Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Training Cursus
Continual learning is een set van strategieën die machinaal leer modellen in staat stellen om incrementieel te updaten en zich aan te passen aan nieuwe data in de loop der tijd.
Deze door instructeurs geleide, live training (online of op locatie) is gericht op geavanceerde AI-onderhoudstechnici en MLOps professionals die robuuste continual learning pipelines en effectieve update-strategieën voor geïmplementeerde, verfijnde modellen willen implementeren.
Na afloop van deze training zullen deelnemers in staat zijn om:
- Continual learning workflows te ontwerpen en implementeren voor geïmplementeerde modellen.
- Catastrofaal vergeten te verminderen door middel van juiste training en geheugenbeheer.
- Monitoring en update triggers te automatiseren op basis van model drift of veranderingen in de data.
- Model-update strategieën te integreren in bestaande CI/CD en MLOps pipelines.
Opzet van de cursus
- Interactieve lezingen en discussies.
- Veel oefeningen en praktijk.
- Handmatige implementatie in een live-labomgeving.
Aanpasbare opties voor de cursus
- Om een aangepaste training voor deze cursus aan te vragen, neemt u contact met ons op om dit te regelen.
Cursusaanbod
Inleiding tot Continual Learning
- Waarom blijvend leren belangrijk is
- Uitdagingen bij het onderhouden van fijngetunte modellen
- Sleutelstrategieën en leertypen (online, incrementieel, overdracht)
Gegevensbeheer en Streaming Pipelines
- Beheer van evoluerende datasets
- Online leren met mini-batches en streaming APIs
- Uitdagingen bij het labelen en annoteren van gegevens in de loop der tijd
Voorkomen van Catastrophic Forgetting
- Elastic Weight Consolidation (EWC)
- Herhalingsmethoden en oefenstrategieën
- Regulering en geheugenversterkte netwerken
Modeldrift en Monitoring
- Detecteren van gegevens- en conceptdrift
- Metriken voor de gezondheid en prestatieverval van modellen
- Automatisch uitlokken van modelupdates
Automatisering bij Model Updating
- Automatische retraining en schema's voor planning
- Integratie met CI/CD en MLOps workflows
- Beheer van de frequentie van updates en terugrolplannen
Frameworks en Tools voor Continual Learning
- Overzicht van Avalanche, Hugging Face Datasets, en TorchReplay
- Platformondersteuning voor blijvend leren (bijv., MLflow, Kubeflow)
- Scalability en implementatieoverwegingen
Reële Use Cases en Architecturen
- Voorspellen van klantgedrag met evoluerende patronen
- Industriële machinebewaking met incrementele verbeteringen
- Fraudedetectiesystemen onder veranderende bedreigingsmodellen
Samenvatting en Volgende Stappen
Vereisten
- Een begrip van machine learning workflows en neural network architecturen
- Ervaring met model fine-tuning en deployments pijplijnen
- Kennis van data versioning en model lifecycle management
Publiek
- AI onderhoudsingenieurs
- MLOps engineers
- Machine learning practitioners verantwoordelijk voor model lifecycle continuïteit
Aangepaste bedrijfsopleiding
Opleidingsoplossingen ontworpen exclusief voor bedrijven.
- Aangepaste inhoud: We passen de syllabus en praktijkopdrachten aan naar de echte doelen en behoeften van uw project.
- Voor flexibel schema: Datums en tijden aangepast aan het rooster van uw team.
- Formaat: Online (live), In-company (bij uw kantoren) of Hybride.
Prijs per privégroep, online live training, startend vanaf 3200 € + BTW*
Neem contact met ons op voor een exacte offerte en om onze laatste promoties te horen
(*De eindprijs kan variëren afhankelijk van de technische specialisatie van het cursus, het aangepaste niveau, de methode van levering en het aantal leerlingen)
Hulp nodig bij het kiezen van de juiste cursus?
opleidingen@nobleprog.com of +31 208 080 666
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models Training Cursus - Navraag
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models - Consultancyaanvraag
Voorlopige Aankomende Cursussen
Gerelateerde cursussen
# Geavanceerde Fine-Tuning & Promptbeheer in Vertex AI
14 UrenVertex 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.
Geavanceerde Technieken in Transfer Learning
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (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.
