Kurzusleírás

Bevezetés

A ParlAI funkcióinak és architektúrájának áttekintése

  • ParlAI keretrendszer
  • Főbb képességek és célok
  • Alapfogalmak (ügynökök, üzenetek, tanárok és világok)

A ParlAI használatának megkezdése beszélgető MI-hez

  • Telepítés
  • Egyszerű modell hozzáadása
  • Egyszerű adatmegjelenítő szkript
  • Érvényesítés és tesztelés
  • Feladatok
  • Ügynökök tanítása és értékelése
  • Modellek használata

Feladatok és adatkészletek kezelése a ParlAI-ban

  • Adatkészletek hozzáadása
  • Adatok szétválasztása készletekre (tanítási, érvényesítési vagy tesztelési)
  • JSON használata szöveges fájl helyett
  • Feladatok létrehozása és végrehajtása

Világok, megosztás és kötegelés felfedezése

  • A világok fogalma
  • Ügynökök megosztása
  • Kötegelés implementálása
  • Dinamikus kötegelés

Torch generátor és rangsoroló ügynökök használata

  • Torch generátor ügynök
  • Torch rangsoroló ügynök
  • Példa modellek
  • Modellek létrehozása
  • Modellek tanítása és értékelése

Beépített és egyéni metrikák hozzáadása

  • Szabványos metrikák
  • Egyéni metrikák hozzáadása
  • Tanári metrikák
  • Ügynök szintű metrikák (globális és helyi)
  • Metrikák listája

A tanítási folyamat felgyorsítása a ParlAI-ban

  • Alapvonal beállítása
  • Generálás kihagyása parancs
  • Dinamikus kötegelés tanítási parancs
  • FP16 és több GPU használata
  • Háttérben történő előfeldolgozás

Egyéb ParlAI témák felfedezése

  • Mutátorok használata és írása
  • Tömeges feladatok futtatása
  • Meglévő csevegési szolgáltatások használata
  • Transzformátor alkomponensek cseréje
  • Tesztek futtatása és írása
  • ParlAI tippek és trükkök

Hibaelhárítás

Összefoglalás és befejezés

Követelmények

  • Python vagy más programozási nyelvek ismerete
  • Általános ismeretek a mesterséges intelligencia (MI) alapfogalmairól

Közönség

  • Kutatók
  • Fejlesztők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (1)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák