Advanced LLMs for NLP Tasks Kurzusok

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek és szoftvermérnököknek szól, akik mesterséges intelligencia-alapú alkalmazásokat szeretnének építeni a LangChain keretrendszer segítségével.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a LangChain és összetevői alapjait.
• Integrálja a LangChaint olyan nagy nyelvi modellekkel (LLM), mint a GPT-4.
• Moduláris AI-alkalmazások létrehozása a LangChain segítségével.
• A LangChain alkalmazások gyakori problémáinak elhárítása.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű fejlesztőknek és szoftvermérnököknek szól, akik szeretnék megtanulni a LangChain alapvető koncepcióit és architektúráját, és gyakorlati készségeket szeretnének szerezni az AI-építéshez. meghajtású alkalmazások.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a LangChain alapelveit.
• Állítsa be és konfigurálja a LangChain környezetet.
• Ismerje meg az architektúrát és azt, hogy a LangChain hogyan kommunikál a nagy nyelvi modellekkel (LLM).
• Egyszerű alkalmazások fejlesztése a LangChain segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) adattudósoknak, gépi tanulással foglalkozó szakembereknek, valamint NLP-kutatóknak és -rajongóknak szól, akik hatékonyan szeretnék használni a Hugging Face-t NLP-feladatokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Használjon Hugging Face Transformer modellt, és finomhangolja egy adott adatkészleten. Szerezzen képességet a gyakori NLP kihívások önálló kezelésére. Hozza létre és ossza meg hatékonyan modellbemutatóit. Egyszerűsítse modelljei termelési célú optimalizálását. Használjon Hugging Face Transformers-t a gépi tanulási problémák széles skálájának megoldásához.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik a TextBlob segítségével kívánják megvalósítani és egyszerűsíteni az NLP-feladatokat, például hangulatelemzést, helyesírás-javítást, szövegosztályozási modellezést stb. .

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet az NLP-feladatok TextBlob segítségével történő megvalósításához.
• Ismerje meg a TextBlob szolgáltatásait, architektúráját és előnyeit.
• Ismerje meg, hogyan építhet szövegosztályozási rendszereket a TextBlob segítségével.
• Gyakori NLP-feladatok végrehajtása (Tokenizálás, WordNet, hangulatelemzés, Helyesírás-javítás stb.)
• Hajtsa végre a fejlett megvalósításokat egyszerű API-kkal és néhány soros kóddal.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak az adattudósoknak és fejlesztőknek szól, akik az Apache Sparkra épülő Spark NLP-et szeretnék használni természetes nyelvi szövegfeldolgozási modellek fejlesztésére, megvalósítására és méretezésére. és csővezetékek.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be a szükséges fejlesztői környezetet az NLP-folyamatok építésének megkezdéséhez az Spark NLP segítségével.
• Ismerje meg a Spark NLP használatának jellemzőit, architektúráját és előnyeit.
• A szövegfeldolgozás megvalósításához használja az Spark NLP-ben elérhető előre betanított modelleket.
• Tanulja meg, hogyan készíthet, taníthat és méretezhet Spark NLP modelleket gyártási szintű projektekhez.
• Alkalmazzon osztályozást, következtetést és hangulatelemzést a valós használati esetekre (klinikai adatok, vásárlói magatartásra vonatkozó betekintések stb.).

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű adat- és marketingszakembereket céloz meg, akik LLM-eket kívánnak alkalmazni különböző szöveges forrásokból származó közhangulat elemzésére és értelmezésére, mint például közösségi média bejegyzések, termékismertetők, és az ügyfelek visszajelzései.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a hangulatelemzés alapelveit és alkalmazását LLM-ek segítségével.
• Adatkészletek előfeldolgozása és előkészítése a hangulatelemzéshez.
• Tanítson és finomhangoljon LLM-eket, hogy pontosan tükrözze az érzelmeket a szövegben.
• Elemezze a hangulatot valós időben a közösségi médiából és más szöveges forrásokból.
• A hangulatelemzés eredményeit integrálhatja az üzleti stratégiákba és a döntéshozatali folyamatokba.

Ez a kurzus olyan emberek számára lett kialakítva, akik érdeklődnek az angol nyelvű szövegből származó jelentésből, bár a tudás más emberi nyelvekre is alkalmazható.

A kurzus kiterjed az emberek által írt szöveg használatára, például blogbejegyzésekre, tweetekre stb.

