Zkuste nás kontaktovat

Návrh Školení

Úvod do doladování

  • Co je doladování?
  • Případy použití a benefity doladování
  • Přehled předtrénovaných modelů a transfer learningu

Příprava na doladování

  • Sběr a čištění datových sad
  • Porozumění specifickým datovým požadavkům úkolu
  • Explorační analýza dat a předzpracování

Techniky doladování

  • Transfer learning a extrakce znaků
  • Doladění transformerů pomocí Hugging Face
  • Doladění pro supervizované vs. unsupervizované úkoly

Doladění velkých jazykových modelů (LLM)

  • Přizpůsobení LLM pro NLP úkoly (např. klasifikace textu, shrnování)
  • Výcvik LLM s vlastními datovými sadami
  • Kontrola chování LLM pomocí prompt engineeringu

Optimalizace a vyhodnocení

  • Tuning hyperparameterů
  • Vyhodnocení výkonu modelu
  • Rozšiřování problémů nadpřizpůsobení a podpřizpůsobení

Měřítko nákladů na doladování

  • Doladění na distribuovaných systémech
  • Využití cloudových řešení pro škálovatelnost
  • Případové studie: Velkoskalové projekty doladování

Osvědčené postupy a výzvy

  • Osvědčené postupy pro úspěšné doladování
  • Běžné výzvy a řešení problémů
  • Ethické aspekty při doladování AI modelů

Pokročilé témata (volitelné)

  • Doladění multi-modalních modelů
  • Zero-shot a few-shot learning
  • Prozkoumání technik LoRA (Low-Rank Adaptation)

Shrnutí a další kroky

Požadavky

  • Porozumění základům strojového učení
  • Zkušenosti s programováním v Pythonu
  • Seznámenost s předtrénovanými modely a jejich aplikacemi

Cílová skupina

  • Data scientists
  • Machine learning engineers
  • AI researchers
 14 Hodiny

Počet účastníků


Cena za účastníka

Nadcházející kurzy

Související kategorie