Ευχαριστούμε που στάλθηκε η αποσαφήνισή σας! Ένα μέλος της ομάδου μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Ευχαριστούμε για την εκδήλωση κράτησης! Ένας από τους συνεργάτες μας θα επικοινωνήσει μαζί σας σύντομα.
Εξέλιξη Κομματιού
Εισαγωγή
- Επισκόπηση του NLP και των εφαρμογών του
- Εισαγωγή στο Hugging Face και τα βασικά χαρακτηριστικά του
Δημιουργία εργασιακού περιβάλλοντος
- Εγκατάσταση και διαμόρφωση Hugging Face
Κατανόηση της Hugging Face βιβλιοθήκης μετασχηματιστών και μοντέλων μετασχηματιστών
- Εξερευνώντας τη δομή και τις λειτουργίες της βιβλιοθήκης Transformers
- Επισκόπηση διαφόρων μοντέλων Transformer που διατίθενται στο Hugging Face
Χρησιμοποιώντας Hugging Face μετασχηματιστές
- Φόρτωση και χρήση προεκπαιδευμένων μοντέλων
- Εφαρμογή Transformers για διάφορες εργασίες NLP
Βελτιστοποίηση ενός προεκπαιδευμένου μοντέλου
- Προετοιμασία ενός συνόλου δεδομένων για τελειοποίηση
- Βελτιστοποίηση ενός μοντέλου Transformer σε μια συγκεκριμένη εργασία
Κοινή χρήση μοντέλων και tokenizers
- Εξαγωγή και κοινή χρήση εκπαιδευμένων μοντέλων
- Χρήση tokenizers για επεξεργασία κειμένου
Εξερεύνηση Hugging Face Βιβλιοθήκη συνόλων δεδομένων
- Επισκόπηση της βιβλιοθήκης συνόλων δεδομένων στο Hugging Face
- Accessη χρήση και η χρήση προϋπαρχόντων συνόλων δεδομένων
Εξερεύνηση Hugging Face Tokenizers Library
- Κατανόηση των τεχνικών tokenization και της σημασίας τους
- Μόχλευση tokenizers από Hugging Face
Εκτέλεση κλασικών εργασιών NLP
- Εφαρμογή κοινών εργασιών NLP χρησιμοποιώντας Hugging Face
- Ταξινόμηση κειμένου, ανάλυση συναισθήματος, αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων κ.λπ.
Αξιοποίηση μοντέλων μετασχηματιστών για την αντιμετώπιση εργασιών στην επεξεργασία του λόγου και Computer Vision
- Επέκταση της χρήσης των Transformers πέρα από εργασίες που βασίζονται σε κείμενο
- Εφαρμογή Transformers για εργασίες που σχετίζονται με την ομιλία και την εικόνα
Αντιμετώπιση προβλημάτων και εντοπισμός σφαλμάτων
- Κοινά ζητήματα και προκλήσεις στην εργασία με Hugging Face
- Τεχνικές για την αντιμετώπιση προβλημάτων και τον εντοπισμό σφαλμάτων
Δημιουργία και κοινή χρήση των επιδείξεων του μοντέλου σας
- Σχεδιασμός και δημιουργία διαδραστικών επιδείξεων μοντέλων
- Κοινή χρήση και προβολή των μοντέλων σας αποτελεσματικά
Περίληψη και Επόμενα Βήματα
- Ανακεφαλαίωση βασικών εννοιών και τεχνικών που διδάχθηκαν
- Οδηγίες για περαιτέρω εξερεύνηση και πόρους για συνεχή μάθηση
Απαιτήσεις
- Καλή γνώση του Python
- Εμπειρία με βαθιά μάθηση
- Η εξοικείωση με τα PyTorch ή TensorFlow είναι επωφελής αλλά δεν απαιτείται
Ακροατήριο
- Επιστήμονες δεδομένων
- Επαγγελματίες μηχανικής μάθησης
- Ερευνητές και λάτρεις του NLP
- Προγραμματιστές που ενδιαφέρονται να εφαρμόσουν λύσεις NLP
14 Ώρες
