Kurzusleírás

Bevezetés a Nagy Nyelvi Modellekbe (LLM)

  • Mik azok az LLM-ek?
  • Az LLM-ek szerepe a tartalomgenerálásban
  • Az ismertebb LLM-ek áttekintése

Felkészülés a tartalomgenerálásra

  • Adatok előkészítése az LLM-ekhez
  • A modellparaméterek és beállítások megértése
  • Bevezetés a finomhangolási technikákba

Tartalom generálása LLM-ekkel

  • Gyakorlati rész: cikkek, blogok és kreatív írások generálása
  • Technikák az LLM-ek kérdezéséhez és irányításához
  • Esettanulmányok LLM által generált tartalmakról

Tartalom finomítása és értékelése

  • AI által generált tartalmak szerkesztése és átdolgozása
  • Metrikák a tartalomminőség értékeléséhez
  • Elfogultságok és etikai megfontolások kezelése

Speciális tartalomgenerálási technikák

  • Speciális finomhangolási módszerek
  • Multimodális tartalomgenerálás LLM-ekkel
  • A kreativitás határainak felfedezése LLM-ekkel

Ipari alkalmazások és esettanulmányok

  • LLM-ek a marketingben, újságírásban és szórakoztatóiparban
  • Sikertörténetek és tanulságok
  • Ipari szakértők betekintése

Etikai megfontolások és jövőbeli irányok

  • Az LLM-ek etikus használata
  • Adatvédelem és biztonság
  • Az LLM-ek jövője a tartalomgenerálásban

Projekt és értékelés

  • Tartalomgenerálási projekt készítése
  • A megtanult ajánlott gyakorlatok és technikák alkalmazása
  • Társas értékelés és visszajelzési ülések

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Ismeret a tartalomkészítési folyamatokkal
  • Alapvető gépi tanulási fogalmak ismerete
  • A Python programozási nyelv ismerete ajánlott, de nem kötelező

Célközönség

  • Tartalomkészítők és marketingesek
  • Oktatástechnológusok és tantervtervezők
  • Gépi tanulás iránt érdeklődők és fejlesztők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák