Fine-Tuning Schulungen in Zürich

This instructor-led, live training in Zürich (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.

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

• Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
• Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
• Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
• Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.

This instructor-led, live training in Zürich (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.

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

• Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
• Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
• Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
• Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.

This instructor-led, live training in Zürich (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.

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

• Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
• Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
• Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
• Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.

This instructor-led, live training in Zürich (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.

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

• Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
• Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
• Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
• Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene AI-Wartungstechniker und -Professionals, die robuste kontinuierliche Lernpipelines und effektive Aktualisierungskonzepte für bereitgestellte, feintunesierte Modelle implementieren möchten.

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

• Kontinuierliche Lernworkflows für bereitgestellte Modelle zu entwerfen und umzusetzen.
• Katastrophales Vergessen durch angemessenes Training und Speicherverwaltung zu minimieren.
• Überwachung und Aktualisierungstriggern basierend auf Modeldrift oder Datenänderungen automatisieren.
• Aktualisierungskonzepte für Modelle in bestehende CI/CD- und -Pipelines integrieren.

This instructor-led, live training in Zürich (online or onsite) is aimed at intermediate-level embedded AI developers and edge computing specialists who wish to fine-tune and optimize lightweight AI models for deployment on resource-constrained devices.

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

• Select and adapt pre-trained models suitable for edge deployment.
• Apply quantization, pruning, and other compression techniques to reduce model size and latency.
• Fine-tune models using transfer learning for task-specific performance.
• Deploy optimized models on real edge hardware platforms.

This instructor-led, live training in Zürich (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.

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

• Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
• Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
• Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
• Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.

This instructor-led, live training in Zürich (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML engineers and AI compliance professionals who wish to identify, evaluate, and reduce safety risks and biases in fine-tuned language models.

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

• Understand the ethical and regulatory context for safe AI systems.
• Identify and evaluate common forms of bias in fine-tuned models.
• Apply bias mitigation techniques during and after training.
• Design and audit models for safety, transparency, and fairness.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an NLP-Ingenieure mit fortgeschrittenen Kenntnissen und Wissensmanagement-Teams, die RAG-Pipelines fein abstimmen möchten, um die Leistung bei Frage-Antwort-Szenarien, Unternehmenssuche und Zusammenfassungen zu verbessern.

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

• Die Architektur und den Ablauf von RAG-Systemen zu verstehen.
• Retriever- und Generator-Komponenten für domänenspezifische Daten fein abzustimmen.
• Die Leistung von RAG mit PEFT-Techniken zu bewerten und Verbesserungen anzuwenden.
• Optimierte RAG-Systeme für interne oder Produktionsnutzung einzurichten.

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene ML-Praktiker und AI-Entwickler, die Open-Weight-Modelle wie LLaMA, Mistral und Qwen für spezifische Geschäftsanwendungen oder interne Zwecke feintunen und bereitstellen möchten.

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

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

Dieses von einem Trainer geleitete Live-Seminar in Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an fortgeschrittene Datenwissenschaftler und KI-Ingenieure, die gern kostengünstiger und effizienter große Sprachmodelle mit Methoden wie LoRA, Adapter Tuning und Prefix Tuning feintunen möchten.

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

• Die Theorie hinter parameter-effizienten Feintuning-Ansätzen zu verstehen.
• LoRA, Adapter Tuning und Prefix Tuning mit Hugging Face PEFT umzusetzen.
• Die Leistungs- und Kostenverhältnisse von PEFT-Methoden im Vergleich zum vollständigen Feintuning zu bewerten.
• Feingetunete LLMs mit reduzierten Rechen- und Speicheraufwand bereitzustellen und zu skalieren.

Dieser von einem Trainer geleitete Live-Kurs in Zürich (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 Zürich (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 Zürich (online oder vor Ort) richtet sich an Fachleute auf mittlerem Niveau, die praktische Fertigkeiten bei der Anpassung von KI-Modellen für wichtige Finanzaufgaben erwerben möchten.

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

• die Grundlagen der Feinabstimmung für Finanzanwendungen zu verstehen.
• Vorgefertigte Modelle für domänenspezifische Aufgaben im Finanzwesen zu nutzen.
• Techniken zur Erkennung von Betrug, zur Risikobewertung und zur Erstellung von Finanztipps anzuwenden.
• Sicherstellung der Einhaltung von Finanzvorschriften wie GDPR und SOX.
• Implementierung von Datensicherheit und ethischen KI-Praktiken in Finanzanwendungen.

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

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Zürich (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 Zürich (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 Zürich (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 Dozenten geleitete Live-Schulung in Zürich (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.

Diese von einem Ausbilder geleitete Live-Schulung in Zürich (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 Ausbilder geleitete Live-Schulung in Zürich (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 Zürich (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 Live-Schulung in Zürich (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 Trainer geleitete Live-Schulung in Zürich (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 von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Zürich (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.