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 modelele lingvistice specifice domeniului
- Prezentare generală a modelelor lingvistice în IA
- Importanța specializării în modelele lingvistice
- Studii de caz de modele specifice unui domeniu de succes
Curățarea și preprocesarea datelor
- Identificarea și colectarea seturilor de date specifice domeniului
- Tehnici de curățare și preprocesare a datelor
- Considerații etice în crearea seturilor de date
Formarea și ajustarea modelului
- Introducere în învățarea prin transfer și reglarea fină
- Selectarea modelelor de bază pentru formarea specifică domeniului
- Tehnici pentru o reglare fină eficientă
Metrici de evaluare și performanța modelului
- Metrici pentru evaluarea modelelor specifice unui domeniu
- Evaluarea comparativă a modelelor în raport cu sarcini specifice domeniului
- Înțelegerea limitărilor și a compromisurilor
Strategii de implementare
- Integrarea modelelor lingvistice în aplicații specifice domeniului
- Scalabilitatea și întreținerea modelelor implementate
- Învățare continuă și actualizări ale modelelor în timpul implementării
Domeniu juridic
- Considerații speciale pentru modelele lingvistice juridice
- Corpus de jurisprudență și de legi pentru formare
- Aplicații în cercetarea juridică și analiza documentelor
Domeniu medical
- Provocări în procesarea limbajului medical
- Conformitatea HIPAA și confidențialitatea datelor
- Cazuri de utilizare în analiza literaturii medicale și interacțiunea cu pacienții
Domeniu tehnic
- Jargonul tehnic și implicațiile sale pentru modelele lingvistice
- Collaboration cu experți în domeniu
- Generarea documentației tehnice și comentarea codului
Proiect și evaluare
- Propunerea de proiect și colectarea inițială a setului de date
- Prezentarea unui proiect finalizat și a performanței modelului
- Evaluare finală și feedback
Rezumat și etape următoare
Cerințe
- Înțelegerea de bază a conceptelor de învățare automată
- Familiaritate cu programarea Python
- Cunoașterea fundamentelor de procesare a limbajului natural
Audiență
- Oameni de știință în domeniul datelor
- Inginerii de învățare automată
28 ore