深圳 - 新世界中心

23楼, 新世界中心23楼, 益田路6009号, 深圳, 中国, 518035

深圳新世界中心23楼，一个位于福田区核心地段的地标性建筑。该大楼包括一、二层银行机构，多功能会议厅和星级酒店。中心紧邻市政府和金融机构，为各个企业的运作提供了便捷高效的支持。新世界中心距离大陆-香港过境口岸皇岗仅10分钟车程。独特的位置也吸引了来自各个行业企业的入驻，如IT、媒体和贸易行业。此外，三星、香港英皇娱乐集团、深圳报业集团等也在此设立了办公室。

探索我们的课程

Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance

 14 小时
This instructor-led, live training in 深圳 (online or onsite) is aimed at advanced-level defense AI engineers and military technology developers who wish to fine-tune deep learning models for use in autonomous vehicles, drones, and surveillance systems while meeting stringent security and reliability standards.By the end of this training, participants will be able to:
  • Fine-tune computer vision and sensor fusion models for surveillance and targeting tasks.
  • Adapt autonomous AI systems to changing environments and mission profiles.
  • Implement robust validation and fail-safe mechanisms in model pipelines.
  • Ensure alignment with defense-specific compliance, safety, and security standards.
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Fine-Tuning Legal AI Models: Contract Review and Legal Research

 14 小时
This instructor-led, live training in 深圳 (online or onsite) is aimed at intermediate-level legal tech engineers and AI developers who wish to fine-tune language models for tasks like contract analysis, clause extraction, and automated legal research in legal service environments.By the end of this training, participants will be able to:
  • Prepare and clean legal documents for fine-tuning NLP models.
  • Apply fine-tuning strategies to improve model accuracy on legal tasks.
  • Deploy models to assist with contract review, classification, and research.
  • Ensure compliance, auditability, and traceability of AI outputs in legal contexts.
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Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics

 14 小时
This instructor-led, live training in 深圳 (online or onsite) is aimed at intermediate-level to advanced-level medical AI developers and data scientists who wish to fine-tune models for clinical diagnosis, disease prediction, and patient outcome forecasting using structured and unstructured medical data.By the end of this training, participants will be able to:
  • Fine-tune AI models on healthcare datasets including EMRs, imaging, and time-series data.
  • Apply transfer learning, domain adaptation, and model compression in medical contexts.
  • Address privacy, bias, and regulatory compliance in model development.
  • Deploy and monitor fine-tuned models in real-world healthcare environments.
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Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection

 14 小时
This instructor-led, live training in 深圳 (online or onsite) is aimed at advanced-level data scientists and AI engineers in the financial sector who wish to fine-tune models for applications such as credit scoring, fraud detection, and risk modeling using domain-specific financial data.By the end of this training, participants will be able to:
  • Fine-tune AI models on financial datasets for improved fraud and risk prediction.
  • Apply techniques such as transfer learning, LoRA, and regularization to enhance model efficiency.
  • Integrate financial compliance considerations into the AI modeling workflow.
  • Deploy fine-tuned models for production use in financial services platforms.
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Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models

 14 小时
本课程为讲师指导的深圳（线上或线下）培训，针对高级AI维护工程师和MLOps专业人士，旨在帮助他们为已部署且微调的模型实施稳健的持续学习流程和有效的更新策略。培训结束后，参与者将能够：
  • 设计并实施已部署模型的持续学习工作流程。
  • 通过适当的训练和记忆管理，减轻灾难性遗忘。
  • 根据模型漂移或数据变化，自动化监控和更新触发机制。
  • 将模型更新策略整合到现有的CI/CD和MLOps流程中。
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Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment

 14 小时
这项由讲师指导的深圳（线上或线下）培训，针对中级嵌入式AI开发人员和边缘计算专家，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。在培训结束时，参与者将能够：
  • 选择并调整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，以提高特定任务的性能。
  • 在实际的边缘硬件平台上部署优化后的模型。
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Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs)

