Fine-Tuning Trainingen in Namen

Deze door instructeurs geleide, live training in Namen (online of ter plaatse) is gericht op geavanceerde verdedigings-AI-ingenieurs en militaire technologieontwikkelaars die diepgaande leermodellen willen afstellen voor gebruik in autonome voertuigen, drones en surveillance systemen, terwijl ze aan strenge veiligheids- en betrouwbaarheidsnormen voldoen.

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

• Computer visie en sensor fusie modellen afstellen voor surveillance- en targeting taken.
• Autonome AI-systemen aanpassen aan veranderende omgevingen en missieprofielen.
• Robuste validatie- en veiligheidsmechanismen in modelpijplijnen implementeren.
• Zorgen voor naleving van verdedigingspecifieke nalevings-, veiligheids- en beveiligingsnormen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plekke) is gericht op legal tech engineers en AI-ontwikkelaars op intermediair niveau die taalmodellen willen afstemmen voor taken zoals contractanalyse, clausulextractie en automatische juridische onderzoek in juridische dienstverleningsomgevingen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Juridische documenten voorbereiden en schoonmaken voor het afstemmen van NLP-modellen.
• Afstemstrategieën toepassen om de modelnauwkeurigheid voor juridische taken te verbeteren.
• Modellen implementeren om te helpen bij contractbeoordeling, classificatie en onderzoek.
• Naamgeving van AI-uitgangen in juridische contexten, compliance, auditbaarheid en traceerbaarheid.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op ontwikkelaars en datawetenschappers van medische AI op tussen- en gevorderd niveau die modellen willen verfijnen voor klinische diagnose, ziektevoorspelling en het voorspellen van patiëntuitkomsten door middel van gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• AI-modellen verfijnen op gezondheidszorgdatasets, inclusief EMRs, beelden en tijdreeksgegevens.
• Transfer learning, domeinadaptatie en modelcompressie toepassen in medische contexten.
• Privacy, bias en naleving van regelgeving aanpakken bij de ontwikkeling van modellen.
• Verfijnde modellen in real-world gezondheidszorgomgevingen implementeren en monitoren.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of ter plekke) is gericht op geavanceerde datawetenschappers en AI-ingenieurs in de financiële sector die modellen willen afstellen voor toepassingen zoals kredietwaardigheidsscoring, fraudeopsporing en risicomodeling met behulp van domein-specifieke financiële gegevens.

Na deze training kunnen deelnemers:

• AI-modellen afstellen op financiële datasets voor verbeterde fraude- en risicopredictie.
• Technieken zoals transfer learning, LoRA en regulering toepassen om de efficiëntie van modellen te verbeteren.
• Financiële nalevingsoverewegingen integreren in het AI-modelwerkproces.
• Afgestelde modellen implementeren voor productiegebruik in financiële dienstverleningsplatforms.

Deze door een instructeur gegeven, live training in Namen (online of op locatie) is gericht op AI-onderhoudsingenieurs op gevorderd niveau en MLOps professionals die robuuste continu-inlerende pijplijnen en effectieve update-strategieën willen implementeren voor ingezette, verfijnde modellen.

Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:

• Continu-inlerende workflows ontwerpen en implementeren voor ingezette modellen.
• Catastrofaal vergeten tegengaan door juiste training en geheugenbeheer.
• Monitoring en update-triggers automatiseren op basis van model-drift of wijzigingen in de data.
• Model-update-strategieën integreren in bestaande CI/CD- en MLOps pijplijnen.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is bedoeld voor embedded AI-ontwikkelaars en edge-computing-specialisten op intermediair niveau die lichtgewichtige AI-modellen willen optimaliseren en afstellen voor implementatie op apparaat met beperkte middelen.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• Voorgetrainde modellen selecteren en aanpassen die geschikt zijn voor edge-implementatie.
• Kwantisering, snoeien en andere compressietechnieken toepassen om de grootte en latentie van het model te verminderen.
• Modellen afstellen met behulp van transfer learning voor taakspecifieke prestaties.
• Geoptimaliseerde modellen implementeren op echte edge-hardwareplatforms.

