Corso di formazione Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models
L'apprendimento continuo è un insieme di strategie che permettono ai modelli di apprendimento automatico di aggiornarsi incrementalemente e adattarsi a nuovi dati nel tempo.
Questo corso guidato da un istruttore (online o in sede) si rivolge agli ingegneri avanzati di manutenzione AI e ai professionisti MLOps che desiderano implementare pipeline robuste di apprendimento continuo e strategie di aggiornamento efficaci per modelli già distribuiti e finetunati.
Al termine di questo corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Progettare ed implementare workflow di apprendimento continuo per modelli distribuiti.
- Mitigare l'oblio catastrofico attraverso una formazione appropriata e la gestione della memoria.
- Automatizzare il monitoraggio e gli trigger di aggiornamento in base al deriva del modello o ai cambiamenti dei dati.
- Integrare strategie di aggiornamento del modello nelle pipeline CI/CD esistenti e MLOps.
Formato del Corso
- Lectura interattiva e discussione.
- Molte esercitazioni e pratica.
- Implementazione pratica in un ambiente di laboratorio live.
Opzioni di Personalizzazione del Corso
- Per richiedere una formazione personalizzata per questo corso, si prega di contattarci per organizzare.
Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Struttura del corso
Introduzione allo Scopo dell'Apprendimento Continuo
- Perché l'apprendimento continuo è importante
- Sfide nella manutenzione di modelli affinati
- Strategie chiave e tipi di apprendimento (online, incrementale, trasferimento)
Gestione dei Dati e Pipeline Streaming
- Gestione di dataset in evoluzione
- Apprendimento online con mini-batch e API streaming
- Sfide nella etichettatura e annotazione dei dati nel tempo
Prevenzione dell'Oblivion Catastrofico
- Elastic Weight Consolidation (EWC)
- Metodi di riproduzione e strategie di riscuola
- Regolarizzazione e reti con memoria aumentata
Drift del Modello e Monitoraggio
- Rilevamento di drift dei dati e dei concetti
- Metriche per la salute del modello e il degrado delle prestazioni
- Attivazione automatica degli aggiornamenti del modello
Automazione nell'Aggiornamento del Modello
- Riadi allenamento automatizzato e strategie di pianificazione
- Integrazione con CI/CD e MLOps workflow
- Gestione della frequenza degli aggiornamenti e piani di rollback
Framework e Strumenti per l'Apprendimento Continuo
- Panoramica su Avalanche, Hugging Face Datasets e TorchReplay
- Sostegno del platform per l'apprendimento continuo (ad esempio, MLflow, Kubeflow)
- Considerazioni sulla Scalability e sul deployment
Casi Pratici e Architetture nel Mondo Reale
- Predizione del comportamento del cliente con pattern in evoluzione
- Monitoraggio delle macchine industriali con miglioramenti incrementali
- Sistemi di rilevamento frodi sotto modelli di minaccia cambianti
Riepilogo e Passaggi Successivi
Requisiti
- Una comprensione dei flussi di lavoro dell'apprendimento automatico e delle architetture di reti neurali
- esperienza con la raffinazione del modello e le pipeline di distribuzione
- Familiarità con il versionamento dei dati e la gestione del ciclo di vita del modello
Pubblico
- Ingegneri di manutenzione AI
- MLOps ingegneri
- Praticanti di apprendimento automatico responsabili della continuità del ciclo di vita del modello
14 ore
I corsi di formazione interaziendali richiedono più di 5 partecipanti.
Corso di formazione Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models - Booking
Corso di formazione Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models - Enquiry
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models - Richiesta di consulenza
Richiesta di consulenza
Corsi in Arrivo
Corsi relativi
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti dell'apprendimento automatico di livello avanzato che desiderano padroneggiare tecniche di transfer learning all'avanguardia e applicarle a problemi complessi del mondo reale.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere concetti e metodologie avanzate nell'apprendimento di trasferimento.
- Implementare tecniche di adattamento specifiche del dominio per modelli pre-addestrati.
- Applica l'apprendimento continuo per gestire attività e set di dati in evoluzione.
- Padroneggia la messa a punto multi-task per migliorare le prestazioni del modello in tutte le attività.
Ulteriori Informazioni...
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano implementare modelli ottimizzati in modo affidabile ed efficiente.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi le sfide legate all'implementazione di modelli ottimizzati nell'ambiente di produzione.
- Containerizza e distribuisci i modelli utilizzando strumenti come Docker e Kubernetes.
- Implementare il monitoraggio e la registrazione per i modelli distribuiti.
- Ottimizza i modelli per la latenza e la scalabilità in scenari reali.
Ulteriori Informazioni...
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano acquisire competenze pratiche nella personalizzazione di modelli di intelligenza artificiale per attività finanziarie critiche.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i fondamenti dell'ottimizzazione per le applicazioni finanziarie.
- Sfrutta i modelli pre-addestrati per attività specifiche del dominio nel settore finanziario.
- Applica tecniche per il rilevamento delle frodi, la valutazione del rischio e la generazione di consulenza finanziaria.
- Garantisci la conformità alle normative finanziarie come GDPR e SOX.
- Implementa la sicurezza dei dati e le pratiche etiche di intelligenza artificiale nelle applicazioni finanziarie.
Ulteriori Informazioni...
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio e avanzato che desiderano personalizzare modelli pre-addestrati per attività e set di dati specifici.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i principi del fine-tuning e le sue applicazioni.