 14 小时
This instructor-led, live training in 深圳 (online or onsite) is aimed at advanced-level computer vision engineers and AI developers who wish to fine-tune VLMs such as CLIP and Flamingo to improve performance on industry-specific visual-text tasks.By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the architecture and pretraining methods of vision-language models.
  • Fine-tune VLMs for classification, retrieval, captioning, or multimodal QA.
  • Prepare datasets and apply PEFT strategies to reduce resource usage.
  • Evaluate and deploy customized VLMs in production environments.
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Safety and Bias Mitigation in Fine-Tuned Models

 14 小时
This instructor-led, live training in 深圳 (online or onsite) is aimed at intermediate-level ML engineers and AI compliance professionals who wish to identify, evaluate, and reduce safety risks and biases in fine-tuned language models.By the end of this training, participants will be able to:
  • Understand the ethical and regulatory context for safe AI systems.
  • Identify and evaluate common forms of bias in fine-tuned models.
  • Apply bias mitigation techniques during and after training.
  • Design and audit models for safety, transparency, and fairness.
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Fine-Tuning for Retrieval-Augmented Generation (RAG) Systems

 14 小时
这门由讲师指导的深圳（线上或线下）培训课程，旨在针对中级NLP工程师和知识管理团队，帮助他们微调RAG管道，以提升在问答、企业搜索和摘要生成等应用场景中的性能。在培训结束时，参与者将能够：
  • 理解RAG系统的架构和工作流程。
  • 针对特定领域数据微调检索器和生成器组件。
  • 评估RAG性能，并通过PEFT技术进行改进。
  • 部署优化的RAG系统，用于内部或生产环境。
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Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)

 14 小时
这是一个由讲师指导的深圳（线上或线下）培训课程，针对中级机器学习从业者和AI开发者，他们希望微调并部署如LLaMA、Mistral和Qwen等开放权重模型，以用于特定的业务或内部应用。在培训结束时，参与者将能够：
  • 理解开源LLM的生态系统及其差异。
  • 为LLaMA、Mistral和Qwen等模型准备数据集和微调配置。
  • 使用Hugging Face Transformers和PEFT执行微调管道。
  • 在安全环境中评估、保存和部署微调后的模型。
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Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) Techniques for LLMs

 14 小时
这是由讲师指导的深圳（线上或线下）培训，旨在帮助中级数据科学家和AI工程师，使用LoRA、Adapter Tuning和Prefix Tuning等方法，以更经济高效的方式微调大型语言模型。在培训结束时，参与者将能够：
  • 理解参数高效微调方法背后的理论。
  • 使用Hugging Face PEFT实现LoRA、Adapter Tuning和Prefix Tuning。
  • 比较PEFT方法与完整微调的性能和成本权衡。
  • 部署和扩展微调后的LLM，并减少计算和存储需求。
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Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA

 14 小时
本课程为讲师指导的深圳（线上或线下）培训，适合中高级机器学习工程师、AI开发者和数据科学家，旨在学习如何使用QLoRA高效微调大型模型，以适应特定任务和定制需求。在培训结束时，学员将能够：
  • 理解QLoRA背后的理论以及大型语言模型的量化技术。
  • 在特定领域应用中，使用QLoRA微调大型语言模型。
  • 利用量化技术，在有限计算资源下优化微调性能。
  • 高效部署并评估微调模型在实际应用中的表现。
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Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

 14 小时
这门由讲师指导的深圳（线上或线下）培训课程，针对高阶机器学习工程师和AI研究人员，旨在教授如何应用RLHF来微调大型AI模型，以实现卓越的性能、安全性和一致性。在培训结束时，学员将能够：
  • 理解RLHF的理论基础，以及它在现代AI开发中的重要性。
  • 基于人类反馈实施奖励模型，以指导强化学习过程。
  • 使用RLHF技术微调大型语言模型，使输出与人类偏好一致。
  • 应用最佳实践，扩展RLHF工作流程，以适用于生产级AI系统。
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Domain-Specific Fine-Tuning for Finance

