Domeinspecifiek fine-tuning voor de financiële sector Training Cursus

Deze training onder begeleiding van een docent in België dekt geavanceerd fine-tuning en promptbeheer in Vertex AI. Hiermee helpen intermediaire en geavanceerde practitioners om Gemini-modellen te optimaliseren, strenge evaluatieworkflows te implementeren en betrouwbare generatieve AI-oplossingen uit te rollen in echte bedrijfsomgevingen.

Deze interactieve cursus onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) richt zich op ervaren machine learning-professionals die de nieuwste technieken binnen transfer learning willen leren en toepassen op complexe, reële problemen.

Aan het einde van deze cursus zullen deelnemers in staat zijn om:

• De geavanceerde concepten en methodologieën binnen transfer learning te begrijpen.
• Domeinaangepaste technieken toe te passen bij al getrainde modellen.
• Continu leren te implementeren voor het beheren van veranderende taken en datasets.
• Meertaakfijnafstemming onder de knie te krijgen om de prestaties van modellen over meerdere taken te verbeteren.

Deze door een instructeur geleide, live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor ervaren AI-onderhoudsengineers en MLOps-professionals die robuuste voortdurend-leren-pijplijnen en effectieve bijwerkstrategieën willen implementeren voor reeds afgestemde modellen.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• Voortdurend-leren-werkstromen te ontwerpen en te implementeren voor al geïmplementeerde modellen.
• Catastrofaal vergeten tegen te gaan door geschikte trainingsmethoden en goed beheer van het geheugen.
• Monitoring en automatische triggers voor model-updates in te stellen op basis van drift of veranderingen in de gegevens.
• Model-bijwerkstrategieën te integreren binnen bestaande CI/CD- en MLOps-pijplijnen.

Deze interactieve training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met gevorderde kennis die betrouwbare en efficiënte implementaties van fijntuningde modellen nastreven.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot het volgende:

• De specifieke uitdagingen bij het inzetten van fijntuningde modellen in productie begrijpen.
• Modellen containeriseren en implementeren met behulp van hulpmiddelen als Docker en Kubernetes.
• Bewaking en logging van geïmplementeerde modellen realiseren.
• Modellen optimaliseren om de latentie te verminderen en de schaalbaarheid in praktijkgevallen te verbeteren.

Deze door instructeurs geleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een gemiddelde tot gevorderde kennis die hun eigen, op maat gemaakte modellen willen ontwikkelen voor specifieke taken en datasets.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De principes achter modelafstemming en de toepassing ervan te begrijpen.
• Datasets voor te bereiden die geschikt zijn voor het fine-tunen van modellen.
• Grote taalmodellen (LLM’s) af te stemmen op NLP-taken.
• De prestaties van modellen te optimaliseren en veelvoorkomende problemen op te lossen.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur in België (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars en AI-experts met middenniveau kennis die graag fine-tuning-strategieën willen toepassen zonder veel rekenkracht te hoeven gebruiken.

Aan het einde van deze training zullen de deelnemers:

• De werking van Low-Rank Adaptation (LoRA) begrijpen.
• LoRA gebruiken om grote modellen efficiënt aan te passen.
• Fine-tuning optimaliseren in situaties met beperkte middelen.
• De met LoRA verbeterde modellen evalueren en implementeren.

Deze interactieve training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) is gericht op professionals met gevorderde kennis die multimodale modelafstemming willen meester worden voor het ontwikkelen van innovatieve AI-oplossingen.

Aan het einde van de training zullen deelnemers in staat zijn tot:

• De architectuur van multimodale modellen zoals CLIP en Flamingo te begrijpen.
• Multimodale datasets doeltreffend voor te bereiden en te verwerken.
• Multimodale modellen af te stemmen op specifieke taken.
• Deze modellen te optimaliseren voor praktische toepassingen en betere prestaties.

Deze door een instructeur geleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een gemiddelde kennis die hun NLP-projecten willen verbeteren door het effectieve fijnschalen van vooraf getrainde taalmodellen.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot:

• De basisprincipes van fijnschalen voor NLP-taken begrijpen.
• Vooraf getrainde modellen zoals GPT, BERT en T5 fijnafstellen op specifieke NLP-toepassingen.
• Hyperparameters optimaliseren om de prestaties van het model te verbeteren.
• Gefijnschaalde modellen evalueren en in real-worldscenario’s implementeren.

Deze door een instructeur begeleide, live-training in België (online of ter plaatse) richt zich op datawetenschappers en AI-engineers met ervaring in de financiële sector die hun modellen willen afstemmen voor toepassingen zoals kredietbeoordeling, fraude-detectie en risicomodellering, waarbij gebruik wordt gemaakt van specifiek financiële gegevens.

