Mulțumim pentru trimiterea solicitării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Mulțumim pentru trimiterea rezervării! Un membru al echipei noastre vă va contacta în curând.
Schița de curs
Introducere în Modelele de Limbaj Specifice Domeniului
- Prezentare generală a modelelor de limbaj în inteligența artificială
- Importanța specializării în modelele de limbaj
- Studii de caz ale modelelor de limbaj specifice domeniului cu succes
Selectarea și Prelucrarea Datelor
- Identificarea și colectarea seturilor de date specifice domeniului
- Tehnici de curățare și preprocesare a datelor
- Considerații etice în crearea seturilor de date
Antrenarea și Ajustarea Modelelor
- Introducere în învățarea prin transfer și ajustare
- Selectarea modelelor de bază pentru antrenament specific domeniului
- Tehnici pentru o ajustare eficientă
Metrici de Evaluare și Performanța Modelului
- Metrici pentru evaluarea modelelor specifice domeniului
- Compararea modelelor pe baza sarcinilor specifice domeniului
- Înțelegerea limitărilor și a compromisurilor
Strategii de Implementare
- Integrarea modelelor de limbaj în aplicații specifice domeniului
- Scalabilitatea și întreținerea modelelor implementate
- Învățarea continuă și actualizările modelelor în implementare
Focus pe Domeniul Juridic
- Considerații speciale pentru modelele de limbaj juridic
- Corpus de legi și jurisprudență pentru antrenament
- Aplicații în cercetarea juridică și analiza documentelor
Focus pe Domeniul Medical
- Provocări în procesarea limbajului medical
- Conformitatea HIPAA și confidențialitatea datelor
- Cazuri de utilizare în analiza literaturii medicale și interacțiunea cu pacienții
Focus pe Domeniul Tehnic
- Jargonul tehnic și implicațiile sale pentru modelele de limbaj
- Colaborarea cu experți în domeniu
- Generarea documentației tehnice și comentarea codului
Proiect și Evaluare
- Propunerea proiectului și colectarea inițială a datelor
- Prezentarea unui proiect finalizat și a performanței modelului
- Evaluarea finală și feedback
Rezumat și Următorii Pași
Cerințe
- Cunoștințe de bază despre conceptele de machine learning
- Familiaritate cu programarea în Python
- Cunoștințe fundamentale despre procesarea limbajului natural
Publicul țintă
- Data scientiști
- Ingineri de machine learning
28 Ore
