Modell-Drift oder Datenänderungen zu automatisieren.
• Modellaktualisierungsstrategien in bestehende CI/CD- und MLOps-Pipelines zu integrieren.

Dieser vom Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Fachkräfte, die feine abgestimmte Modelle zuverlässig und effizient bereitstellen möchten.

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

• Die Herausforderungen bei der Bereitstellung fein abgestimmter Modelle 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 Latenzzeit und Skalierbarkeit in realen Szenarien zu optimieren.

Dieser live geführte Schulungskurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute mit fortgeschrittenen bis mittleren Vorkenntnissen, die vortrainierte Modelle für spezifische Aufgaben und Datensätze anpassen möchten.

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

• Die Prinzipien des Fine-Tunings und dessen Anwendungen zu verstehen.
• Datensätze für die Feinabstimmung vortrainierter Modelle vorzubereiten.
• Grosse Sprachmodelle (LLMs) für NLP-Aufgaben feinabzustimmen.
• Die Modellleistung zu optimieren und häufig auftretende Herausforderungen zu bewältigen.

Dieser live geleitete Schulungskurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und KI-Praktiker mit mittleren Kenntnissen, die Fine-Tuning-Strategien für grosse Modelle implementieren möchten, ohne auf umfangreiche Rechenressourcen zurückgreifen zu müssen.

Am Ende dieses Kurses sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Prinzipien von Low-Rank Adaptation (LoRA) zu verstehen.
• LoRA für ein effizientes Fine-Tuning grosser Modelle einzusetzen.
• Das Fine-Tuning an ressourcenbeschränkte Umgebungen anzupassen.
• Für LoRA optimierte Modelle zu evaluieren und für praktische Anwendungen bereitzustellen.

Dieser von Instruktoren geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die multimodale Modelle feinabstimmen möchten, um innovative KI-Lösungen zu entwickeln.

Abschliessend können die Teilnehmer folgendes:

• Die Architektur multimodaler Modelle wie CLIP und Flamingo verstehen.
• Multimodale Datensätze effektiv vorbereiten und vorverarbeiten.
• Multimodale Modelle für spezifische Aufgaben feinabstimmen.
• Modelle für reale Anwendungen und Leistung optimieren.

Diese instruktorengeführte Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf mittlerem Leistungsniveau, die ihre NLP-Projekte durch effektive Feinabstimmung vor trainierter Sprachmodelle verbessern möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Die Grundlagen der Feinabstimmung für NLP-Aufgaben zu verstehen.
• vortrainierte Modelle wie GPT, BERT und T5 für spezifische NLP-Anwendungen feinabzustimmen.
• Hyperparameter zur Verbesserung der Modellleistung zu optimieren.
• feinabgestimmte Modelle in realen Szenarien zu evaluieren und bereitzustellen.

Dieser instruktionsgeleitete, lebendige Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure im Finanzsektor, die Modelle für Anwendungen wie Kreditwürdigkeitsbewertung, Betrugserkennung und Risikomodellierung unter Verwendung domänenspezifischer Finanzdaten feinabstimmen möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• KI-Modelle auf Finanzdatensätzen feinabstimmen, um eine bessere Vorhersage von Betrug und Risiken zu ermöglichen.
• Techniken wie Transfer-Learning, LoRA und Regularisierung anwenden, um die Modelleffizienz zu verbessern.
• Aspekte der finanziellen Compliance in den Workflow der KI-Modellierung integrieren.
• feinabgestimmte Modelle für den produktiven Einsatz in Finanzdienstleistungsplattformen bereitstellen.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an medizinische KI-Entwickler und Data Scientists mit fortgeschrittenen bis mittleren Kenntnissen, die Modelle für klinische Diagnosen, Krankheitsvorhersagen und die Prognose von Patientenergebnissen mithilfe strukturierter und unstrukturierter medizinischer Daten feinabstimmen möchten.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer:

• KI-Modelle auf Gesundheitsdatensätzen feinabstimmen, darunter EMRs (Elektronische Patientenakten), Bilddaten und Zeitreihendaten.
• Transferlernen, Domänenanpassung und Modellkomprimierung in medizinischen Kontexten anwenden.
• Datenschutz, Verzerrung (Bias) und regulatorische Compliance bei der Modellementwicklung berücksichtigen.
• Feinabgestimmte Modelle in realen Umgebungen des Gesundheitswesens bereitstellen und überwachen.

