Kurzusleírás

Bevezetés a Large Language Models (LLMs)-ba

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

Tartalomgenerálás beállítása

  • Adatok előkészítése LLM-ek számára
  • A modell paramétereinek és beállításainak megértése
  • Bevezetés a finomhangolási technikákba

Tartalom létrehozása LLM-ekkel

  • Gyakorlati gyakorlat: Cikkek, blogok generálása és kreatív írás
  • Az LLM-ek ösztönzésének és irányításának technikái
  • Esettanulmányok az LLM által generált tartalomról

A tartalom finomítása és értékelése

  • AI által generált tartalom szerkesztése és átdolgozása
  • A tartalom minőségének értékelésére szolgáló mérőszámok
  • Az elfogultságok és az etikai megfontolások kezelése

Fejlett tartalomgenerálási technikák

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

Ipari alkalmazások és esettanulmányok

  • LLM-ek a marketingben, az újságírásban és a szórakoztatásban
  • Sikertörténetek és tanulságok
  • Iparági szakértői betekintés

Etikai megfontolások és jövőbeli irányok

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

Projekt és értékelés

  • Tartalomgeneráló projekt kidolgozása
  • A tanult legjobb gyakorlatok és technikák alkalmazása
  • Szakértői értékelés és visszajelzés

Összegzés és a következő lépések

Követelmények

  • Tartalomkészítési folyamatok ismerete
  • Az alapvető gépi tanulási fogalmak megértése
  • A Python nyelvű programozásban szerzett tapasztalat ajánlott, de nem kötelező

Közönség

  • Tartalomkészítők és marketingszakemberek
  • Oktatástechnológusok és tanterv-tervezők
  • A gépi tanulás szerelmesei és fejlesztői
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár résztvevőnként

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák