Course Outline

Εισαγωγή στα Μοντέλα Γλωσσών Ειδικών Τομέων

  • Επισκόπηση των μοντέλων γλώσσας στο AI
  • Σημασία εξειδίκευσης στα γλωσσικά μοντέλα
  • Μελέτες περίπτωσης επιτυχημένων μοντέλων για συγκεκριμένο τομέα

Επιμέλεια και Προεπεξεργασία Δεδομένων

  • Προσδιορισμός και συλλογή συνόλων δεδομένων για συγκεκριμένο τομέα
  • Τεχνικές καθαρισμού και προεπεξεργασίας δεδομένων
  • Δεοντολογικά ζητήματα στη δημιουργία δεδομένων

Εκπαίδευση μοντέλων και τελειοποίηση

  • Εισαγωγή στη μεταφορά μάθησης και τελειοποίηση
  • Επιλογή βασικών μοντέλων για εκπαίδευση σε συγκεκριμένο τομέα
  • Τεχνικές για αποτελεσματική μικρορύθμιση

Μετρήσεις αξιολόγησης και απόδοση μοντέλου

  • Μετρήσεις για αξιολόγηση μοντέλου για συγκεκριμένο τομέα
  • Συγκριτική αξιολόγηση μοντέλων έναντι εργασιών για συγκεκριμένους τομείς
  • Κατανόηση περιορισμών και ανταλλαγών

Στρατηγικές Ανάπτυξης

  • Ενσωμάτωση μοντέλων γλώσσας σε εφαρμογές που αφορούν συγκεκριμένους τομείς
  • Scalaδυνατότητα και συντήρηση των αναπτυγμένων μοντέλων
  • Συνεχής εκμάθηση και ενημερώσεις μοντέλων κατά την ανάπτυξη

Εστίαση νομικού τομέα

  • Ειδικές εκτιμήσεις για τα νομικά γλωσσικά μοντέλα
  • Νομολογία και καταστατικό σώμα για εκπαίδευση
  • Εφαρμογές στη νομική έρευνα και ανάλυση εγγράφων

Εστίαση ιατρικού τομέα

  • Προκλήσεις στην επεξεργασία της ιατρικής γλώσσας
  • Συμμόρφωση HIPAA και απόρρητο δεδομένων
  • Χρήση περιπτώσεων στην ανασκόπηση της ιατρικής βιβλιογραφίας και στην αλληλεπίδραση με τον ασθενή

Τεχνική εστίαση τομέα

  • Τεχνική ορολογία και οι επιπτώσεις της στα γλωσσικά μοντέλα
  • Collaboration με ειδικούς στο αντικείμενο
  • Δημιουργία τεχνικής τεκμηρίωσης και σχολιασμός κώδικα

Έργο και Αξιολόγηση

  • Πρόταση έργου και αρχική συλλογή δεδομένων
  • Παρουσίαση ολοκληρωμένου έργου και απόδοσης μοντέλου
  • Τελική αξιολόγηση και ανατροφοδότηση

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Βασική κατανόηση των εννοιών μηχανικής μάθησης
  • Εξοικείωση με τον προγραμματισμό Python
  • Γνώση βασικών αρχών επεξεργασίας φυσικής γλώσσας

Ακροατήριο

  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Μηχανικοί μηχανικής εκμάθησης
 28 Hours

Number of participants



Price per participant

Related Courses

Small Language Models (SLMs): Applications and Innovations

14 Hours

Small Language Models (SLMs): Developing Energy-Efficient AI

21 Hours

Small Language Models (SLMs) for Human-AI Interactions

14 Hours

Small Language Models (SLMs) for On-Device AI

21 Hours

Adobe Firefly: Generative AI for Creatives

14 Hours

Generative AI: Creating Novel Content with AI Models

14 Hours

Generative AI for Beginners

14 Hours

Generative AI Advanced

21 Hours

Generative AI for Managers

21 Hours

Generative AI: Impact on Cyber Security

28 Hours

Generative AI for Developers

21 Hours

Generative AI for Data Synthesis

21 Hours

Generative AI in Education: Enhancing Personalized Learning

21 Hours

Generative AI in Robotics: Creating Autonomous Solutions

28 Hours

Generative AI in Healthcare: Transforming Medicine and Patient Care

21 Hours

Related Categories