Děkujeme za vaši dotaz! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Děkujeme za rezervaci! Jeden z našich pracovníků vás brzy kontaktuje.
Návrh Školení
Úvod do jazykových modelů určených pro specifické oblasti
- Přehled jazykových modelů v rámci umělé inteligence
- Důležitost specializace u jazykových modelů
- Příklady úspěšných modulů určených pro konkrétní oblasti
Sestavování a předzpracovávání dat
- Identifikace a shromažďování specializovaných datových sad
- Techniky čištění a úpravy dat
- Etické aspekty při tvorbě datových sbírek
Trénování a dolaďování modelů
- Základy transfer learningu a postupů dolaďování modelů
- Výběr základních modelů pro specifikované oblasti použití
- Metody efektivního dolaďování modelů
Metriky hodnocení a výkonnost modelů
- Ukazatele pro měření úspěšnosti jazykových modelů v dané oblasti
- Srovnávání modelů podle konkrétních úkolů daného odvětví
- Pochopení omezení a kompromisů při jejich nasazení
Strategie implementace
- Integrace jazykových modelů do aplikací určených pro konkrétní oblasti
- Škálovatelnost a údržba již nasazených modelů
- Principy průběžného učení a aktualizace modelů v praxi
Specializace na právnickou oblast
- Specifika jazykových modelů pro právo
- Využití sbírek judikatur a zákonů při trénování modelů
- Aplikace v oblasti právního výzkumu a analýzy dokumentů
Specializace na medicínskou oblast
- Problematika zpracování lékařského jazyka
- Dodržování předpisů typu HIPAA a ochrana osobních údajů
- Příklady využití v analýze medicínské literatury či komunikaci s pacienty
Specializace na technickou oblast
- Specifika odborné terminologie a jejich dopad na jazykové modely
- Spolupráce s odborníky v daném oboru
- Tvorba technické dokumentace a komentování kódu pomocí modelů
Projektová část a hodnocení
- Vypracování projektového návrhu a získání počátečních datových sad
- Představení hotového projektu spolu s výsledky jeho provozu
- Závěrečné hodnocení a poskytnutí zpětné vazby
Shrnutí a další kroky
Požadavky
- Základní znalost konceptů strojového učení
- Schopnost práce s jazykem Python
- Vstupní znalosti v oblasti zpracování přirozeného jazyka
Cílová skupina
- Data scienceři
- Inženýři strojového učení
28 Hodiny