- Preparare i set di dati per l'ottimizzazione dei modelli pre-addestrati.
- Ottimizza i modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) per le attività di NLP.
- Ottimizza le prestazioni del modello e affronta le sfide più comuni.
Ulteriori Informazioni...
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a sviluppatori di livello intermedio e professionisti dell'intelligenza artificiale che desiderano implementare strategie di messa a punto per modelli di grandi dimensioni senza la necessità di ampie risorse computazionali.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere i principi dell'adattamento di basso rango (LoRA).
- Implementa LoRA per una messa a punto efficiente di modelli di grandi dimensioni.
- Ottimizza l'ottimizzazione per ambienti con risorse limitate.
- Valuta e distribuisci modelli ottimizzati per LoRA per applicazioni pratiche.
Ulteriori Informazioni...
Fine-Tuning Multimodal Models
28 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello avanzato che desiderano padroneggiare la messa a punto di modelli multimodali per soluzioni di intelligenza artificiale innovative.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi l'architettura dei modelli multimodali come CLIP e Flamingo.
- Prepara e pre-elabora in modo efficace i set di dati multimodali.
- Ottimizza i modelli multimodali per attività specifiche.
- Ottimizza i modelli per le applicazioni e le prestazioni del mondo reale.
Ulteriori Informazioni...
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo con istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a professionisti di livello intermedio che desiderano migliorare i loro progetti di PNL attraverso l'efficace messa a punto di modelli linguistici pre-addestrati.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendi i fondamenti della messa a punto per le attività di NLP.
- Ottimizza i modelli pre-addestrati come GPT, BERT e T5 per applicazioni NLP specifiche.
- Ottimizza gli iperparametri per migliorare le prestazioni del modello.
- Valuta e distribuisci modelli ottimizzati in scenari reali.
Ulteriori Informazioni...
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection
14 oreThis instructor-led, live training in Italia (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.
Ulteriori Informazioni...
Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics
14 oreThis instructor-led, live training in Italia (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.
Ulteriori Informazioni...
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 oreQuesto corso di formazione dal vivo e guidato da un istruttore in Italia (online o in loco) è rivolto a ricercatori AI di livello avanzato, ingegneri di machine learning e sviluppatori che desiderano ottimizzare DeepSeek modelli LLM per creare applicazioni AI specializzate su misura per industrie, domini o esigenze aziendali specifiche.
Al termine di questo corso di formazione, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere l'architettura e le capacità dei modelli DeepSeek, inclusi DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3.
- Preparare set di dati e preprocessare i dati per l'ottimizzazione.
- Affinare DeepSeek LLM per applicazioni specifiche del settore.
- Ottimizzare e distribuire modelli ottimizzati in modo efficiente.
Ulteriori Informazioni...
Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance
14 oreThis instructor-led, live training in Italia (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.
Ulteriori Informazioni...
Fine-Tuning Legal AI Models: Contract Review and Legal Research
14 oreThis instructor-led, live training in Italia (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.
Ulteriori Informazioni...
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 oreQuesto corso guidato dal formatore in Italia (online o presenza) è rivolto a ingegneri di apprendimento automatico, sviluppatori AI e scienziati dei dati di livello intermedio-avanzato che desiderano imparare come utilizzare QLoRA per addestrare in modo efficiente modelli grandi su specifiche attività e personalizzazioni.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere la teoria dietro QLoRA e le tecniche di quantizzazione per LLM (Large Language Models).
- Mettere in pratica QLoRA nell'addestramento di modelli linguistici grandi per applicazioni specifiche del settore.
- Ottimizzare le prestazioni dell'addestramento su risorse computazionali limitate utilizzando la quantizzazione.
- Deployare e valutare modelli addestrati in applicazioni reali in modo efficiente.
Ulteriori Informazioni...
Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment
14 oreQuesto training live guidato dall'insegnante in Italia (online o sul posto) è rivolto a sviluppatori di AI embedded intermedi e specialisti di edge computing che desiderano affinare ed ottimizzare modelli AI leggeri per la distribuzione su dispositivi con risorse limitate.
Al termine di questo training, i partecipanti saranno in grado di:
- Selezionare e adattare modelli pre-addestrati idonei per il deployment all'edge.
- Applicare tecniche di quantizzazione, pruning ed altre tecniche di compressione per ridurre le dimensioni del modello e la latenza.
- Affinare i modelli utilizzando il transfer learning per ottenere prestazioni specifiche per l'attività.
- Distribuire modelli ottimizzati su piattaforme hardware reali all'edge.
Ulteriori Informazioni...
Fine-Tuning Open-Source LLMs (LLaMA, Mistral, Qwen, etc.)
14 oreQuesto corso guidato da un istruttore in Italia (online o presenza) è rivolto a praticanti intermediori di ML e sviluppatori AI che desiderano adattare e distribuire modelli open-weight come LLaMA, Mistral e Qwen per applicazioni aziendali specifiche o interne.
Al termine del corso, i partecipanti saranno in grado di:
- Comprendere l'ecosistema e le differenze tra LLM open source.
- Preparare insiemi di dati e configurazioni per l'adattamento per modelli come LLaMA, Mistral e Qwen.
- Eseguire pipeline di adattamento utilizzando Hugging Face Transformers e PEFT.
- Valutare, salvare e distribuire modelli adattati in ambienti sicuri.
Ulteriori Informazioni...