Dieses live geleitete Training in Schweiz (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 für bestimmte Branchen, Domänen oder geschäftliche Anforderungen zu entwickeln.

Am Ende dieses Trainings können die Teilnehmer Folgendes:

• Die Architektur und Fähigkeiten von DeepSeek-Modellen, einschließlich DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3, verstehen.
• Datensätze vorbereiten und Daten für die Feinabstimmung vorverarbeiten.
• DeepSeek LLM für domänenspezifische Anwendungen feinabstimmen.
• Feinabgestimmte Modelle effizient optimieren und bereitstellen.

Diese unter Anleitung erfahrener Dozent:innen durchgeführte Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Entwicklerinnen und Entwickler von Verteidigungs-KI auf fortgeschrittenem Niveau sowie an Entwicklerinnen und Entwickler militärischer Technologien, die tiefe neuronale Netze für den Einsatz in autonomen Fahrzeugen, Drohnen und Überwachungssystemen feinabstimmen möchten und dabei strenge Sicherheits- und Zuverlässigkeitsstandards einhalten müssen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmerinnen und Teilnehmer:

• Computer-Vision-Modelle und Sensor-Fusion-Modelle für Überwachungs- und Zielerfassungsaufgaben feinabstimmen.
• Autonome KI-Systeme an sich ändernde Umgebungen und Missionsprofile anpassen.
• Robuste Validierungs- und Ausfallsicherheitsmechanismen in den Modell-Pipelines implementieren.
• Die Übereinstimmung mit spezifischen Verteidigungs-Vorschriften, Sicherheits- und Datenschutzstandards gewährleisten.

Dieses von Instrukteuren geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an technisch versierte Legal-Tech-Ingenieure und KI-Entwickler auf mittlerem Niveau, die Sprachmodelle für Aufgaben wie Vertragsanalyse, Klausel-Extraktion und automatisierte Rechtsrecherche in juristischen Dienstleistungsumgebungen feinabstimmen möchten.

Am Ende dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Juristische Dokumente für die Feinabstimmung von NLP-Modellen vorzubereiten und zu bereinigen.
• Feinabstimmungsstrategien anzuwenden, um die Modellgenauigkeit bei juristischen Aufgaben zu verbessern.
• Modelle zur Unterstützung der Vertragsprüfung, Klassifizierung und Recherche bereitzustellen.
• Compliance, Nachvollziehbarkeit und Rückverfolgbarkeit von KI-Ausgaben in juristischen Kontexten sicherzustellen.

Dieser instruktorgeführte Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an Maschinelles Lernen-Ingenieure, KI-Entwickler und Datenwissenschaftler auf dem mittleren bis fortgeschrittenen Niveau, die lernen möchten, wie man QLoRA effizient für die Feinabstimmung grosser Modelle für spezifische Aufgaben und Anpassungen verwendet.

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 einzusetzen.
• Die Feinabstimmungsleistung auf begrenzte Rechenressourcen durch Quantisierung zu optimieren.
• Feingetunte Modelle effizient in realen Anwendungen bereitzustellen und zu evaluieren.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an eingebettete KI-Entwickler und Edge-Computing-Spezialisten auf mittlerem Niveau, die leichte KI-Modelle feinabstimmen und optimieren möchten, um sie auf ressourcenbeschränkten Geräten bereitzustellen.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmer:

• Vortrainierte Modelle auswählen und für die Edge-Bereitstellung anpassen.
• Quantisierung, Pruning und andere Komprimierungstechniken anwenden, um Modellgrösse und Latenz zu reduzieren.
• Modelle mittels Transfer Learning für aufgaben-spezifische Leistungen feinabstimmen.
• optimierte Modelle auf realer Edge-Hardware bereitstellen.