Domain-Specific Fine-Tuning for Finance Schulung

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (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.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (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 Schweiz (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 Schweiz (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 Schweiz (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 Schweiz (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.

Diese von einem Dozenten geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene KI-Forscher, Ingenieure für maschinelles Lernen und Entwickler, die DeepSeek LLM-Modelle verfeinern möchten, um spezielle KI-Anwendungen zu erstellen, die auf bestimmte Branchen, Bereiche oder Geschäftsanforderungen zugeschnitten sind.

Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein

• Die Architektur und die Fähigkeiten von DeepSeek-Modellen, einschließlich DeepSeek-R1 und DeepSeek-V3, zu verstehen.
• Datensätze vorbereiten und Daten für die Feinabstimmung vorverarbeiten.
• Feinabstimmung von DeepSeek-LLM für domänenspezifische Anwendungen.
• Effiziente Optimierung und Bereitstellung von feinabgestimmten Modellen.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Maschinen-Learning-Ingenieure, AI-Entwickler und Datenwissenschaftler, die lernen möchten, wie man QLoRA effizient einsetzt, um große Modelle für spezifische Aufgaben und Anpassungen zu feintunen.

Am Ende dieses Trainings 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 umzusetzen.
• Feinabstimmungsleistung unter begrenzten Rechenressourcen durch Quantisierung zu optimieren.
• Fine-tuned Modelle effizient in realen Anwendungen bereitzustellen und zu evaluieren.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Machine-Learning-Engineer und KI-Forscher, die RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback) zur Feinabstimmung großer AI-Modelle für bessere Leistung, Sicherheit und Ausrichtung einsetzen möchten.

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

• Die theoretischen Grundlagen von RLHF zu verstehen und warum sie für moderne KI-Entwicklung entscheidend sind.
• Reward-Modelle auf Basis menschlicher Rückmeldungen zu implementieren, um Prozesse des Reinforcement Learnings zu leiten.
• Große Sprachmodelle mit RLHF-Techniken zu feinabstimmen, um die Ausgaben den Präferenzen von Menschen anzupassen.
• Best Practices für das Skalieren von RLHF-Arbeitsabläufen für produktionsreife KI-Systeme anzuwenden.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die Techniken zur Optimierung großer Modelle für eine kosteneffektive Feinabstimmung in realen Szenarien beherrschen möchten.

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

• die Herausforderungen der Feinabstimmung großer Modelle zu verstehen.
• Verteilte Trainingstechniken auf große Modelle anwenden.
• Modellquantisierung und Pruning für mehr Effizienz zu nutzen.
• Optimieren der Hardware-Nutzung für Feinabstimmungsaufgaben.
• Feinabgestimmte Modelle effektiv in Produktionsumgebungen einzusetzen.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (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 Schweiz (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.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Schweiz (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachleute, die ihre Fähigkeiten bei der Diagnose und Lösung von Feinabstimmungsproblemen für maschinelle Lernmodelle verfeinern möchten.

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

• Probleme wie Überanpassung, Unteranpassung und Datenungleichgewicht zu diagnostizieren.
• Strategien zur Verbesserung der Modellkonvergenz zu implementieren.
• Optimieren der Feinabstimmung von Pipelines für eine bessere Leistung.
• Trainingsprozesse mit praktischen Tools und Techniken zu debuggen.