hong-kong現場Fine-Tuning培訓

本次由講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓，面向高級國防AI工程師和軍事技術開發者，旨在幫助他們微調深度學習模型，用於自動駕駛車輛、無人機和監控系統，同時滿足嚴格的安全性和可靠性標準。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 微調計算機視覺和傳感器融合模型，用於監控和目標任務。
• 使自主AI系統適應不斷變化的環境和任務需求。
• 在模型管道中實施強大的驗證和故障安全機制。
• 確保符合國防特定的合規性、安全性和安全性標準。

本课程为讲师指导的线下或线上培训，面向中级法律科技工程师和AI开发者，旨在帮助他们微调语言模型，以应用于合同分析、条款提取和自动化法律研究等法律服务环境中的任务。

在本课程结束时，参与者将能够：

• 准备并清理法律文档，用于微调NLP模型。
• 应用微调策略，提高模型在法律任务中的准确性。
• 部署模型，辅助合同审查、分类和研究。
• 确保AI输出在法律环境中的合规性、可审计性和可追溯性。

這是由講師指導的線下或線上培訓，針對中高級醫療AI開發者和數據科學家，旨在使用結構化和非結構化醫療數據，微調模型以進行臨床診斷、疾病預測和患者結果預測。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在包括電子病歷（EMRs）、影像和時間序列數據的醫療數據集上微調AI模型。
• 在醫療情境中應用遷移學習、領域適應和模型壓縮技術。
• 在模型開發中解決隱私、偏見和法規合規問題。
• 在實際醫療環境中部署和監控微調後的模型。

這是一個由講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓課程，專為金融領域的高級數據科學家和AI工程師設計，旨在使用特定領域的金融數據來微調模型，應用於信用評分、欺詐檢測和風險建模等場景。

在本培訓結束時，學員將能夠：

• 在金融數據集上微調AI模型，以改進欺詐和風險預測。
• 應用遷移學習、LoRA和正則化等技術來提升模型效率。
• 將金融合規性考量整合到AI建模工作流程中。
• 將微調後的模型部署到金融服務平台中進行生產使用。

本課程為講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓，針對高級AI維護工程師和MLOps專業人士，旨在幫助他們為已部署且微調的模型實施穩健的持續學習流程和有效的更新策略。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設計並實施已部署模型的持續學習工作流程。
• 通過適當的訓練和記憶管理，減輕災難性遺忘。
• 根據模型漂移或數據變化，自動化監控和更新觸發機制。
• 將模型更新策略整合到現有的CI/CD和MLOps流程中。

這是一個由講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓，針對中級嵌入式AI開發人員和邊緣計算專家，旨在微調和優化輕量級AI模型，以部署在資源受限的設備上。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 選擇並適應適合邊緣部署的預訓練模型。
• 應用量化、剪枝和其他壓縮技術，以減少模型大小和延遲。
• 使用遷移學習微調模型，以實現特定任務的性能。
• 在實際的邊緣硬件平台上部署優化後的模型。

這是由講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓，針對希望微調如CLIP和Flamingo等視覺語言模型（VLMs）以提升行業特定視覺文本任務表現的高級計算機視覺工程師和AI開發者。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解視覺語言模型的架構和預訓練方法。
• 微調VLMs以進行分類、檢索、字幕生成或多模態問答。
• 準備數據集並應用PEFT策略以減少資源使用。
• 在生產環境中評估和部署定制的VLMs。

這是由講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓，針對中級ML工程師和AI合規專業人士，旨在識別、評估和減少微調語言模型中的安全風險和偏見。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解安全AI系統的倫理和監管背景。
• 識別並評估微調模型中的常見偏見形式。
• 在訓練期間和之後應用偏見緩解技術。
• 設計和審核模型，確保其安全性、透明性和公平性。

