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 de inteligență artificială generativă
- Principalele provocări și limitări ale AI generative
Arhitectura transformatorului și LLM-uri
- Ce este un transformator și cum funcționează?
- Principalele componente și caracteristici ale unui transformator
- Utilizarea transformatoarelor pentru a construi LLM-uri
Legi de scalare și optimizare
- Ce sunt legile de scalare și de ce sunt importante pentru LLMs?
- Cum se raportează legile de scalare la dimensiunea modelului, dimensiunea datelor, bugetul de calcul și cerințele de inferență?
- Cum pot contribui legile de scalare la optimizarea performanței și eficienței LLM-urilor?
Formarea și perfecționarea LLM-urilor
- Principalele etape și provocări ale formării LLM-urilor de la zero
- Avantajele și dezavantajele ajustării fine a LLM-urilor pentru sarcini specifice
- Cele mai bune practici și instrumente pentru formarea și perfecționarea LLM-urilor
Implementarea și utilizarea LLM-urilor
- Principalele considerații și provocări legate de implementarea LLM-urilor în producție
- Cazuri de utilizare și aplicații comune ale LLM-urilor în diverse domenii și industrii
- Integrarea LLM-urilor cu alte sisteme și platforme de inteligență artificială
Etica și viitorul inteligenței artificiale generative
- Implicațiile etice și sociale ale inteligenței artificiale generative și ale LLM-urilor
- Riscurile și daunele potențiale ale AI generative și ale LLM, cum ar fi prejudecata, dezinformarea și manipularea.
- Utilizarea responsabilă și benefică a IA generativă și a LLM-urilor
Rezumat și etapele următoare
Cerințe
-
Înțelegerea conceptelor de învățare automată, cum ar fi învățarea supravegheată și nesupravegheată, funcțiile de pierdere și divizarea datelor
Experiență cu programarea Python și manipularea datelor
Cunoștințe de bază despre rețele neuronale și procesarea limbajului natural
Audiență
-
Dezvoltatorii
Entuziaști ai învățării automate
21 ore