Na het volgen van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• AI-modellen af te stemmen op financiële datasets, waardoor de voorspelling van fraude en risico’s verbetert.
• Technieken zoals overdrachtsleren, LoRA en regularisatie toe te passen om de efficiëntie van modellen te vergroten.
• Overwegingen met betrekking tot financiële regelgeving in het AI-modelleringsproces te integreren.
• Afgestemde modellen te implementeren voor gebruik in productieomgevingen van financiële platforms.

Deze praktijkgerichte training, begeleid door een instructeur in België (online of op locatie), is bedoeld voor medisch AI-ontwikkelaars en datawetenschappers met een middenniveau of hoger die modellen willen afstemmen op klinische diagnostiek, ziektevoorspelling en het voorspellen van patiëntresultaten aan de hand van gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens.

Na het volgen van deze training zijn de deelnemers in staat om:

• AI-modellen af te stemmen op gezondheidsgegevens, waaronder elektronische patiëntdossiers, beeldmateriaal en tijdreeksdata.
• Transfer learning, domeinaanpassing en modelcompressie toe te passen binnen een medische context.
• Rekening te houden met privacykwesties, vooroordelen in modellen en wettelijke vereisten tijdens het ontwikkelingsproces.
• Afgestemde modellen te implementeren en te monitoren binnen werkelijke gezondheidszorgomgevingen.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ervaren AI-onderzoekers, machine learning-engineers en ontwikkelaars die DeepSeek LLM-modellen willen finetunen om gespecialiseerde AI-toepassingen te ontwikkelen voor specifieke branches, sectoren of zakelijke doeleinden.

Na afronding van deze training zullen deelnemers in staat zijn tot:

• Het begrijpen van de architectuur en mogelijkheden van DeepSeek-modellen, waaronder DeepSeek-R1 en DeepSeek-V3.
• Het voorbereiden van datasets en het voorverwerken van gegevens voor finetuning.
• Het finetunen van DeepSeek LLM voor toepassingen binnen bepaalde vakgebieden.
• Het efficiënt optimaliseren en implementeren van finetuned modellen.

Deze interactieve training onder leiding van een instructeur in België (online of op locatie) is bedoeld voor ervaren defensie-AI-engineers en ontwikkelaars van militaire technologie die diepe leer-modellen willen afstemmen voor gebruik in autonome voertuigen, drones en surveillancesystemen. Hiervoor gelden strikte eisen op het gebied van beveiliging en betrouwbaarheid.

Na afronding zullen deelnemers kunnen:

• Computervisie- en sensorsfusiemodellen afstemmen voor surveillancetaken en doelherkenning.
• Autonome AI-systemen aanpassen aan veranderende omgevingen en missiedoelstellingen.
• Robuuste validatiemechanismen en veiligheidssystemen implementeren in modelpipeline’s.
• Ervoor zorgen dat de modellen voldoen aan defensiespecifieke regelgeving, veiligheids- en beveiligingsnormen.

Deze door een docent geleide, live-training (online of op locatie) is bedoeld voor juridisch-technische ingenieurs en AI-ontwikkelaars met middenniveau die taalmodellen willen afstellen voor taken zoals contractanalyse, het extraheren van clausules en geautomatiseerd juridisch onderzoek binnen rechtspraktijken.

Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• Juridische documenten voor te bereiden en te zuiveren voor het afstellen van NLP-modellen.
• Afstelstrategieën toe te passen om de nauwkeurigheid van modellen bij juridische taken te verbeteren.
• Modellen in te zetten ter ondersteuning bij het beoordelen, classificeren en analyseren van contracten.
• Te waarborgen dat AI-outputs voldoen aan wettelijke vereisten, traceerbaar zijn en te controleren blijven binnen juridische contexten.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur in België (online of op locatie) richt zich op machine learning-engineers, AI-ontwikkelaars en data scientists met een gemiddelde tot gevorderde kennis die willen leren hoe ze QLoRA efficiënt kunnen gebruiken voor het finetunen van grote modellen op specifieke doeleinden.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:

• De theorie achter QLoRA en kwantificatiemethoden voor LLMs te begrijpen.
• QLoRA toe te passen bij het finetunen van grote taalmodellen voor specifieke toepassingen.
• Het finetuningproces te optimaliseren bij beperkte rekenkracht door middel van kwantificatie.
• De afgestemde modellen efficiënt in de praktijk te implementeren en te evalueren.

Deze praktijkgerichte, door een instructeur geleide training in België (online of op locatie) is bedoeld voor gevorderde embedded AI-ontwikkelaars en specialisten in edge-computing die lichte AI-modellen willen afstellen en optimaliseren voor gebruik op apparaten met beperkte middelen.

Aan het einde van deze training zullen deelnemers kunnen:

• Geschikte vooraf getrainde modellen selecteren en aanpassen voor implementatie op edge-apparaten.
• Kwantificering, pruning en andere compressietechnieken toepassen om de modelgrootte en vertraging te verminderen.
• Modellen afstellen met behulp van transfer learning voor optimale prestaties bij specifieke taken.
• Geoptimaliseerde modellen implementeren op echte edge-hardwareplatformen.