Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) - Plan Szkolenia
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) is a specialized skill used to enhance multimodal AI systems that process both visual and textual inputs for real-world applications.
This instructor-led, live training (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.
Format of the Course
- Interactive lecture and discussion.
- Lots of exercises and practice.
- Hands-on implementation in a live-lab environment.
Course Customization Options
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
Plan Szkolenia
Introduction to Vision-Language Models
- Overview of VLMs and their role in multimodal AI
- Popular architectures: CLIP, Flamingo, BLIP, etc.
- Use cases: search, captioning, autonomous systems, content analysis
Preparing the Fine-Tuning Environment
- Setting up OpenCLIP and other VLM libraries
- Dataset formats for image-text pairs
- Preprocessing pipelines for vision and language inputs
Fine-Tuning CLIP and Similar Models
- Contrastive loss and joint embedding spaces
- Hands-on: fine-tuning CLIP on custom datasets
- Handling domain-specific and multilingual data
Advanced Fine-Tuning Techniques
- Using LoRA and adapter-based methods for efficiency
- Prompt tuning and visual prompt injection
- Zero-shot vs. fine-tuned evaluation trade-offs
Evaluation and Benchmarking
- Metrics for VLMs: retrieval accuracy, BLEU, CIDEr, recall
- Visual-text alignment diagnostics
- Visualizing embedding spaces and misclassifications
Deployment and Use in Real Applications
- Exporting models for inference (TorchScript, ONNX)
- Integrating VLMs into pipelines or APIs
- Resource considerations and model scaling
Case Studies and Applied Scenarios
- Media analysis and content moderation
- Search and retrieval in e-commerce and digital libraries
- Multimodal interaction in robotics and autonomous systems
Summary and Next Steps
Wymagania
- An understanding of deep learning for vision and NLP
- Experience with PyTorch and transformer-based models
- Familiarity with multimodal model architectures
Audience
- Computer vision engineers
- AI developers
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) - Plan Szkolenia - Booking
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) - Plan Szkolenia - Enquiry
Fine-Tuning Vision-Language Models (VLMs) - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Advanced Techniques in Transfer Learning
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych specjalistów od uczenia maszynowego, którzy chcą opanować najnowocześniejsze techniki uczenia transferowego i zastosować je do złożonych problemów w świecie rzeczywistym.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć zaawansowane koncepcje i metodologie w uczeniu transferowym.
- Wdrożyć techniki adaptacji specyficzne dla domeny dla wstępnie wytrenowanych modeli.
- Zastosować ciągłe uczenie się do zarządzania ewoluującymi zadaniami i zestawami danych.
- Opanować wielozadaniowe dostrajanie w celu zwiększenia wydajności modelu w różnych zadaniach.
Continual Learning and Model Update Strategies for Fine-Tuned Models
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w Polsce, jest skierowane do zaawansowanych inżynierów utrzymania AI oraz profesjonalistów MLOps, którzy chcą wdrożyć solidne, ciągłe ścieżki uczenia się oraz skuteczne strategie aktualizacji dla wdrożonych, dostosowanych modeli.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Projektować i wdrażać ciągłe procesy uczenia się dla wdrożonych modeli.
- Zmniejszać zapominanie katastrofalne dzięki właściwemu szkoleniu i zarządzaniu pamięcią.
- Automatyzować monitorowanie i uruchamianie aktualizacji na podstawie odchyleń modeli lub zmian w danych.
- Integrować strategie aktualizacji modeli z istniejącymi pipeline'ami CI/CD oraz MLOps.
Deploying Fine-Tuned Models in Production
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą niezawodnie i wydajnie wdrażać precyzyjnie dostrojone modele.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć wyzwania związane z wdrażaniem precyzyjnie dostrojonych modeli do produkcji.
- Konteneryzować i wdrażać modele przy użyciu narzędzi takich jak Docker i Kubernetes.
- Wdrożyć monitorowanie i rejestrowanie wdrożonych modeli.
- Optymalizować modele pod kątem opóźnień i skalowalności w rzeczywistych scenariuszach.
Domain-Specific Fine-Tuning for Finance
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średniozaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zdobyć praktyczne umiejętności dostosowywania modeli AI do krytycznych zadań finansowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć podstawy dostrajania dla aplikacji finansowych.
- Wykorzystać wstępnie wytrenowane modele do zadań specyficznych dla domeny w finansach.
- Stosować techniki wykrywania oszustw, oceny ryzyka i generowania porad finansowych.
- Zapewnienie zgodności z przepisami finansowymi, takimi jak GDPR i SOX.
- Wdrożenie bezpieczeństwa danych i etycznych praktyk AI w aplikacjach finansowych.
