Schița de curs

Introducere în Conversational AI și modelele lingvistice mici (SLM)

  • Fundamentele inteligenței artificiale conversaționale
  • Prezentare generală a SLM-urilor și a avantajelor acestora
  • Studii de caz ale SLM-urilor în aplicații interactive

Proiectarea fluxurilor conversaționale

  • Principii de proiectare a interacțiunii om-IA
  • Elaborarea unor dialoguri captivante și naturale
  • Considerații privind experiența utilizatorului (UX)

Crearea de roboți de servicii pentru clienți

  • Cazuri de utilizare pentru roboții de servicii pentru clienți
  • Integrarea SLM-urilor în platformele de servicii pentru clienți
  • Gestionarea întrebărilor obișnuite ale clienților cu ajutorul AI

Antrenarea SLM-urilor pentru interacțiune

  • Colectarea de date pentru inteligența artificială conversațională
  • Tehnici de instruire pentru SLM-uri în sistemele de dialog
  • Reglarea fină a modelelor pentru scenarii de interacțiune specifice

Evaluarea calității interacțiunii

  • Metrici pentru evaluarea AI conversațională
  • Testarea utilizatorilor și colectarea de feedback
  • Îmbunătățirea iterativă pe baza evaluării

Interacțiuni vocale și multimodale

  • Încorporarea recunoașterii vocale cu SLM-urile
  • Proiectarea interacțiunilor multimodale (text, voce, imagini)
  • Studii de caz privind asistenții vocali și chatbots

Personalizare și înțelegere contextuală

  • Tehnici de personalizare a interacțiunilor
  • Gestionarea conversațiilor în funcție de context
  • Confidențialitatea și securitatea datelor în IA personalizată

Considerații etice și atenuarea prejudecăților

  • Cadre etice pentru inteligența artificială conversațională
  • Identificarea și atenuarea prejudecăților în interacțiuni
  • Asigurarea incluziunii și a echității în comunicarea AI

Implementarea și extinderea

  • Strategii de implementare a sistemelor de inteligență artificială conversațională
  • Extinderea la scară largă a SLM pentru o utilizare pe scară largă
  • Monitorizarea și întreținerea interacțiunilor AI după implementare

Proiect final

  • Identificarea unei nevoi de inteligență artificială conversațională într-un domeniu ales
  • Dezvoltarea unui prototip cu ajutorul SLM-urilor
  • Testarea și prezentarea aplicației interactive

Evaluare finală

  • Prezentarea unui raport de proiect de vârf
  • Demonstrarea unui sistem funcțional de inteligență artificială conversațională
  • Evaluare bazată pe inovație, implicarea utilizatorilor și execuția tehnică

Rezumat și etapele următoare

Cerințe

  • Înțelegerea de bază a inteligenței artificiale și Machine Learning
  • Cunoștințe de programare Python.
  • Experiență cu concepte de procesare a limbajului natural

Audiență

  • Oameni de știință în domeniul datelor
  • Inginerii de învățare automată
  • Cercetători și dezvoltatori de inteligență artificială
  • Managerii de produs și designerii UX
 14 ore

Numărul de participanți


Pret per participant

Cursurile publice necesita 5+ participanti

Upcoming Courses

Cursuri înrudite

Small Language Models (SLMs): Applications and Innovations

 14 ore

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează cercetătorilor și dezvoltatorilor de date de nivel începător și intermediar care doresc să implementeze și să utilizeze modele lingvistice mici în diverse aplicații.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

  • Înțeleagă arhitectura și funcționalitatea modelelor lingvistice mici.
  • Să implementeze SLM-uri pentru sarcini precum generarea de text și analiza sentimentală.
  • să optimizeze și să ajusteze SLM-urile pentru cazuri de utilizare specifice.
  • Să implementeze SLM-uri în medii cu resurse limitate.
  • Evaluarea și interpretarea performanțelor SLM-urilor în scenarii reale.
Citește mai mult...

