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 generatív AI-ba
- Mi a generatív AI és miért fontos?
- A generatív AI főbb típusai és technikái
- A generatív mesterséges intelligencia fő kihívásai és korlátai
Transformer Architecture és LLM-ek
- Mi az a transzformátor és hogyan működik?
- A transzformátor fő összetevői és jellemzői
- Transzformátorok használata LLM-ek építéséhez
Méretezési törvények és optimalizálás
- Mik azok a skálázási törvények, és miért fontosak az LLM-ek számára?
- Hogyan kapcsolódnak a méretezési törvények a modell méretéhez, az adatmérethez, a számítási költségvetéshez és a következtetési követelményekhez?
- Hogyan segíthetik a skálázási törvények az LLM-ek teljesítményének és hatékonyságának optimalizálását?
LLM-ek képzése és finomhangolása
- Az LLM-ek képzésének fő lépései és kihívásai a semmiből
- Az LLM-ek konkrét feladatokra történő finomhangolásának előnyei és hátrányai
- A legjobb gyakorlatok és eszközök az LLM-ek képzéséhez és finomhangolásához
LLM-ek telepítése és használata
- Az LLM-ek éles üzembe helyezésének fő szempontjai és kihívásai
- Az LLM-ek gyakori felhasználási esetei és alkalmazásai különböző területeken és iparágakban
- LLM-ek integrálása más AI rendszerekkel és platformokkal
A generatív AI etikája és jövője
- A generatív AI és LLM-ek etikai és társadalmi vonatkozásai
- A generatív mesterséges intelligencia és az LLM lehetséges kockázatai és ártalmai, például elfogultság, félretájékoztatás és manipuláció
- A generatív AI és LLM-ek felelősségteljes és jótékony használata
Összegzés és a következő lépések
Követelmények
- A gépi tanulási koncepciók megértése, mint például a felügyelt és felügyelet nélküli tanulás, veszteségi függvények és adatfelosztás. Tapasztalat Python programozásban és adatmanipulációban Neurális hálózatok és természetes nyelvi feldolgozás alapismeretei
Közönség
- Fejlesztők A gépi tanulás szerelmesei
21 Órák
Vélemények (7)
Példák és hivatkozások excel tárház
Olga - GE HealthCare
Kurzus - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Gépi fordítás
sok példa és különböző ellenőrzési eszközök
Bartosz - GE HealthCare
Kurzus - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Gépi fordítás
Egyedi GPT-k, gyors tervezés
Marcin Stezowski - GE HealthCare
Kurzus - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Gépi fordítás
Széles perspektíva
Artur - GE HealthCare
Kurzus - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Gépi fordítás
Műszaki példák az elmélettel összefüggésben.
Marcin - GE HealthCare
Kurzus - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Gépi fordítás
A Mikołaj informatikán kívüli háttere lehetővé teszi ennek a témának a különböző szemszögből történő bemutatását – ez nagyon szükséges az informatikusoknak!
Grzegorz - GE HealthCare
Kurzus - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Gépi fordítás
Az informatikai szempontoktól eltérő magyarázat. Hozzáadott érték
Marcin - GE HealthCare
Kurzus - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Gépi fordítás