Deze door een instructeur geleide, live training in Namen (online of op locatie) is gericht op geavanceerde computer vision engineers en AI-ontwikkelaars die VLMs zoals CLIP en Flamingo willen finetunen om de prestaties te verbeteren voor industrie-specifieke visuele-teksttaken.

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

• De architectuur en voorafgaande trainen van visueel-taalmodellen te begrijpen.
• VLMs te finetunen voor classificatie, opvragen, beschrijving of multimodale vraagbeantwoording.
• Datasets voor te bereiden en PEFT-strategieën toe te passen om de brongebruik te verminderen.
• Aangepaste VLMs te evalueren en te implementeren in productieomgevingen.

Deze door instructeurs geleide live training in Namen (online of op locatie) richt zich op ML-ingenieurs en AI-compliancepersonen op intermediair niveau die veiligheidsrisico's en vooroordelen in fine-tuned taalmodellen willen identificeren, evalueren en verminderen.

Na voltooiing van deze training kunnen de deelnemers:

• De ethische en regelgevende context voor veilige AI-systemen begrijpen.
• Verkennen en evalueren van de meest voorkomende vormen van vooroordelen in fine-tuned modellen.
• Vooroordelen verminderen tijdens en na het training.
• Modellen ontwerpen en auditeren voor veiligheid, transparantie en eerlijkheid.

Deze door een instructeur geleide, live training in Namen (online of op locatie) is gericht op NLP-engineers op intermediair niveau en knowledge management teams die RAG-pipelines willen fijnstellen om de prestaties te verbeteren bij vragen beantwoorden, ondernemingszoekopdrachten en samenvattingsgebruiksgevallen.

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

• De architectuur en workflow van RAG-systemen te begrijpen.
• De retriever- en generatorcomponenten voor domeinspecifieke gegevens te fijnstellen.
• De prestaties van RAG te evalueren en verbeteringen toe te passen met behulp van PEFT-technieken.
• Optimaliseerde RAG-systemen te implementeren voor intern of productiegebruik.

Deze door een instructeur geleide, live training in Namen (online of op locatie) is bedoeld voor ML-praktijkers en AI-ontwikkelaars op intermediair niveau die open-weight-modellen zoals LLaMA, Mistral, en Qwen willen afstemmen en implementeren voor specifieke bedrijfs- of interne toepassingen.

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

• Het ecosysteem en de verschillen tussen open-source LLMs te begrijpen.
• Datasets en afstemmingsconfiguraties voor te bereiden voor modellen zoals LLaMA, Mistral, en Qwen.
• Afstemmingspipelines uit te voeren met behulp van Hugging Face Transformers en PEFT.
• Afgestemde modellen te evalueren, op te slaan en in veilige omgevingen te implementeren.

Dit instructeurgeleide, live training in Namen (online of ter plaatse) is gericht op datawetenschappers en AI-ingenieurs met een intermediate niveau die graag grote taalmodellen op een kostenefficiënte manier willen fine-tunen met methoden zoals LoRA, Adapter Tuning, en Prefix Tuning.

Na afloop van deze training kunnen de deelnemers:

• De theorie achter parameter-efficiënte fine-tuning-approches begrijpen.
• LoRA, Adapter Tuning en Prefix Tuning implementeren met Hugging Face PEFT.
• De prestaties en kosten van PEFT-methoden vergelijken met volledige fine-tuning.
• Fine-getuneerde LLMs implementeren en schalen met verminderde reken- en opslagvereisten.

Deze instructeurgeleide live training in Namen (online of op locatie) is gericht op machine learning engineers, AI-ontwikkelaars en datawetenschappers op intermiddelair tot geavanceerd niveau die willen leren hoe ze QLoRA kunnen gebruiken om grote modellen efficiënt af te stemmen op specifieke taken en aanpassingen.

Na voltooiing van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:

• De theorie achter QLoRA en kwantisatietechnieken voor LLMs te begrijpen.
• QLoRA te implementeren bij het afstemmen van grote taalmodellen voor domeinspecifieke toepassingen.
• De prestaties van het afstemmen te optimaliseren op beperkte computatiebronnen door middel van kwantisering.
• Afgestemde modellen efficiënt te implementeren en te evalueren in real-world toepassingen.

