План на курса

Въведение в домейн-специфичните езикови модели

  • Преглед на езиковите модели в AI
  • Значение на специализацията в езиковите модели
  • Казуси от успешни модели, специфични за домейна

Куриране и предварителна обработка на данни

  • Идентифициране и събиране на набори от данни, специфични за домейна
  • Техники за почистване и предварителна обработка на данни
  • Етични съображения при създаването на набор от данни

Обучение и фина настройка на модела

  • Въведение в трансферното обучение и фина настройка
  • Избор на базови модели за специфично за домейн обучение
  • Техники за ефективна фина настройка

Показатели за оценка и ефективност на модела

  • Метрики за оценка на специфичен за домейн модел
  • Сравнителни модели спрямо специфични за домейн задачи
  • Разбиране на ограниченията и компромисите

Стратегии за внедряване

  • Интегриране на езикови модели в специфични за домейн приложения
  • Scalaспособност и поддръжка на разгърнати модели
  • Непрекъснато обучение и актуализации на модела при внедряване

Фокус върху правния домейн

  • Специални съображения за юридически езикови модели
  • Съдебна практика и законов корпус за обучение
  • Приложения в правните изследвания и анализ на документи

Фокус на медицинската област

  • Предизвикателства при обработката на медицински език
  • Съответствие с HIPAA и поверителност на данните
  • Случаи на употреба при преглед на медицинска литература и взаимодействие с пациенти

Фокус върху техническата област

  • Технически жаргон и неговите последици за езиковите модели
  • Collaboration с експерти по темата
  • Генериране на техническа документация и коментиране на код

Проект и оценка

  • Проектно предложение и първоначално събиране на набор от данни
  • Представяне на завършен проект и моделно изпълнение
  • Крайна оценка и обратна връзка

Обобщение и следващи стъпки

Изисквания

  • Основно разбиране на концепциите за машинно обучение
  • Познаване на Python програмиране
  • Познаване на основите на обработката на естествен език

Публика

  • Учени по данни
  • Инженери за машинно обучение
 28 Часа

Брой участници


Цена за участник

Предстоящи Курсове

Свързани Kатегории