 21 小时
这种由讲师指导的 深圳 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。
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Troubleshooting Fine-Tuning Challenges

 14 小时
这种由讲师指导的 深圳 现场培训（在线或现场）面向希望提高诊断和解决机器学习模型微调挑战技能的高级专业人员。 在本次培训结束时，参与者将能够：
  • 诊断过度拟合、欠拟合和数据不平衡等问题。
  • 实施策略以提高模型收敛性。
  • 优化微调管道以获得更好的性能。
  • 使用实用工具和技术调试训练过程。
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Optimizing Large Models for Cost-Effective Fine-Tuning

 21 小时
这种由讲师指导的现场培训<现场>（在线或现场）面向希望掌握优化大型模型的技术，以便在实际场景中进行经济高效的微调的高级专业人员。 在本次培训结束时，参与者将能够：
  • 了解微调大型模型的挑战。
  • 将分散式训练技术应用于大型模型。
  • 利用模型量化和修剪提高效率。
  • 优化微调任务的硬体利用率。
  • 在生产环境中有效地部署微调的模型。
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Prompt Engineering and Few-Shot Fine-Tuning

 14 小时
这种由讲师指导的 深圳 现场培训（在线或现场）面向希望利用快速工程和少量学习的力量来优化实际应用的 LLM 性能的中级专业人士。 在本次培训结束时，参与者将能够：
  • 了解快速工程和小样本学习的原则。
  • 为各种 NLP 任务设计有效的提示。
  • 利用小样本技术以最少的数据调整 LLM。
  • 针对实际应用优化 LLM 性能。
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Fine-Tuning Multimodal Models

 28 小时
这种由讲师指导的 深圳 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。
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Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models

 21 小时
这项 深圳（在线或现场）的教学型现场培训旨在对希望微调DeepSeek LLM 模型以创建针对特定行业、领域或业务需求量身定制的专门 AI 应用程序的高级 AI 研究人员、机器学习工程师和开发人员进行培训。 培训结束时，参与者将能够：
  • 了解DeepSeek模型的架构和能力，包括DeepSeek-R1和DeepSeek-V3。
  • 准备数据集并对数据进行预处理以进行微调。
  • 对特定领域的应用程序进行微调DeepSeek LLM。
  • 有效地优化和部署微调的模型。
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Deploying Fine-Tuned Models in Production

 21 小时
这种由讲师指导的 深圳 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。
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Advanced Techniques in Transfer Learning

 14 小时
这种由讲师指导的 深圳 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。
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Introduction to Transfer Learning

 14 小时
这种由讲师指导的现场培训<本地>（在线或现场）面向希望了解和应用迁移学习技术来提高 AI 专案的效率和性能的初级到中级机器学习专业人员。 在本次培训结束时，参与者将能够：
  • 了解迁移学习的核心概念和优势。
  • 探索流行的预训练模型及其应用程式。
  • 为自定义任务执行预训练模型的微调。
  • 应用迁移学习来解决 NLP 和电脑视觉中的实际问题。
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Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)

 14 小时
这种由讲师指导的 深圳 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。
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Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)

 14 小时
这种由讲师指导的 深圳 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。
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Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)

 21 小时
这种由讲师指导的 深圳 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。
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上次更新:

即将举行的公开课程

Introduction to Transfer Learning

2025-07-07 09:30
14 小时
深圳 - 新世界中心

Deploying Fine-Tuned Models in Production

2025-07-21 09:30
21 小时
深圳 - 新世界中心

Domain-Specific Fine-Tuning for Finance

2025-08-04 09:30
21 小时
深圳 - 新世界中心

Fine-Tuning with Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

2025-08-18 09:30
14 小时
深圳 - 新世界中心

Deploying Fine-Tuned Models in Production

2025-09-01 09:30
21 小时
深圳 - 新世界中心

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