Fine-Tuning Schulungen in Zürich

Diese unter Anleitung erfahrener Dozent:innen durchgeführte Live-Schulung in Zürich (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 Zürich (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.

Dieses von Instruktoren geleitete Live-Training in Zürich (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.

Dieser instruktionsgeleitete, lebendige Kurs in Zürich (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 einer Lehrkraft geleitete Live-Training in Zürich (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.

Dieses von einem Dozenten geleitete Live-Training in Zürich (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.

Diese unter Anleitung durchgeführte Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene Ingenieurinnen und Ingenieure der Computer Vision sowie an KI-Entwicklerinnen und -Entwickler, die VLMs wie CLIP und Flamingo feinabstimmen möchten, um die Leistung bei branchenspezifischen visuell-textuellen Aufgaben zu verbessern.

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

• Die Architektur und Vortrainierungsmethoden von Visions- und Sprachmodellen zu verstehen.
• VLMs für Klassifizierung, Retrieval, Captioning oder multimodale QA feinabzustimmen.
• Datensätze vorzubereiten und PEFT-Strategien anzuwenden, um den Ressourceneinsatz zu reduzieren.
• Angepasste VLMs zu bewerten und in Produktionsumgebungen bereitzustellen.

Diese unter Anleitung stattfindende, Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Ingenieure mit mittlerem Erfahrungslevel sowie Fachkräfte für KI-Compliance, die Sicherheitsrisiken und Verzerrungen in feinabgestimmten Sprachmodellen identifizieren, bewerten und reduzieren möchten.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• Den ethischen und regulatorischen Kontext für sichere KI-Systeme verstehen.
• Häufige Formen von Bias in feinabgestimmten Modellen identifizieren und bewerten.
• Bias-Minderungstechniken während und nach dem Training anwenden.
• Modelle auf Sicherheit, Transparenz und Fairness entwerfen und auditieren.

Diese dozentengestützte Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an NLP-Ingenieure mit mittlerem Kenntnisstand sowie Knowledge-Management-Teams, die RAG-Pipelines feinabstimmen möchten, um die Leistung in den Anwendungsfällen Fragenbeantwortung, Firmensuche und Zusammenfassung zu verbessern.

Nach Abschluss dieser Schulung werden die Teilnehmer:

• Die Architektur und den Ablauf von RAG-Systemen verstehen.
• Die Retrieval- und Generator-Komponenten für domänenspezifische Daten feinabstimmen können.
• Die RAG-Leistung bewerten und Verbesserungen durch PEFT-Techniken (Parameter-Efficient Fine-Tuning) umsetzen können.
• Optimierte RAG-Systeme für den internen oder produktiven Einsatz bereitstellen können.

Dieses live durchgeführte Training in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an ML-Praktiker und KI-Entwickler mit mittlerem Kenntnisstand, die offengewichtete Modelle wie LLaMA, Mistral und Qwen für spezifische Geschäftsanwendungen oder interne Projekte feinjustieren und bereitstellen möchten.

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

• Das Ökosystem und die Unterschiede zwischen Open-Source-LLMs zu verstehen.
• Datensätze und Konfigurationen für das Fine-Tuning von Modellen wie LLaMA, Mistral und Qwen vorzubereiten.
• Fine-Tuning-Pipelines mit Hugging Face Transformers und PEFT auszuführen.
• Feinjustierte Modelle zu evaluieren, zu speichern und in sicheren Umgebungen bereitzustellen.

Dieser live geleitete Kurs in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Data Scientists und KI-Ingenieure mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die grosse Sprachmodelle kostengünstiger und effizienter mit Methoden wie LoRA, Adapter-Tuning und Prefix-Tuning fine-tunen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden:

• die Theorie hinter parametereffizienten Fine-Tuning-Ansätzen verstehen.
• LoRA, Adapter-Tuning und Prefix-Tuning mit Hugging Face PEFT implementieren können.
• Leistungs- und Kostenvorteile von PEFT-Methoden im Vergleich zum vollständigen Fine-Tuning vergleichen können.
• fine-tunte LLMs mit geringerem Rechen- und Speicherbedarf bereitstellen und skalieren können.

Dieser instruktorgeführte Live-Kurs in Zürich (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.

Diese instruktionsgeleitete, live durchgeführte Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Machine-Learning-Ingenieure und KI-Forschende, die RLHF anwenden möchten, um grosse KI-Modelle für hervorragende Leistung, Sicherheit und Ausrichtung zu optimieren.

Am Ende dieser Schulung können die Teilnehmenden:

• die theoretischen Grundlagen von RLHF verstehen und erkennen, warum sie in der modernen KI-Entwicklung unverzichtbar sind.
• Reward-Modelle basierend auf menschlichem Feedback implementieren, um den Reinforcement-Learning-Prozess zu steuern.
• Grosse Sprachmodelle mit RLHF-Techniken feinabstimmen, um die Ausgaben an menschliche Präferenzen anzupassen.
• Bewährte Praktiken zur Skalierung von RLHF-Arbeitsabläufen für produktionsreife KI-Systeme anwenden.

