Köszönjük, hogy elküldte érdeklődését! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Köszönjük, hogy elküldte foglalását! Csapatunk egyik tagja hamarosan felveszi Önnel a kapcsolatot.
Kurzusleírás
Bevezetés a kis nyelvi modellekbe (SLM-ek)
- A nyelvi modellek áttekintése
- Evolúció a nagytól a kis nyelvi modellig
- SLM-ek felépítése és tervezése
- Az SLM-ek előnyei és korlátai
Műszaki alapok
- Neurális hálózatok és paraméterek megértése
- Képzési folyamatok SLM-ek számára
- Adatkövetelmények és modelloptimalizálás
- Nyelvi modellek értékelési mérőszámai
SLM-ek a természetes nyelvi feldolgozásban
- Szöveggenerálás SLM-ekkel
- Nyelvi fordítás és lokalizáció
- Érzelemelemzés és szövegosztályozás
- Kérdések megválaszolása és chatbotok
Az SLM-ek valós alkalmazásai
- Mobil alkalmazások: Eszközön belüli nyelvfeldolgozás
- Beágyazott rendszerek: SLM-ek az IoT-eszközökben
- Adatvédelmi AI: Helyi adatfeldolgozás
- Edge computing: SLM-ek alacsony késleltetésű környezetekben
Esettanulmányok
- Az SLM-ek sikeres telepítésének elemzése
- Iparspecifikus alkalmazások (egészségügy, Finance stb.)
- Összehasonlító vizsgálat: SLM-ek vs. nagy gyártási modellek
Jövőbeli irányok
- Kutatási trendek az SLM-ekben
- Kihívások a méretezés és a telepítés során
- Etikai megfontolások és felelős mesterséges intelligencia
- Az előttünk álló út: Új generációs SLM-ek
Gyakorlati műhelyek
- Egyszerű SLM készítése szöveggeneráláshoz
- SLM-ek integrálása mobilalkalmazásokba
- SLM-ek finomhangolása meghatározott feladatokhoz
- Teljesítményelemzés és modell értelmezhetőség
Capstone projekt
- Az SLM-alkalmazás problémás területének azonosítása
- SLM megoldás tervezése és megvalósítása
- Tesztelés és iteráció a modellen
- A projekt és az eredmények bemutatása
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- A gépi tanulási koncepciók alapvető ismerete
- Ismerkedés a Python programozással
- Neurális hálózatok és mély tanulás ismerete
Közönség
- Adattudósok
- Szoftverfejlesztők
- AI-rajongók
14 Órák