Inleiding tot transfer learning Training Cursus
Transfer learning is een techniek binnen machine learning waarbij een model dat voor een bepaalde taak is ontwikkeld, als uitgangspunt wordt gebruikt voor het ontwikkelen van een nieuw model voor een andere taak. Deze cursus biedt een inleiding op de fundamentele concepten, methodologieën en toepassingen van transfer learning, zodat deelnemers pre-trained modellen effectief kunnen aanpassen aan hun eigen specifieke behoeften.
Deze interactieve training onder begeleiding van een instructeur (online of op locatie) is bedoeld voor machine learning-professionals met een beginnend tot gemiddeld niveau die transfer learning willen begrijpen en toepassen om de efficiëntie en prestaties van AI-projecten te verbeteren.
Aan het einde van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- De kernconcepten en voordelen van transfer learning te begrijpen.
- Populaire pre-trained modellen en hun toepassingen te verkennen.
- Pre-trained modellen fijn af te stellen voor specifieke taken.
- Transfer learning toe te passen op praktische problemen in de NLP- en computervisiedomeinen.
Vorm van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Uitgebreide oefeningen en praktijkopdrachten.
- Praktische implementatie in een live-labomgeving.
Mogelijkheden tot cursusaanpassing
- Wilt u een op maat gemaakte training? Neem dan contact met ons op om de details te bespreken.
Cursusaanbod
Inleiding tot transfer learning
- Wat is transfer learning?
- De belangrijkste voordelen en beperkingen
- Hoe verschilt transfer learning van traditionele machine learning?
Begrip van pre-trained modellen
- Overzicht van populaire pre-trained modellen (bijv. ResNet, BERT)
- Modelarchitecturen en hun belangrijkste kenmerken
- Toepassingen van pre-trained modellen in verschillende domeinen
Fijnafstelling van pre-trained modellen
- Waarom gebruikt men feature extraction versus fijnafstelling?
- Technieken voor effectieve fijnafstelling
- Hoe voorkomen we overfitting tijdens het fijnafstemmen?
Transfer learning in de natuurlijke taalverwerking (NLP)
- Taalmodellen aanpassen voor specifieke NLP-taken
- Het gebruik van Hugging Face Transformers in NLP-contexten
- Casestudy: Sentimentanalyse met behulp van transfer learning
Transfer learning in de computervisie
- Aanpassing van pre-trained vision-modellen
- Transfer learning gebruiken voor objectdetectie en -classificatie
- Casestudy: Afbeeldingsclassificatie met transfer learning
Praktische oefeningen
- Pre-trained modellen laden en inzetten
- Een pre-trained model fijnafstellen voor een specifieke taak
- Het beoordelen van de prestaties van het model en resultaten verbeteren
Praktische toepassingen van transfer learning
- Toepassingen in gezondheidszorg, financiën en retail
- Succesverhalen en casestudy's
- Toekomstige ontwikkelingen en uitdagingen binnen transfer learning<\/li>
Samenvatting en vervolgstappen
Vereisten
- Grondige kennis van basisconcepten binnen machine learning
- Kennis van neurale netwerken en deep learning
- Ervaring met programmeren in Python
Doelgroep
- Data scientists
- Liefhebbers van machine learning
- AI-professionals die zich verdiepen in technieken voor modelaanpassing
Voor open trainingen is een minimum aantal van 5 deelnemers vereist
Inleiding tot transfer learning Training Cursus - Boeking
Inleiding tot transfer learning Training Cursus - Navraag
Inleiding tot transfer learning - Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
Geavanceerd Fine-Tuning & Promptbeheer in Vertex AI
14 UrenGeavanceerde technieken in transfer learning
14 UrenDeze 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.
Voortdurend leren en strategieën voor het bijwerken van afgestemde modellen
14 UrenDeze 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.
Het implementeren van fijntuningde modellen in productie
21 UrenDeze 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.
Domeinspecifiek fine-tunen voor de financiële sector
21 UrenDeze door een instructeur geleide live-training in België (online of op locatie) is bedoeld voor professionals met een gemiddelde kennisniveau die praktische vaardigheden willen ontwikkelen voor het aanpassen van AI-modellen ten behoeve van cruciale financiële taken.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- De basisprincipes van fine-tunen voor financiële toepassingen te begrijpen.
- Gebruik te maken van voorgemodelleerde modellen voor domeinspecifieke taken in de financiële sector.
- Technieken toe te passen voor fraude-detectie, risico-inschatting en het genereren van financieel advies.
- Te voldoen aan wettelijke vereisten zoals GDPR en SOX op het gebied van financiën.
- Dataveiligheid en ethische AI-principes te implementeren in financiële toepassingen.
Modelafstemming en grote taalmodellen (LLM's)
14 UrenDeze 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.
Efficiënt fine-tunen met Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 UrenDeze 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.
Het afstemmen van multimodale modellen
28 UrenDeze 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.
Fijnschalen van natuurlijke taalverwerking (NLP)
21 UrenDeze 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.
Het afstemmen van AI voor de financiële dienstverlening: risicovoorspelling en fraude-detectie
14 UrenDeze 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.
Het afstemmen van AI op de gezondheidszorg: Medische diagnostiek en voorspellende analyse
14 UrenDeze 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.
Het finetunen van DeepSeek LLM voor op maat gemaakte AI-modellen
21 UrenDeze 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.
Het afstemmen van defensieve AI voor autonome systemen en surveillancesystemen
14 UrenDeze 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.
Het afstellen van juridische AI-modellen: Contractanalyse en juridisch onderzoek
14 UrenDeze 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.
Grote taalmodellen finetunen met behulp van QLoRA
14 UrenDeze 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.
