Schița de curs

Introducere în AI Generativă

  • Ce este AI generativă și de ce este importantă?
  • Principalele tipuri și tehnici ale AI generativei.
  • Principalele provocări și limitări ale AI generativei.

Arhitectura Transformer și LLMs

  • Ce este un transformer și cum funcționează?
  • Principalele componente și caracteristici ale unui transformer.
  • Utilizarea transformer-urilor pentru a construi LLMs.

Legi de Scalare și Optimizare

  • Ce sunt legile de scalare și de ce sunt importante pentru LLMs?
  • Cum se relatează legile de scalare cu dimensiunea modelului, dimensiunea datelor, bugetul computațional și cerințele de inferență?
  • Cum pot ajuta legile de scalare la optimizarea performanței și eficienței LLMs?

Instruirea și Ajustarea LLMs

  • Principalele pași și provocări ale instruirii LLMs de la zero.
  • Avantajele și dezavantajele ajustării LLMs pentru sarcini specifice.
  • Practici și instrumente de frontieră pentru instruirea și ajustarea LLMs.

Implementarea și Utilizarea LLMs

  • Principalele considerente 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 AI și platforme.

Etica și Viitorul AI Generativei

  • Implicațiile etice și sociale ale AI generativei și LLMs.
  • Riscuri potențiale și dăuni ale AI generativei și LLMs, cum ar fi prejudecarea, disinformația și manipularea.
  • Utilizarea responsabilă și benefică a AI generativei și LLMs.

Rezumat și Pași Următori

Cerințe

  • Înțelegerea conceptelor de învățare automată, cum ar fi învățarea supravegheată și nesupravegheată, funcții de pierdere și împărțirea datelor.
  • Experiență cu programare Python și manipularea datelor.
  • Cunoștințe de bază despre rețele neuronale și procesarea limbajului natural.

Audiență

  • Dezvoltatori
  • Aficieni ai învățării automate.
 21 ore

Numărul de participanți


Prețul pe participant

Mărturii (7)

Cursuri viitoare

Categorii înrudite