Deze door een instructeur geleide, live training in Namen (online of ter plekke) is gericht op geavanceerde machine learning engineers en AI-onderzoekers die RLHF willen toepassen om grote AI-modellen te fijnstelen voor betere prestaties, veiligheid en overeenstemming.

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

• De theoretische grondslagen van RLHF te begrijpen en waarom deze essentieel zijn in de moderne AI-ontwikkeling.
• Beloningmodellen op basis van menselijke feedback te implementeren om versterkingsleerprocessen te leiden.
• Grote taalmodellen te fijnstelen met behulp van RLHF-technieken om uitvoeren te laten overstemmen met menselijke voorkeuren.
• Best practices toe te passen voor het schalen van RLHF-workflows voor productie-klas AI-systemen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals van gemiddeld niveau die praktische vaardigheden willen opdoen in het aanpassen van AI-modellen voor kritieke financiële taken.

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

• Begrijp de basisprincipes van fine-tuning voor financiële toepassingen.
• Maak gebruik van vooraf getrainde modellen voor domeinspecifieke taken in de financiële sector.
• Pas technieken toe voor het opsporen van fraude, risicobeoordeling en het genereren van financieel advies.
• Zorg voor naleving van financiële regelgeving zoals GDPR en SOX.
• Implementeer gegevensbeveiliging en ethische AI-praktijken in financiële toepassingen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op gevorderd niveau die hun vaardigheden willen verfijnen bij het diagnosticeren en oplossen van fine-tuning-uitdagingen voor machine learning-modellen.

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

• Diagnosticeer problemen zoals overfitting, underfitting en gegevensonbalans.
• Implementeer strategieën om de modelconvergentie te verbeteren.
• Optimaliseer fine-tuning pipelines voor betere prestaties.
• Debug trainingsprocessen met behulp van praktische tools en technieken.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op gevorderd niveau die technieken willen beheersen voor het optimaliseren van grote modellen voor kosteneffectieve fijnafstemming in real-world scenario's.

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

• Begrijp de uitdagingen van het verfijnen van grote modellen.
• Pas gedistribueerde trainingstechnieken toe op grote modellen.
• Maak gebruik van modelkwantisatie en snoeien voor efficiëntie.
• Optimaliseer het hardwaregebruik voor het verfijnen van taken.
• Implementeer nauwkeurig afgestemde modellen effectief in productieomgevingen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals van gemiddeld niveau die de kracht van snelle engineering en few-shot learning willen benutten om LLM-prestaties te optimaliseren voor real-world toepassingen.

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

• Begrijp de principes van prompt engineering en few-shot learning.
• Ontwerp effectieve prompts voor verschillende NLP-taken.
• Maak gebruik van few-shot-technieken om LLM's aan te passen met minimale gegevens.
• Optimaliseer LLM-prestaties voor praktische toepassingen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op gevorderd niveau die multimodale modelafstemming voor innovatieve AI-oplossingen onder de knie willen krijgen.

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

• Begrijp de architectuur van multimodale modellen zoals CLIP en Flamingo.
• Multimodale datasets effectief voorbereiden en voorverwerken.
• Verfijn multimodale modellen voor specifieke taken.
• Optimaliseer modellen voor toepassingen en prestaties in de echte wereld.

Deze door een instructeur geleide, live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde AI-onderzoekers, machine learning engineers en ontwikkelaars die DeepSeek LLM-modellen willen afstellen om gespecialiseerde AI-toepassingen te creëren die specifiek zijn voor bepaalde industrieën, domeinen of bedrijfsbehoeften.

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

• De architectuur en mogelijkheden van DeepSeek-modellen te begrijpen, inclusief DeepSeek-R1 en DeepSeek-V3.
• Datasetten voorbereiden en gegevens voorzichtig afstellen.
• DeepSeek LLM afstellen voor domein-specifieke toepassingen.
• Afgestelde modellen efficiënt optimaliseren en implementeren.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionals op gevorderd niveau die op betrouwbare en efficiënte wijze verfijnde modellen willen inzetten.

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

• Begrijp de uitdagingen van het implementeren van nauwkeurig afgestemde modellen in productie.
• Modellen in containers plaatsen en implementeren met behulp van hulpprogramma's zoals Docker en Kubernetes.
• Implementeer bewaking en logboekregistratie voor geïmplementeerde modellen.
• Optimaliseer modellen voor latentie en schaalbaarheid in real-world scenario's.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is gericht op professionals op het gebied van machine learning op gevorderd niveau die geavanceerde transferleertechnieken onder de knie willen krijgen en deze willen toepassen op complexe problemen uit de echte wereld.

