Kurzusleírás

Generatív AI és Nagy Nyelvi Modellek Bevezetése

  • Generatív AI áttekintése és fejlődése
  • Bevezetés az LLMkbe: GPT, BERT és képességeik
  • Generatív modellek összehasonlítása hagyományos NLP megközelítésekhez

Transzformer Architekúra és Modell Kiképzés

  • Transzformer architektúra megértése az LLMkben
  • Önfigyelmi mechanizmus és nyelvmodellezés
  • Nagy nyelvi modellek kiképzése és finomhangolási folyamatok

Prompt Engineering Hatékony Interakcióhoz

  • Pontos és hasznos eredmények létrehozása promptokkal
  • Prompt stratégiák finomhangolása különböző alkalmazásokhoz
  • Prompt változások kiszámíthatóan változtatása a válaszok optimalizálásához

LLM-k Alkalmazása a Vállalkozásokban

  • Beszélő AI segítségével a ügyfélszolgálat automatizálása
  • Tartalomkészítés marketing és média célokra
  • LLM-k adatelemzésében és jelentéskészítésben

Etikai Fontosság és Elharcolás Kezelése

  • LLM által generált tartalomban levő potenciális elharcolások azonosítása
  • Etikai kérdések kezelése generatív AI alkalmazásokban
  • Felelős LLM-telepítés stratégiái

Fejlett Technikák LLMkben

  • LLM-k finomhangolása területi alkalmazásokhoz
  • LLM-ök integrálása más AI rendszerekkel növelt funkciókért
  • Többnyelvű és nyelvi átlépő képességek kutatása

A Generatív AI Jövője a Vállalkozásokban

  • Generatív AI és LLM kutatásban megjelenő trendek
  • LLM-megoldások skálázásának lehetőségei és kihívásai
  • AI-hajtott átalakulásra való készülődés a vállalkozásokban

Összegzés és Következő Lépések

Követelmények

  • A gépetanulás és a természetes nyelvfeldolgozás alapvető fogalmai
  • Python programozási ismeretek

Audience

  • Adat tudósok és AI szakemberek, akik érdeklődnek a generatív AI technológiák iránt
  • Üzleti szakemberek, akik az automatizálást és a tartalomkészítést vizsgálják
  • Műszaki menedzserek és döntéshozók, akik LLM-ek implementálását keresik munkafolyamataikban
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák