Fine-Tuning Trainingen in Namen

Deze interactieve training onder leiding van een instructeur in Namen (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 praktijkgerichte training, begeleid door een instructeur in Namen (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 door een instructeur begeleide, live-training in Namen (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 door een instructeur geleide, live-training in Namen (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 praktijkgerichte, door een instructeur geleide training in Namen (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.

Deze door een instructeur geleide, live training in Namen (online of op locatie) is bedoeld voor computer vision-engineers en AI-ontwikkelaars met gevorderde kennis die VLMs zoals CLIP en Flamingo willen finetunen om hun prestaties te verbeteren bij visueel-taakgerichte doeleinden binnen de industrie.

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

• De architectuur en pretraining-methoden van Visie-Taalmodellen te begrijpen.
• VLMs finetunen voor classificatie, zoekopdrachten, het genereren van onderschriften of multimodale vraag-antwoordsystemen.
• Datasets voorbereiden en PEFT-strategieën toepassen om het verbruik van resources te minimaliseren.
• Aangepaste VLMs evalueren en in productieomgevingen implementeren.

Deze live-training onder leiding van een instructeur in Namen (online of op locatie) is bedoeld voor machine learning-engineers en AI-compliance professionals met gevorderde kennis, die zich willen toeleggen op het identificeren, beoordelen en verminderen van veiligheidsrisico’s en vooroordelen in fijntuning-modellen.

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

• Het ethische en reglementaire kader voor veilige AI-systemen begrijpen.
• De meest voorkomende vormen van vooroordelen in fijntuning-modellen identificeren en beoordelen.
• Bias-mitigatiemethodieken toepassen tijdens en na het trainingsproces.
• Modellen ontwerpen en auditen op basis van veiligheid, transparantie en rechtvaardigheid.

Deze door een docent begeleide training in Namen (online of op locatie) is bestemd voor NLP-engineers met middenniveau-ervaring en kennisbeheerteams die hun RAG-pipelines willen fine-tunen om de prestaties te verbeteren bij het beantwoorden van vragen, bedrijfsbrede zoekopdrachten en samenvattingen.

Aan het einde van deze training kunnen deelnemers:

• De architectuur en werking van RAG-systemen begrijpen.
• Retriever- en generatoronderdelen fijntunen voor domeinspecifieke data.
• RAG-prestaties evalueren en verbeteringen doorvoeren met behulp van PEFT-technieken.
• Geoptimaliseerde RAG-systemen implementeren voor intern of productiegebruik.

Deze interactieve, door een instructeur geleide training in Namen (online of op locatie) is bedoeld voor ML-professionals en AI-ontwikkelaars met voldoende ervaring die open-weight-modellen zoals LLaMA, Mistral en Qwen willen afstemmen en implementeren voor specifieke zakelijke of interne doeleinden.

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

• het ecosysteem en de verschillen tussen diverse open-source LLM's te begrijpen;
• datasets voor te bereiden en afstemmingsconfiguraties op te stellen voor modellen als LLaMA, Mistral en Qwen;
• afstempipelines uit te voeren met behulp van Hugging Face Transformers en PEFT;
• de afgestemde modellen te evalueren, op te slaan en te implementeren in veilige omgevingen.

Dit instructeur-geleide, live training in Namen (online of op locatie) is gericht op datawetenschappers en AI-ingenieurs op intermedio-niveau die grote taalmodellen willen fine-tunen op een voordeligere en efficiëntere manier, gebruikmakend van methoden zoals LoRA, Adapter Tuning en Prefix Tuning.

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

• De theorie achter parameter-efficiënte fine-tuning benaderingen te begrijpen.
• LoRA, Adapter Tuning en Prefix Tuning te implementeren met Hugging Face PEFT.
• De prestaties en kostenvoordelen van PEFT-methoden te vergelijken met volledige fine-tuning.
• Fine-tuned LLM's te deployen en te schalen met verminderde eisen voor berekenkracht en opslag.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur in Namen (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 door een docent begeleide, live-training in Namen (online of ter plaatse) is bedoeld voor ervaren machine learning-engineers en AI-onderzoekers die RLHF willen toepassen om grote AI-modellen af te stemmen op betere prestaties, veiligheid en conformiteit met menselijke verwachtingen.

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

• De theoretische grondslagen van RLHF te begrijpen en waarom dit cruciaal is voor moderne AI-ontwikkeling.
• Beloningsmodellen te implementeren die gebaseerd zijn op menselijke feedback, om zo het proces van reinforcement learning te sturen.
• Grote taalmodellen af te stemmen met behulp van RLHF-technieken, zodat de uitkomsten beter aansluiten bij menselijke voorkeuren.
• Best practices toe te passen bij het opschalen van RLHF-werkstromen voor productieklaar AI-systemen.

Deze door een instructeur geleide live-training in Namen (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.

Deze door instructeurs geleide live-training in Namen (online of ter plaatse) is bedoeld voor professionele beoefenaars met een gevorderde achtergrond die hun vaardigheden willen verfijnen op het gebied van diagnose en oplossing van fine-tuningproblemen bij machine learning-modellen.

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

• Het diagnosticeren van problemen zoals overfitting, onderfitting en onbalans in data.
• Het toepassen van strategieën om de modelconvergentie te verbeteren.
• Het optimaliseren van fine-tuningprocessen voor betere prestaties.
• Het debuggen van trainingsprocessen met behulp van praktische hulpmiddelen en technieken.

Deze door een instructeur geleide live-training in Namen (online of op locatie) richt zich op professionals met ervaring die beheersing willen verkrijgen van technieken voor het optimaliseren van grote modellen, zodat deze kostenefficiënt in de praktijk kunnen worden toegepast.

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

• De uitdagingen bij het fine-tunen van grote modellen te begrijpen.
• Gedistribueerde trainingsmethoden toe te passen op grote modellen.
• Modelquantisatie en pruning te gebruiken voor een efficiëntere werking.
• Het hardwaregebruik te optimaliseren voor fine-tuningtaken.
• Fine-tuned modellen effectief in productieomgevingen te implementeren.

Deze door een instructeur geleide live-training (online of op locatie) is bedoeld voor professionals op middenniveau die de kracht van prompt engineering en few-shot learning willen benutten om de prestaties van LLMs te optimaliseren in echte toepassingen.

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

• De principes van prompt engineering en few-shot learning begrijpen.
• Effectieve prompts ontwerpen voor diverse NLP-taken.
• Few-shot technieken gebruiken om LLMs aan te passen met zo min mogelijk data.
• De prestaties van LLMs optimaliseren voor praktische toepassingen.

Deze interactieve training onder begeleiding van een instructeur in Namen (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 live-training onder begeleiding van een instructeur in Namen (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 Namen (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 interactieve cursus onder begeleiding van een instructeur in Namen (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 interactieve training onder begeleiding van een instructeur Namen (online of op locatie) richt zich op 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 verhogen.

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.

Deze live-training onder begeleiding van een instructeur in Namen (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 door instructeurs geleide live-training in Namen (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 door een instructeur geleide live-training in Namen (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.