Schița de curs

Introducere în AI Generativă

  • Ce este AI-ul generativ și de ce este important?
  • Principalele tipuri și tehnici de AI generativă
  • Principalele provocări și limitări ale AI-ului generativ

Arhitectura Transformer și LLMs

  • Ce este un transformer și cum funcționează?
  • Principalele componente și caracteristici ale unui transformer
  • Folosirea transformerilor pentru a construi LLMs

Legile de Scalare și Optimizare

  • Ce sunt legile de scalare și de ce sunt importante pentru LLMs?
  • Cum se relaționează legile de scalare cu dimensiunea modelului, dimensiunea datelor, bugetul de calcul și cerințele de inferență?
  • Cum pot legile de scalare să ajute la optimizarea performanței și eficienței LLMs?

Antrenarea și Ajustarea LLMs

  • Principalele etape și provocări ale antrenării LLMs de la zero
  • Beneficiile și dezavantajele ajustării LLMs pentru sarcini specifice
  • Cele mai bune practici și instrumente pentru antrenarea și ajustarea LLMs

Implementarea și Utilizarea LLMs

  • Principalele considerații și provocări ale implementării LLMs în producție
  • Cazuri de utilizare comune și aplicații ale LLMs în diverse domenii și industrii
  • Integrarea LLMs cu alte sisteme și platforme de AI

Etica și Viitorul AI-ului Generativ

  • Implicațiile etice și sociale ale AI-ului generativ și LLMs
  • Riscurile și prejudiciile potențiale ale AI-ului generativ și LLMs, cum ar fi părtinirea, dezinformarea și manipularea
  • Utilizarea responsabilă și benefică a AI-ului generativ și LLMs

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea conceptelor de învățare automată, cum ar fi învățarea supervizată și nesupervizată, funcții de pierdere și împărțirea datelor
  • Experiență în programarea Python și manipularea datelor
  • Cunoștințe de bază despre rețele neuronale și procesarea limbajului natural

Publicul țintă

  • Dezvoltatori
  • Pasionați de învățarea automată
 21 Ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Mărturii (7)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite