为金融服务微调AI：风险预测与欺诈检测 培训

Vertex AI 提供了先进的工具，用于微调大模型和管理提示，使开发者和数据团队能够优化模型准确性，简化迭代工作流程，并通过内置库和服务确保评估的严谨性。

本课程为讲师指导的培训（线上或线下），面向中高级从业者，旨在通过使用 Vertex AI 中的监督微调、提示版本控制和评估服务，提升生成式 AI 应用的性能和可靠性。

培训结束后，参与者将能够：

• 在 Vertex AI 中对 Gemini 模型应用监督微调技术。
• 实施提示管理工作流程，包括版本控制和测试。
• 利用评估库对 AI 性能进行基准测试和优化。
• 在生产环境中部署和监控改进后的模型。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 使用 Vertex AI 微调和提示工具的实践实验室。
• 企业模型优化的案例研究。

课程定制选项

• 如需定制本课程，请联系我们安排。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望掌握尖端迁移学习技术并将其应用于复杂现实问题的高级机器学习专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解迁移学习中的高级概念和方法。
• 为预先训练的模型实施特定于域的适应技术。
• 应用持续学习来管理不断变化的任务和数据集。
• 掌握多任务微调，以提高跨任务的模型性能。

本次由讲师主导的培训在中国（线上或线下）面向高级AI维护工程师和MLOps专业人士，旨在为已部署的微调模型实施稳健的持续学习管道和有效的更新策略。

通过本次培训，参与者将能够：

• 设计和实施已部署模型的持续学习工作流程。
• 通过适当的训练和内存管理，减轻灾难性遗忘。
• 基于模型漂移或数据变化，自动化监控和更新触发器。
• 将模型更新策略集成到现有的CI/CD和MLOps管道中。

这种由讲师指导的 中国 现场现场培训（在线或现场）面向希望可靠、高效地部署微调模型的高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解将微调模型部署到生产环境中所面临的挑战。
• 使用 Docker 和 Kubernetes 等工具容器化和部署模型。
• 对已部署的模型实施监控和日志记录。
• 在实际场景中优化模型以实现延迟和可扩充性。

这种由讲师指导的 中国 现场现场培训（在线或现场）面向希望获得为关键财务任务定制 AI 模型的实用技能的中级专业人士。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解财务应用程式微调的基础知识。
• 利用预先训练的模型执行财务领域特定的任务。
• 应用欺诈检测、风险评估和财务建议生成技术。
• 确保遵守 GDPR 和 SOX 等财务法规。
• 在金融应用程式中实施数据安全和合乎道德的 AI 实践。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望为特定任务和数据集自定义预训练模型的中高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解微调的原理及其应用。
• 准备数据集以微调预训练模型。
• 为 NLP 任务微调大型语言模型 （LLM）。
• 优化模型性能并解决常见挑战。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望在不需要大量计算资源的情况下为大型模型实施微调策略的中级开发人员和 AI 从业者。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解低秩适应 （LoRA） 的原理。
• 实施LoRA以高效微调大型模型。
• 针对资源受限的环境优化微调。
• 评估和部署LoRA调优模型以用于实际应用。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望掌握创新 AI 解决方案的多模态模型微调的高级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 CLIP 和 Flamingo 等多模态模型的架构。
• 有效地准备和预处理多模态数据集。
• 针对特定任务微调多模态模型。
• 针对实际应用程式和性能优化模型。

这种由讲师指导的 中国 现场培训（在线或现场）面向希望通过有效微调预先训练的语言模型来增强其 NLP 专案的中级专业人员。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 了解 NLP 任务微调的基础知识。
• 针对特定的 NLP 应用程式微调预训练模型，例如 GPT、BERT 和 T5。
• 优化超参数以提高模型性能。
• 在实际场景中评估和部署微调的模型。

本课程为讲师指导的中国（线上或线下）培训，面向中高级医疗AI开发者和数据科学家，旨在帮助他们微调模型，用于临床诊断、疾病预测和患者结果预测，使用结构化和非结构化医疗数据。

培训结束后，学员将能够：

• 在包括电子病历、影像和时间序列数据在内的医疗数据集上微调AI模型。
• 在医疗环境中应用迁移学习、领域适应和模型压缩。
• 解决模型开发中的隐私、偏见和法规合规问题。
• 在实际医疗环境中部署和监控微调后的模型。

本次由讲师主导的中国（线上或线下）培训，面向高级AI研究员、机器学习工程师和开发者，旨在帮助他们微调DeepSeek LLM模型，创建针对特定行业、领域或业务需求的定制化AI应用。

培训结束后，学员将能够：

• 理解DeepSeek模型的架构和功能，包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3。
• 准备数据集并预处理数据以进行微调。
• 微调DeepSeek LLM以用于特定领域应用。
• 高效优化和部署微调后的模型。

本次讲师指导的培训在中国（线上或线下）面向高级防御AI工程师和军事技术开发者，旨在微调深度学习模型，用于自主车辆、无人机和监控系统，同时满足严格的安全性和可靠性标准。

培训结束后，参与者将能够：

• 微调计算机视觉和传感器融合模型，用于监控和目标任务。
• 使自主AI系统适应不断变化的环境和任务需求。
• 在模型管道中实施稳健的验证和故障安全机制。
• 确保符合防御特定的合规性、安全性和安全性标准。

本课程由讲师主导，面向中级法律技术工程师和AI开发者，旨在微调语言模型，以应用于合同分析、条款提取和自动化法律研究等任务，适用于法律服务环境。

培训结束后，学员将能够：

• 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，协助合同审查、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。

本次由讲师主导的培训在中国（线上或线下）面向中高级机器学习工程师、AI开发人员和数据科学家，旨在帮助他们学习如何使用QLoRA高效地微调大模型，以完成特定任务和定制化需求。

通过本培训，参与者将能够：

• 理解QLoRA和LLMs量化技术的理论基础。
• 在微调大语言模型时实现QLoRA，以应用于特定领域。
• 通过量化优化微调性能，利用有限的计算资源。
• 高效地部署和评估微调模型在实际应用中的表现。

本课程为讲师指导的中国线下或线上培训，面向中级嵌入式AI开发者和边缘计算专家，旨在微调和优化轻量级AI模型，以便在资源受限的设备上部署。

通过本课程，学员将能够：

• 选择并适配适合边缘部署的预训练模型。
• 应用量化、剪枝和其他压缩技术，以减少模型大小和延迟。
• 使用迁移学习微调模型，以实现特定任务的性能。
• 在真实的边缘硬件平台上部署优化后的模型。