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.
Schița de curs
Introducere în Inteligența Artificială Generativă
- Ce este inteligența artificială generativă și de ce este importantă?
- Principalele tipuri și tehnici ale inteligenței artificiale generative
- Principalii provocări și limitări ale inteligenței artificiale generative
Arhitectura Transformer și Modele Limbaj Large (LLM)
- Ce este un transformer și cum funcționează?
- Componentele și caracteristicile principale ale unui transformer
- Utilizarea transformatorilor pentru a construi LLM-uri
Legii de Scalare și Optimizare
- Ce sunt legile de scalare și de ce sunt importante pentru LLM-uri?
- Cum se relatează legile de scalare cu dimensiunea modelului, mărimea datelor, bugetul calculației și cerințele inferenței?
- Cum pot ajuta legile de scalare la optimizarea performanței și eficienței LLM-urilor?
Antrenament și Fine-Tuning al LLM-urilor
- Pașii principale și provocările de antrenat LLM-uri din nou
- Avantaje și dezavantaje ale fine-tuningului LLM-urilor pentru anumite sarcini
- Cele mai bune practici și instrumente pentru antrenamentul și fine-tuning-ul LLM-urilor
Implementarea și Utilizarea LLM-urilor
- Principalele considerații și provocări de implementare a LLM-urilor în producție
- Exemple comune de utilizare și aplicații ale LLM-urilor în diverse domenii și industrii
- Integrarea LLM-urilor cu alte sisteme AI și platforme
Etica și Viitorul Inteligenței Artificiale Generative
- Implicațiile etice și sociale ale inteligenței artificiale generative și a LLM-urilor
- Riscurile potențiale și prejudicii ale inteligenței artificiale generative și a LLM-urilor, cum ar fi prejudecățele, informațiile false și manipularea
- Utilizarea responsabilă și benefică a inteligenței artificiale generative și a LLM-urilor
Rezumat și Pași Următori
Cerințe
- Oțelirea conceptelor de învățare automată, cum ar fi învățarea supervizată și nesupervizată, funcțiile de pierdere și împărțirea datelor
- Experiență cu programarea în Python și manipularea datelor
- Cunoștințe de bază despre rețele neuronale și procesarea limbajului natural
Publicul-țintă
- Dezvoltatori
- Enthusiasti ai învățării automatizate
21 ore
Mărturii (7)
Exemple și linkuri depozit excel
Olga - GE HealthCare
Curs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Tradus de catre o masina
o mulțime de exemple și diferite instrumente de verificare
Bartosz - GE HealthCare
Curs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Tradus de catre o masina
GPT-uri personalizate, inginerie promptă
Marcin Stezowski - GE HealthCare
Curs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Tradus de catre o masina
Perspectivă largă
Artur - GE HealthCare
Curs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Tradus de catre o masina
Exemple tehnice în corelație cu teoria.
Marcin - GE HealthCare
Curs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Tradus de catre o masina
Mikołaj fundal în afara IT permite prezentarea acestui subiect din unghi diferit - foarte necesar pentru IT oameni!
Grzegorz - GE HealthCare
Curs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Tradus de catre o masina
Explicație din altă perspectivă decât cea IT. Adăugarea de valoare
Marcin - GE HealthCare
Curs - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Tradus de catre o masina