這門由講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓課程，旨在針對中級NLP工程師和知識管理團隊，幫助他們微調RAG管道，以提升在問答、企業搜索和摘要生成等應用場景中的性能。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解RAG系統的架構和工作流程。
• 針對特定領域數據微調檢索器和生成器組件。
• 評估RAG性能，並通過PEFT技術進行改進。
• 部署優化的RAG系統，用於內部或生產環境。

這是一個由講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓課程，針對中級機器學習從業者和AI開發者，他們希望微調並部署如LLaMA、Mistral和Qwen等開放權重模型，以用於特定的業務或內部應用。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解開源LLM的生態系統及其差異。
• 為LLaMA、Mistral和Qwen等模型準備數據集和微調配置。
• 使用Hugging Face Transformers和PEFT執行微調管道。
• 在安全環境中評估、保存和部署微調後的模型。

這是由講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓，旨在幫助中級數據科學家和AI工程師，使用LoRA、Adapter Tuning和Prefix Tuning等方法，以更經濟高效的方式微調大型語言模型。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解參數高效微調方法背後的理論。
• 使用Hugging Face PEFT實現LoRA、Adapter Tuning和Prefix Tuning。
• 比較PEFT方法與完整微調的性能和成本權衡。
• 部署和擴展微調後的LLM，並減少計算和存儲需求。

本課程為講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓，適合中高級機器學習工程師、AI開發者和數據科學家，旨在學習如何使用QLoRA高效微調大型模型，以適應特定任務和定制需求。

在培訓結束時，學員將能夠：

• 理解QLoRA背後的理論以及大型語言模型的量化技術。
• 在特定領域應用中，使用QLoRA微調大型語言模型。
• 利用量化技術，在有限計算資源下優化微調性能。
• 高效部署並評估微調模型在實際應用中的表現。

這門由講師指導的hong-kong（線上或線下）培訓課程，針對高階機器學習工程師和AI研究人員，旨在教授如何應用RLHF來微調大型AI模型，以實現卓越的性能、安全性和一致性。

在培訓結束時，學員將能夠：

• 理解RLHF的理論基礎，以及它在現代AI開發中的重要性。
• 基於人類反饋實施獎勵模型，以指導強化學習過程。
• 使用RLHF技術微調大型語言模型，使輸出與人類偏好一致。
• 應用最佳實踐，擴展RLHF工作流程，以適用於生產級AI系統。

這種由講師指導的 hong-kong 現場現場培訓（在線或現場）面向希望獲得為關鍵財務任務定製 AI 模型的實用技能的中級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解財務應用程式微調的基礎知識。
• 利用預先訓練的模型執行財務領域特定的任務。
• 應用欺詐檢測、風險評估和財務建議生成技術。
• 確保遵守 GDPR 和 SOX 等財務法規。
• 在金融應用程式中實施數據安全和合乎道德的 AI 實踐。

這種由講師指導的 hong-kong 現場培訓（在線或現場）面向希望提高診斷和解決機器學習模型微調挑戰技能的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 診斷過度擬合、欠擬合和數據不平衡等問題。
• 實施策略以提高模型收斂性。
• 優化微調管道以獲得更好的性能。
• 使用實用工具和技術調試訓練過程。

這種由講師指導的現場培訓<現場>（在線或現場）面向希望掌握優化大型模型的技術，以便在實際場景中進行經濟高效的微調的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解微調大型模型的挑戰。
• 將分散式訓練技術應用於大型模型。
• 利用模型量化和修剪提高效率。
• 優化微調任務的硬體利用率。
• 在生產環境中有效地部署微調的模型。

這種由講師指導的 hong-kong 現場培訓（在線或現場）面向希望利用快速工程和少量學習的力量來優化實際應用的 LLM 性能的中級專業人士。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解快速工程和小樣本學習的原則。
• 為各種 NLP 任務設計有效的提示。
• 利用小樣本技術以最少的數據調整 LLM。
• 針對實際應用優化 LLM 性能。