Fine-Tuning Models and Large Language Models (LLMs)
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych i zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą dostosować wstępnie wytrenowane modele do określonych zadań i zestawów danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć zasady dostrajania i jego zastosowania.
- Przygotować zestawy danych do dostrajania wstępnie wytrenowanych modeli.
- Dostroić duże modele językowe (LLM) do zadań NLP.
- Optymalizować wydajność modeli i radzić sobie z typowymi wyzwaniami.
Efficient Fine-Tuning with Low-Rank Adaptation (LoRA)
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych programistów i praktyków AI, którzy chcą wdrożyć strategie dostrajania dużych modeli bez potrzeby korzystania z rozległych zasobów obliczeniowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć zasady Low-Rank Adaptation (LoRA).
- Wdrożyć LoRA w celu wydajnego dostrajania dużych modeli.
- Zoptymalizować dostrajanie dla środowisk o ograniczonych zasobach.
- Ocenić i wdrożyć modele dostrojone LoRA do praktycznych zastosowań.
Fine-Tuning Multimodal Models
28 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą opanować multimodalne dostrajanie modeli dla innowacyjnych rozwiązań AI.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć architekturę modeli multimodalnych, takich jak CLIP i Flamingo.
- Skutecznie przygotowywać i wstępnie przetwarzać multimodalne zestawy danych.
- Dostroić modele multimodalne do konkretnych zadań.
- Optymalizować modele pod kątem rzeczywistych zastosowań i wydajności.
Fine-Tuning for Natural Language Processing (NLP)
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą ulepszyć swoje projekty NLP poprzez skuteczne dostrojenie wstępnie wytrenowanych modeli językowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć podstawy dostrajania dla zadań NLP.
- Dostroić wstępnie wytrenowane modele, takie jak GPT, BERT i T5, do konkretnych zastosowań NLP.
- Optymalizacja hiperparametrów w celu poprawy wydajności modelu.
- Ocena i wdrażanie dostrojonych modeli w rzeczywistych scenariuszach.
Fine-Tuning AI for Financial Services: Risk Prediction and Fraud Detection
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (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.
Fine-Tuning AI for Healthcare: Medical Diagnosis and Predictive Analytics
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (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.
Fine-Tuning DeepSeek LLM for Custom AI Models
21 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla zaawansowanych badaczy sztucznej inteligencji, inżynierów uczenia maszynowego i programistów, którzy chcą dostroić DeepSeek modele LLM do tworzenia wyspecjalizowanych aplikacji AI dostosowanych do konkretnych branż, dziedzin lub potrzeb biznesowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć architekturę i możliwości modeli DeepSeek, w tym DeepSeek-R1 i DeepSeek-V3.
- Przygotować zestawy danych i wstępnie przetworzyć dane do dostrojenia.
- Dostrajanie DeepSeek LLM do zastosowań specyficznych dla danej domeny.
- Efektywna optymalizacja i wdrażanie dostrojonych modeli.
Fine-Tuning Defense AI for Autonomous Systems and Surveillance
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (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.
Fine-Tuning Legal AI Models: Contract Review and Legal Research
14 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (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.
Fine-Tuning Large Language Models Using QLoRA
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora, dostępne online lub na miejscu w Polsce, jest skierowane do inżynierów uczenia maszynowego, deweloperów AI oraz naukowców danych na poziomie średnim do zaawansowanym, którzy chcą nauczyć się używania QLoRA do efektywnego dopasowywania dużych modeli do określonych zadań i dostosowań.
Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Zrozumieć teorię stojącą za QLoRA i technikami kwantyzacji dla modeli językowych (LLMs).
- Wdrożyć QLoRA w procesie dopasowywania dużych modeli językowych do zastosowań specjalistycznych.
- Optymalizować wydajność dopasowywania przy ograniczonych zasobach obliczeniowych za pomocą kwantyzacji.
- Efektywnie wdrażać i oceniać dopasowane modele w rzeczywistych zastosowaniach.
Fine-Tuning Lightweight Models for Edge AI Deployment
14 godzinTo szkolenie prowadzone przez instruktora w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowane do średniozaawansowanych programistów AI wbudowanej i specjalistów obliczeń na krawędzi, którzy chcą dostosowywać i optymalizować lekko ważone modele AI do wdrażania na urządzeniach o ograniczonych zasobach.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
- Wybierać i dostosowywać wstępnie przeszkolone modele odpowiednie do wdrażania na krawędzi.
- Zastosować kwantyzację, obcięcie i inne techniki kompresji w celu zmniejszenia rozmiaru modelu i opóźnień.
- Dostosowywać modele za pomocą transfer learning dla specyficznych zadań.
- Wdrażać zoptymalizowane modele na rzeczywistych platformach sprzętowych na krawędzi.