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-hoz
- Mi az a generatív AI és miért fontos?
- A generatív AI főbb típusai és technikái
- A generatív AI fő kihívásai és korlátozásai
Transformer architektúra és LLM-k
- Mi az a transformer és hogyan működik?
- A transformer főbb elemei és jellemzői
- Transformers használata LLM-k létrehozására
Méretezési törvények és optimalizálás
- Mi a méretezési törvények és miért fontosak az LLM-k számára?
- Milyen kapcsolat áll a méretezési törvények között, a modellméret, az adathalmaz mérete, a számítási költségvetés és az inferencia követelmények között?
- Hogyan segíthetnek a méretezési törvények az LLM-k teljesítményének és hatékonyságának optimalizálásában?
LLM-k betanítása és finomhangolása
- Az LLM-k nullától történő betanításának főbb lépései és kihívásai
- A feladatokra szabott finomhangolás előnyei és hátrányai
- Legjobb gyakorlatok és eszközök az LLM-k betanításához és finomhangolásához
LLM-k üzembe helyezése és használata
- Az LLM-k széles körben történő üzembe helyezésének főbb szempontjai és kihívásai
- Az LLM-k gyakori alkalmazási területei és iparágai
- Az LLM-k integrálása más mesterséges intelligencia rendszerekkel és platformokkal
Etika és a generatív AI jövője
- A generatív AI és az LLM-k etikai és társadalmi implikációi
- A generatív AI és az LLM-k potenciális kockázatai és ártalmas hatásai, például a biasz, a hamisinformációk és a manipuláció
- Felelős és hasznos generatív AI és LLM-k felhasználása
Összefoglalás és a következő lépések
Követelmények
- Gyakorlati ismeretek mesterséges intelligencia fogalmainak, például felügyelt és nem felügyelt tanulás, hibafüggvények és adatok felosztása szempontjairól.
- Python programozási és adatkezelési tapasztalat.
- Alapvető ismeretek neurális hálózatokról és természetes nyelvi feldolgozásról.
Célcsoport
- Fejlesztők
- Mesterséges intelligencia szakértők
21 Órák
Vélemények (7)
Példák és hivatkozások az Excel adattárhoz
Olga - GE HealthCare
Kurzus - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Gépi fordítás
sok példát és különböző eszközt a teszteléshez
Bartosz - GE HealthCare
Kurzus - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Gépi fordítás
Egyéni GPT-k, prompterrorszintézis
Marcin Stezowski - GE HealthCare
Kurzus - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Gépi fordítás
Széles körű perspektíva
Artur - GE HealthCare
Kurzus - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Gépi fordítás
Technikai példák a teória mellett.
Marcin - GE HealthCare
Kurzus - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Gépi fordítás
Miklós az IT-től való távoli háttér lehetővé teszi, hogy ezt a témát más szögben mutassuk be – ami nagyon fontos az IT-szakemberek számára!
Grzegorz - GE HealthCare
Kurzus - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Gépi fordítás
Magyarázás más szempontból, mint az IT. Érték hozzáadása
Marcin - GE HealthCare
Kurzus - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Gépi fordítás