Implementeren van Afgestemde Modellen in Productie
21 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (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.
Domain-Specific Fine-Tuning voor Financiële Sector
21 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (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.
Fine-Tuning van Modellen en Grote Taalmodellen (LLMs)
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (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.
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (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.
Fine-Tuning Multimodal Models
28 UrenDeze live training onder leiding van een instructeur in Nederland (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.
Fine-Tuning voor Natural Language Processing (NLP)
21 UrenDeze door een instructeur geleide, live training in Nederland (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.
AI fijnafstellen voor financiële diensten: risico voorspelling en fraude detectie
14 UrenDeze instructeurgeleide, live-training in Nederland (online of op locatie) is gericht op geavanceerde datawetenschappers en AI-ingenieurs in de financiële sector die modellen willen fijnafstellen voor toepassingen zoals kredietbeoordeling, fraude detectie en risicomodellering met behulp van domein-specifieke financiële gegevens.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- AI-modellen fijnaf te stellen op financiële datasets voor verbeterde fraude- en risicovoorspelling.
- Technieken zoals transfer learning, LoRA en regularisatie toe te passen om de modellenefficiëntie te versterken.
- Financiële compliance-overwegingen in het AI-modelleringswerkproces te integreren.
- Fijnafgestelde modellen voor productiegebruik in financiële dienstenplatforms te implementeren.
AI voor de Gezondheidszorg fijnstellen: Medische Diagnostiek en Predictieve Analyse
14 UrenDeze door een instructeur geleide, live-training in Nederland (online of ter plekke) is gericht op medische AI-ontwikkelaars en data scientists met een middelbare tot gevorderde niveau die modellen willen fijnstellen voor klinische diagnose, ziektevoorspelling en patiëntuitkomstbepaling met behulp van gestructureerde en ongestructureerde medische gegevens.
Aan het einde van deze training kunnen de deelnemers:
- AI-modellen fijnstellen op gezondheidszorgdatasets, inclusief EMRs, beeldgegevens en tijdreeksgegevens.
- Transfer learning, domeinadaptatie en modelcompressie toepassen in medische contexten.
- Privacy, bias en regulatorische conformiteit aanpakken bij het ontwikkelen van modellen.
- Gefijnde modellen implementeren en bewaken in echte gezondheidszorgomgevingen.
Fine-Tuning DeepSeek LLM voor Aangepaste AI-Modellen
21 UrenDeze 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.
Fine-Tuning van Defensieve AI voor Autonome Systemen en Toezicht
14 UrenDeze door instructeurs geleide, live training in Nederland (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.
Fine-Tuning Legal AI Models: Contract Review and Legal Research
14 UrenDeze door instructeurs geleide, live-training in Nederland (online of ter plekke) is gericht op intermediate-level legal tech ingenieurs en AI-ontwikkelaars die taalmodellen willen fine-tunen voor taken zoals contractanalyse, clausule-extractie en automatische juridische research in juridische diensten.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn om:
- Juridische documenten voor te bereiden en schoon te maken voor fine-tuning van NLP-modellen.
- Fine-tuning-strategieën toe te passen om de nauwkeurigheid van modellen op juridische taken te verbeteren.
- Modellen in te zetten voor contractcontrole, classificatie en research.
- naleving, toerekenbaarheid en traceerbaarheid van AI-uitvoer in juridische contexten te garanderen.
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 UrenDeze instructeurgeleide live training in Nederland (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.
Fine-Tuning van Lichte Modellen voor Edge AI Implementatie
14 UrenDeze instructeur-geleide, live training in Nederland (online of ter plekke) is gericht op middelvorderlijke embedded AI-developers en edge computing specialists die lichte AI-modellen willen fine-tunen en optimaliseren voor implementatie op resourcebeperkte apparaten.
Aan het einde van deze training zullen de deelnemers in staat zijn:
- Vooraf getrainde modellen te selecteren en aan te passen die geschikt zijn voor edge-implementatie.
- Quantisering, pruning en andere compressietechnieken toe te passen om de modelgrootte en vertraging te verminderen.
- Modellen te fine-tunen met behulp van transfer learning voor taakspecifieke prestaties.
- Geoptimaliseerde modellen op echte edge-hardwareplatforms te implementeren.