SLMs for Educational Tech: Tailoring AI for Learning and Development

 14 ore

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează tehnologilor educaționali de nivel mediu, designerilor educaționali și dezvoltatorilor de inteligență artificială din educație care doresc să integreze Small Language Models (SLMs) în platformele educaționale pentru a îmbunătăți procesele de predare și învățare.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

  • Înțeleagă rolul SLM-urilor în tehnologia educațională.
  • Să proiecteze experiențe de învățare bazate pe inteligență artificială folosind SLM-uri.
  • Să implementeze SLM-uri în diverse medii educaționale.
  • să evalueze eficacitatea SLM-urilor în ceea ce privește rezultatele învățării.
Citește mai mult...

SLMs for Smart Cities: Urban Planning and Management with AI

 14 ore

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează planificatorilor urbani de nivel intermediar, administratorilor de orașe și dezvoltatorilor de soluții pentru orașe inteligente care doresc să implementeze Small Language Models (SLMs) în proiecte de orașe inteligente pentru a îmbunătăți viața urbană.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

  • Înțeleagă aplicarea SLM-urilor în orașele inteligente.
  • Să integreze SLM-urile cu seturi de date urbane pentru îmbunătățirea procesului decizional.
  • Să dezvolte strategii pentru implementarea SLM-urilor în sistemele de management urban.
  • Să evalueze impactul SLM-urilor asupra planificării urbane și a soluțiilor pentru orașe inteligente.
Citește mai mult...

Small Language Models (SLMs) for Domain-Specific Applications

 28 ore

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de nivel mediu și inginerilor de învățare automată care doresc să creeze și să aplice modele lingvistice mici adaptate pentru domenii specifice, cum ar fi cel juridic, medical și tehnic.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

  • Înțeleagă importanța și aplicarea modelelor lingvistice specifice unui domeniu.
  • Să curețe și să preproceseze seturi de date specializate pentru instruirea modelelor.
  • Să formeze și să ajusteze modele lingvistice pentru aplicații specifice unui domeniu.
  • să evalueze și să compare modelele cu ajutorul unor parametri relevanți pentru domeniu.
  • Implementarea modelelor lingvistice specifice unui domeniu în scenarii din lumea reală.
Citește mai mult...

Small Language Models (SLMs): Developing Energy-Efficient AI

 21 ore

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează inginerilor de învățare automată și cercetătorilor în domeniul inteligenței artificiale de nivel avansat care doresc să dezvolte soluții de inteligență artificială eficiente din punct de vedere energetic cu modele lingvistice mici, care sunt atât puternice, cât și ecologice.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

  • Să înțeleagă impactul AI asupra consumului de energie și asupra mediului.
  • Să aplice tehnici de comprimare și optimizare a modelelor pentru a reduce dimensiunea și consumul de energie al modelelor de inteligență artificială.
  • Să utilizeze cadre hardware și software eficiente din punct de vedere energetic pentru implementarea AI.
  • Să implementeze cele mai bune practici pentru dezvoltarea durabilă a IA.
  • să promoveze și să contribuie la practicile durabile în industria IA.
Citește mai mult...

Small Language Models (SLMs) for On-Device AI

 21 ore

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor IT de nivel mediu care doresc să implementeze modele lingvistice mici direct pe dispozitive cu capacități de procesare limitate, deschizând posibilități pentru aplicații inovatoare în diverse sectoare.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

  • Înțeleagă provocările și soluțiile pentru implementarea AI pe hardware compact.
  • Să optimizeze și să comprime modelele AI pentru o implementare eficientă pe dispozitive.
  • să utilizeze cadre și instrumente moderne de inteligență artificială pentru implementarea modelelor pe dispozitiv.
  • Să proiecteze și să dezvolte aplicații AI în timp real pentru dispozitive mobile și IoT.
  • Evaluarea și asigurarea securității și confidențialității sistemelor de inteligență artificială pe dispozitiv.
Citește mai mult...