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

• Begrijp geavanceerde concepten en methodologieën op het gebied van transfer learning.
• Implementeer domeinspecifieke aanpassingstechnieken voor vooraf getrainde modellen.
• Pas continu leren toe om evoluerende taken en datasets te beheren.
• Beheers de fijnafstelling van meerdere taken om de prestaties van het model in alle taken te verbeteren.

Vertex AI biedt geavanceerde hulpmiddelen voor het fijnstellen van grote modellen en het beheer van prompts, waardoor ontwikkelaars en data-teams in staat worden gesteld de nauwkeurigheid van modellen te optimaliseren, iteratiewerkstromen te stroomlijnen en de evaluatie-eis door ingebouwde bibliotheken en diensten te waarborgen.

Deze door instructeurs geleide, live training (online of op locatie) is gericht op praktijkers op het niveau van intermediair tot geavanceerd die de prestaties en betrouwbaarheid van generatieve AI-toepassingen willen verbeteren met behulp van toezichtgeleide fijnstelling, promptversiebeheer en evaluatiediensten in Vertex AI.

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

• Toezichtgeleide fijnstellingsmethoden toe te passen op Gemini-modellen in Vertex AI.
• Promptbeheerwerkstromen, inclusief versiebeheer en testen, te implementeren.
• Evaluatiebibliotheken te gebruiken voor het benchmarken en optimaliseren van AI-prestaties.
• Verbeterde modellen in productieomgevingen te implementeren en te bewaken.

Opzet van de cursus

• Interactieve lezingen en discussies.
• Hands-on labs met Vertex AI fijnstellings- en prompttools.
• Casusstudies van modeloptimalisatie in bedrijfsomgevingen.

Opties voor cursusanpassing

• Neem contact met ons op om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is gericht op machine learning-professionals op beginners- tot gemiddeld niveau die transferleertechnieken willen begrijpen en toepassen om de efficiëntie en prestaties in AI-projecten te verbeteren.

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

• Begrijp de kernconcepten en voordelen van transfer learning.
• Ontdek populaire vooraf getrainde modellen en hun toepassingen.
• Voer fijnafstemming uit van vooraf getrainde modellen voor aangepaste taken.
• Pas transfer learning toe om real-world problemen in NLP en computer vision op te lossen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is bedoeld voor ontwikkelaars van gemiddeld niveau en AI-beoefenaars die fine-tuningstrategieën voor grote modellen willen implementeren zonder dat er uitgebreide rekenbronnen nodig zijn.

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

• Begrijp de principes van Low-Rank Adaptation (LoRA).
• Implementeer LoRA voor efficiënte fijnafstelling van grote modellen.
• Optimaliseer de fijnafstelling voor omgevingen met beperkte bronnen.
• Evalueer en implementeer LoRA-afgestemde modellen voor praktische toepassingen.

Deze live training onder leiding van een instructeur in Namen (online of ter plaatse) is gericht op professionals van gemiddeld tot gevorderd niveau die vooraf getrainde modellen willen aanpassen voor specifieke taken en datasets.

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

• Begrijp de principes van fine-tuning en de toepassingen ervan.
• Bereid gegevenssets voor op het verfijnen van vooraf getrainde modellen.
• Verfijn grote taalmodellen (LLM's) voor NLP-taken.
• Optimaliseer de prestaties van modellen en pak veelvoorkomende uitdagingen aan.

Deze door een instructeur geleide, live training in Namen (online of ter plaatse) is gericht op professionals van gemiddeld niveau die hun NLP-projecten willen verbeteren door de effectieve afstemming van vooraf getrainde taalmodellen.

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

• Begrijp de basisprincipes van fine-tuning voor NLP-taken.
• Verfijn vooraf getrainde modellen zoals GPT, BERT en T5 voor specifieke NLP-toepassingen.
• Optimaliseer hyperparameters voor verbeterde modelprestaties.
• Evalueer en implementeer nauwkeurig afgestemde modellen in real-world scenario's.