Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
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