Diese vom Instructor geführte Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte auf mittlerem Niveau, die praktische Fähigkeiten zur Anpassung von KI-Modellen für kritische finanzielle Aufgaben erlangen möchten.

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

• Die Grundlagen des Feinetunings für Finanzanwendungen zu verstehen.
• Vortrainierte Modelle für domänenspezifische Aufgaben in der Finanzwelt einzusetzen.
• Techniken zur Betrugserkennung, Risikobewertung und Generierung von Finanzberatung anzuwenden.
• Die Einhaltung finanzieller Vorschriften wie DSGVO und SOX sicherzustellen.
• Massnahmen für Datensicherheit und ethische KI-Praktiken in Finanzanwendungen zu implementieren.

Dieser live durchgeführte, instructor-led Training in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Fachkräfte, die ihre Fähigkeiten beim Erkennen und Lösen von Fine-Tuning-Herausforderungen für maschinelles Lernen weiterentwickeln möchten.

Am Ende dieses Trainings können Teilnehmer:

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

Diese instruktionsgeleitete Live-Schulung in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an professionelle Anwender mit fortgeschrittenen Kenntnissen, die Techniken zur Optimierung grosser Modelle für kosteneffizientes Fine-Tuning in realistischen Szenarien beherrschen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung können Teilnehmer:

• Die Herausforderungen des Fine-Tunings grosser Modelle verstehen.
• Techniken des verteilten Trainings auf grosse Modelle anwenden.
• Modellquantisierung und Pruning zur Steigerung der Effizienz nutzen.
• Die Hardware-Nutzung für Fine-Tuning-Aufgaben optimieren.
• Fine-tunte Modelle effektiv in Produktionsumgebungen bereitstellen.

Diese live-Anleitung durch eine Trainerperson (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmende mit mittlerem Niveau, die die Kraft des Prompt Engineering und Few-Shot Learning nutzen möchten, um die Leistung von LLMs für reale Anwendungen zu optimieren.

Am Ende dieser Schulung sind die Teilnehmenden in der Lage:

• Die Prinzipien des Prompt Engineering und Few-Shot Learning zu verstehen.
• Wirksame Prompts für verschiedene NLP-Aufgaben zu entwerfen.
• Few-Shot-Techniken zu nutzen, um LLMs mit minimalem Datenbedarf anzupassen.
• Die Leistung von LLMs für praktische Anwendungen zu optimieren.

Dieser von Instruktoren geleitete Live-Training in Zürich (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.

Dieses live geleitete Training in Zürich (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.

Dieser vom Dozenten geleitete Live-Training in Zürich (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.

Diese instructor-led-Schulung in Zürich (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.

Vertex AI bietet erweiterte Tools zum Fine-Tuning grosser Modelle und zur Verwaltung von Prompts, die Entwicklern und Data-Teams ermöglichen, die Modellgenauigkeit zu optimieren, Iterationsworkflows zu straffen und durch integrierte Bibliotheken und Dienste eine strenge Evaluation sicherzustellen.

Dieser instruktionsgeführte, lebendige Trainingskurs (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmerinnen und Teilnehmer mit mittlerem bis fortgeschrittenem Kenntnisstand, die die Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit von Generative-AI-Anwendungen mittels supervised Fine-Tuning, Prompt-Versionierung und Evaluation-Diensten in Vertex AI verbessern möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings können die Teilnehmenden:

• Techniken zum supervised Fine-Tuning auf Gemini-Modelle in Vertex AI anwenden.
• Prompt-Management-Workflows einschließlich Versionierung und Tests implementieren.
• Evaluation-Bibliotheken nutzen, um die KI-Leistung zu benchmarken und zu optimieren.
• Verbesserte Modelle in Produktionsumgebungen bereitstellen und überwachen.

Kursformat

• Interaktive Vorlesung und Diskussion.
• Praktische Labore mit Vertex AI Fine-Tuning- und Prompt-Tools.
• Case Studies zur Optimierung von Unternehmensmodellen.

Kursanpassungsmöglichkeiten

• Um ein massgeschneidertes Training für diesen Kurs anzufordern, kontaktieren Sie uns bitte.

Dieser instruktorgeführte Live-Kurs in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Teilnehmer mit Grundkenntnissen bis hin zu fortgeschrittenen Kenntnissen im Bereich des maschinellen Lernens, die das Verständnis und die Anwendung von Transfer-Learning-Techniken verbessern möchten, um Effizienz und Leistung in KI-Projekten zu steigern.

Nach Abschluss dieses Kurses werden die Teilnehmenden:

• Die Kernkonzepte und Vorteile des Transfer Learning verstehen.
• Bekannte vortrainierte Modelle und deren Anwendungen erkunden.
• Vortrainierte Modelle für individuelle Aufgaben feinjustieren (Fine-Tuning).
• Transfer Learning zur Lösung realer Probleme in NLP und Computer Vision anwenden können.

Dieser live geleitete Schulungskurs in Zürich (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 live geführte Schulungskurs in Zürich (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.

Diese instruktorengeführte Live-Schulung in Zürich (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.