Благодарим ви, че изпратихте вашето запитване! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
Благодарим ви, че направихте своята резервация! Един от членовете на нашия екип ще се свърже с вас скоро.
План на курса
Въведение в Генеративното ИИ
- Какво е генеративното ИИ и защо е важно?
- Основни видове и техники на генеративното ИИ
- Ключови предизвикателства и ограничения на генеративното ИИ
Архитектура на трансформаторите и LLMs
- Какво е трансформатор и как работи?
- Основни компоненти и функции на трансформаторите
- Използване на трансформатори за създаване на LLMs
Закони за масштабиране и оптимизация
- Какво са законите за масштабиране и защо са важни за LLMs?
- Как се свързват закона за масштабиране с размера на модела, размера на данните, бюджета за изчисления и изискванията за инференция?
- Как могат законите за масштабиране да помогнат за оптимизирането на производителността и ефективността на LLMs?
Обучение и поднастройка на LLMs
- Основни стъпки и предизвикателства при обучението на LLMs от началото
- Предимствата и недостатъците при поднастройката на LLMs за конкретни задачи
- Най-добрите практики и инструменти за обучение и поднастройка на LLMs
Разполагане и използване на LLMs
- Основни раз/Dkяжения и предизвикателства при разполагането на LLMs в продажба
- Общи случаи на използване и приложения на LLMs в различни области и индустрии
- Интегриране на LLMs с други ИИ системи и платформи
Етика и бъдещето на генеративното ИИ
- Етични и социални последствия на генеративното ИИ и LLMs
- Възможни рискове и вреди от генеративното ИИ и LLMs, като предвзетост, дезинформация и манипулация
- Отговорно и полезно използване на генеративното ИИ и LLMs
Резюме и следващи стъпки
Изисквания
- Разбиране на концепции от машинното учене, като надзора и безнадзорно учене, функции на загуба и разделяне на данни
- Опит с програмирането на Python и манипулиране на данни
- Основно знание за нейронните мрежи и обработването на естествен език
Целева група
- Програмисти
- Поклонници на машинното учене
21 часове
Отзиви от потребители (7)
Примери и връзки към ексел репозитория
Olga - GE HealthCare
Курс - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Машинен превод
много примери и различни инструменти за проверка
Bartosz - GE HealthCare
Курс - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Машинен превод
Приложени настройки на GPT, инженерия на подсказките
Marcin Stezowski - GE HealthCare
Курс - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Машинен превод
Широк перспектива
Artur - GE HealthCare
Курс - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Машинен превод
Технически примери в съчетание с теория.
Marcin - GE HealthCare
Курс - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Машинен превод
Миколай, чието образование е извън ИТ, позволява да представя тази тема под различен ъгъл - нещо изключително необходимо за хората в ИТ!
Grzegorz - GE HealthCare
Курс - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Машинен превод
Обяснение от гледна точка, различна от ИТ. Добавяне на стойност
Marcin - GE HealthCare
Курс - Generative AI with Large Language Models (LLMs)
Машинен превод