Például egy elemző létrehozhat egy algoritmust, amely a kiterjedt adatforrás alapján automatikusan megköti a következtetést.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő- és középszintű fejlesztőknek szól, akik az Google Gemini AI-t használó alkalmazásaikba integrálni szeretnék az AI-funkciókat.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a nagy nyelvi modellek alapjait.
• Állítsa be és használja az Google Gemini AI-t különféle AI-feladatokhoz.
• Szöveg-szöveg és kép-szöveg átalakítások végrehajtása.
• Alapvető mesterséges intelligencia-vezérelt alkalmazásokat készíthet.
• Fedezze fel az Google Gemini AI speciális funkcióit és testreszabási lehetőségeit.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű tartalomkészítőknek szól, akik az Google Gemini AI-t szeretnék felhasználni tartalmuk minőségének és hatékonyságának javítására.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI szerepét a tartalomalkotásban.
• Állítsa be és használja az Google Gemini AI-t a tartalom létrehozásához és optimalizálásához.
• Alkalmazzon szöveg-szöveg átalakításokat kreatív és eredeti tartalom létrehozásához.
• Alkalmazzon SEO stratégiákat mesterséges intelligencia által vezérelt betekintések segítségével.
• Elemezze a tartalom teljesítményét, és adaptálja a stratégiákat a Gemini AI segítségével.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) azoknak a középszintű ügyfélszolgálati szakembereknek szól, akik az Google Gemini AI-t szeretnék bevezetni ügyfélszolgálati tevékenységeikbe.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az AI hatását az ügyfélszolgálatra.
• Állítsa be az Google Gemini AI-t az ügyfelek interakcióinak automatizálásához és személyre szabásához.
• Használja a szöveg-szöveg és kép-szöveg átalakításokat a szolgáltatás hatékonyságának javítása érdekében.
• AI-vezérelt stratégiák kidolgozása a valós idejű vásárlói visszajelzések elemzéséhez.
• Fedezze fel a speciális funkciókat a zökkenőmentes ügyfélszolgálati élmény megteremtéséhez.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű adatelemzőknek és üzleti szakembereknek szól, akik az Google Gemini segítségével intuitívabban szeretnének elvégezni összetett adatelemzési feladatokat különböző iparágakban. AI.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg az Google Gemini AI alapjait.
• Különféle adatforrások csatlakoztatása a Gemini AI-hez.
• Fedezze fel az adatokat természetes nyelvű lekérdezések segítségével.
• Adatminták elemzése és betekintések származtatása.
• Lenyűgöző adatvizualizációk létrehozása.
• Hatékonyan kommunikáljon adatvezérelt betekintésekkel.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű fejlesztőknek szól, akik szeretnék megtanulni, hogyan kell a generatív AI-t LLM-ekkel együtt használni különféle feladatokhoz és tartományokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Magyarázza el, mi a generatív AI és hogyan működik. Mutassa be az LLM-eket tápláló transzformátor architektúrát. Használjon empirikus skálázási törvényeket az LLM-ek optimalizálásához a különböző feladatokhoz és korlátokhoz. Alkalmazza a legmodernebb eszközöket és módszereket az LLM-ek betanításához, finomhangolásához és üzembe helyezéséhez. Beszélje meg a generatív mesterséges intelligencia lehetőségeit és kockázatait a társadalom és az üzleti élet számára.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) középszintű AI-kutatóknak, gépi tanulással foglalkozó szakembereknek és adattudósoknak szól, akik a LlamaIndex segítségével szeretnék javítani az AI-modellek képességeit, pontosabbá és pontosabbá téve azokat. megbízható különféle alkalmazásokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Ismerje meg a LlamaIndex alapelveit és összetevőit.
• Adatok begyűjtése és szerkezete az LLM-ekkel való használatra.
• Az AI-modell teljesítményének javítása érdekében hajtson végre kontextusbővítést.
• Integrálja a LlamaIndexet a meglévő AI-rendszerekbe és munkafolyamatokba.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és haladó szintű fejlesztőknek és adattudósoknak szól, akik szeretnék elsajátítani a LlamaIndexet innovatív LLM-alapú alkalmazások fejlesztéséhez.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

• Állítsa be és konfigurálja a LlamaIndexet az LLM-ekkel való használatra.
• Egyéni adatkészletek indexelése és lekérdezése a LlamaIndex segítségével az LLM funkciók javítása érdekében.
• Tervezzen és fejlesszen kifinomult alkalmazásokat, amelyek a LlamaIndexet és az LLM-eket használják.
• Ismerje meg és alkalmazza az LLM-ekkel és a LlamaIndexszel való munkavégzés legjobb gyakorlatait.
• Keresse meg az LLM-alapú alkalmazások telepítésével kapcsolatos etikai megfontolásokat.

Ez az oktató által vezetett, élő képzés a Magyarország-ban (online vagy helyszíni) kezdő és középszintű fejlesztőknek szól, akik nagy nyelvi modelleket kívánnak használni különféle természetes nyelvi feladatokhoz.

A képzés végére a résztvevők képesek lesznek:

Hozzon létre egy fejlesztői környezetet, amely magában foglal egy népszerű LLM-et. Hozzon létre egy alapvető LLM-et, és finomhangolja azt egy egyéni adatkészleten. Használja az LLM-eket különböző természetes nyelvi feladatokhoz, mint például szövegösszegzés, kérdések megválaszolása, szöveggenerálás stb. Az LLM-ek hibakeresése és értékelése olyan eszközökkel, mint a TensorBoard, PyTorch Lightning és Hugging Face Datasets.