這種由講師指導的 hong-kong 現場培訓（在線或現場）面向希望掌握創新 AI 解決方案的多模態模型微調的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 CLIP 和 Flamingo 等多模態模型的架構。
• 有效地準備和預處理多模態數據集。
• 針對特定任務微調多模態模型。
• 針對實際應用程式和性能優化模型。

本次由講師主導的hong-kong（線上或線下）培訓，面向高級AI研究員、機器學習工程師和開發者，旨在幫助他們微調DeepSeek LLM模型，創建針對特定行業、領域或業務需求的定製化AI應用。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解DeepSeek模型的架構和功能，包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3。
• 準備數據集並預處理數據以進行微調。
• 微調DeepSeek LLM以用於特定領域應用。
• 高效優化和部署微調後的模型。

這種由講師指導的 hong-kong 現場現場培訓（在線或現場）面向希望可靠、高效地部署微調模型的高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解將微調模型部署到生產環境中所面臨的挑戰。
• 使用 Docker 和 Kubernetes 等工具容器化和部署模型。
• 對已部署的模型實施監控和日誌記錄。
• 在實際場景中優化模型以實現延遲和可擴充性。

這種由講師指導的 hong-kong 現場培訓（在線或現場）面向希望掌握尖端遷移學習技術並將其應用於複雜現實問題的高級機器學習專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解遷移學習中的高級概念和方法。
• 為預先訓練的模型實施特定於域的適應技術。
• 應用持續學習來管理不斷變化的任務和數據集。
• 掌握多任務微調，以提高跨任務的模型性能。

Vertex AI 提供了先進的工具，用於微調大型模型和管理提示，使開發者和數據團隊能夠優化模型準確性，簡化迭代工作流程，並通過內置的庫和服務確保評估的嚴謹性。

這是一個由講師指導的培訓（線上或線下），針對中高級從業者，旨在通過使用 Vertex AI 中的監督微調、提示版本控制和評估服務，提升生成式 AI 應用的性能和可靠性。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 在 Vertex AI 中應用監督微調技術來調整 Gemini 模型。
• 實施包括版本控制和測試在內的提示管理工作流程。
• 利用評估庫來基準測試和優化 AI 性能。
• 在生產環境中部署和監控改進後的模型。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 使用 Vertex AI 微調和提示工具的實踐實驗室。
• 企業模型優化的案例研究。

課程定制選項

• 如需為本課程定制培訓，請聯繫我們進行安排。

這種由講師指導的現場培訓<本地>（在線或現場）面向希望瞭解和應用遷移學習技術來提高 AI 專案的效率和性能的初級到中級機器學習專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解遷移學習的核心概念和優勢。
• 探索流行的預訓練模型及其應用程式。
• 為自定義任務執行預訓練模型的微調。
• 應用遷移學習來解決 NLP 和電腦視覺中的實際問題。

這種由講師指導的 hong-kong 現場培訓（在線或現場）面向希望在不需要大量計算資源的情況下為大型模型實施微調策略的中級開發人員和 AI 從業者。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解低秩適應 （LoRA） 的原理。
• 實施LoRA以高效微調大型模型。
• 針對資源受限的環境優化微調。
• 評估和部署LoRA調優模型以用於實際應用。

這種由講師指導的 hong-kong 現場培訓（在線或現場）面向希望為特定任務和數據集自定義預訓練模型的中高級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解微調的原理及其應用。
• 準備數據集以微調預訓練模型。
• 為 NLP 任務微調大型語言模型 （LLM）。
• 優化模型性能並解決常見挑戰。

這種由講師指導的 hong-kong 現場培訓（在線或現場）面向希望通過有效微調預先訓練的語言模型來增強其 NLP 專案的中級專業人員。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 瞭解 NLP 任務微調的基礎知識。
• 針對特定的 NLP 應用程式微調預訓練模型，例如 GPT、BERT 和 T5。
• 優化超參數以提高模型性能。
• 在實際場景中評估和部署微調的模型。