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 MI-be
- Mi a generatív MI és miért fontos?
- A generatív MI fő típusai és technikái
- A generatív MI fő kihívásai és korlátai
Transzformer architektúra és LLM-ek
- Mi az a transzformer és hogyan működik?
- A transzformer fő összetevői és jellemzői
- Transzformerek használata LLM-ek építéséhez
Skálázási törvények és optimalizálás
- Mik a skálázási törvények és miért fontosak az LLM-ekhez?
- Hogyan kapcsolódnak a skálázási törvények a modell méretéhez, adatmérethez, számítási kerethez és következtetési követelményekhez?
- Hogyan segíthetnek a skálázási törvények az LLM-ek teljesítményének és hatékonyságának optimalizálásában?
LLM-ek betanítása és finomhangolása
- Az LLM-ek nulláról történő betanításának fő lépései és kihívásai
- Az LLM-ek feladatspecifikus finomhangolásának előnyei és hátrányai
- Ajánlott eljárások és eszközök az LLM-ek betanításához és finomhangolásához
LLM-ek üzembe helyezése és használata
- Az LLM-ek üzembe helyezésének fő szempontjai és kihívásai
- Az LLM-ek gyakori használati esetei és alkalmazásai különböző területeken és iparágakban
- LLM-ek integrálása más MI rendszerekkel és platformokkal
A generatív MI etikája és jövője
- A generatív MI és az LLM-ek etikai és társadalmi hatásai
- A generatív MI és az LLM-ek potenciális kockázatai és kárai, például elfogultság, félrevezető információk és manipuláció
- A generatív MI és az LLM-ek felelős és hasznos használata
Összefoglalás és következő lépések
Követelmények
- Gépi tanulási fogalmak ismerete, például felügyelt és felügyelet nélküli tanulás, veszteségfüggvények és adatfelosztás
- Tapasztalat Python programozásban és adatkezelésben
- Alapvető ismeretek a neurális hálózatokról és a természetes nyelvfeldolgozásról
Közönség
- Fejlesztők
- Gépi tanulás iránt érdeklődők
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
