Course Outline

Εισαγωγή στη Πολυμερής Τεχνητή Νοημοσύνη

  • Περιεχόμενα της πολυμερής ΤΝ και εφαρμογές στην πρακτική
  • Καθολικές δυσκολίες στην ενοποίηση δεδομένων κειμένου, εικόνας και ήχου
  • Διαθέσιμες τεχνικές έρευνας και προβάδιστα

Επεξεργασία Δεδομένων και Τεχνητής Αλληλεπίδρασης

  • Διαχείριση δεδομένων κειμένου, εικόνας και ήχου
  • Τεχνικές προεπεξεργασίας για τη πολυμερή μάθηση
  • Εξόδωση χαρακτηριστικών και στρατηγικές ενοποίησης δεδομένων

Δημιουργία Πολυμερών Μοντέλων με το PyTorch και το Hugging Face

  • Εισαγωγή στο PyTorch για πολυμερή μάθηση
  • Χρήση των Hugging Face Transformers για εργασίες NLP και όψης
  • Συνδυασμός διαφορετικών μονάδων σε ένα ενιαίο μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης

Προσφορά Μικρών, Όψης και Κειμένου Συνδυασμών

  • Εντόπιση OpenAI Whisper για αναγνώριση φωνής
  • Υλοποίηση DeepSeek-Vision για επεξεργασία εικόνων
  • Τεχνικές συνδυάστες για πολυμερή μάθηση

Εκπαίδευση και Βελτίωση Πολυμερών Μοντέλων AI

  • Στρατηγικές εκπαίδευσης μοντέλων για πολυμερή AI
  • Τεχνικές βελτίωσης και τροποποίησης υπερπαραμέτρων
  • Εξόφληση αδιάθετων και βελτίωση γενικεύσεις του μοντέλου

Αποδοχή Πολυμερών Μοντέλων AI σε Εφαρμογές της Σύγχρονης

  • Έκδοση μοντέλων για χρήση παραγωγής
  • Αποδοχή AI μοντέλων σε αεροσκάφους πυλώνων
  • Μετρικές και διαμόρφωση μοντέλου

Προχωρημένα Θέματα και Στόχοι του Δυσκολού

  • Zero-shot και few-shot μάθηση σε πολυμερή AI
  • Αναπτυξιακές ενδείξεις και αποφασιστικός αναπτυξιακός AI
  • Νέες τάσεις στην έρευνα πολυμερής AI

Σύνοψη και Πόροι

Requirements

  • Ισχυρός κατανοητικός όγκος για τα συνцепτά της μηχανικής μάθησης και βαθύ μάθησης
  • Εμπειρία με πλατφόρμες AI όπως PyTorch ή TensorFlow
  • Γνώση και εμπειρία στον διαχείρισμο δεδομένων κειμένου, εικόνας και ήχου

Διαύλωση

  • Επικεφαλής AI
  • Τεχνολόγοι μηχανικής μάθησης
  • Έρευνα
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories