Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Návrh Školení
Úvod do generativní umělé inteligence
- Co je generativní AI a proč je důležitá? Hlavní typy a techniky generativní umělé inteligence Klíčové výzvy a omezení generativní umělé inteligence
Transformer Architecture a LLM
- Co je to transformátor a jak funguje? Hlavní součásti a vlastnosti transformátoru Použití transformátorů k sestavení LLM
Zákony škálování a optimalizace
- Co jsou zákony o škálování a proč jsou důležité pro LLM? Jak souvisí zákony o škálování s velikostí modelu, velikostí dat, výpočetním rozpočtem a požadavky na odvození? Jak mohou zákony o škálování pomoci optimalizovat výkon a efektivitu LLM?
Školení a dolaďování LLM
- Hlavní kroky a výzvy školení LLM od nuly Výhody a nevýhody jemného ladění LLM pro konkrétní úkoly Osvědčené postupy a nástroje pro školení a dolaďování LLM
Nasazení a použití LLM
- Hlavní úvahy a výzvy nasazení LLM v produkci Běžné případy použití a aplikace LLM v různých doménách a odvětvích Integrace LLM s jinými systémy a platformami AI
Etika a budoucnost generativní umělé inteligence
- Etické a sociální důsledky generativní umělé inteligence a LLM Potenciální rizika a škody způsobené generativní AI a LLM, jako je zkreslení, dezinformace a manipulace Odpovědné a prospěšné používání generativní AI a LLM
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Pochopení konceptů strojového učení, jako je učení pod dohledem a bez dozoru, ztrátové funkce a dělení dat Zkušenosti s Python programováním a manipulací s daty Základní znalost neuronových sítí a zpracování přirozeného jazyka
Publikum
- Vývojáři Milovníci strojového učení
21 hodiny
