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 στα LLMs και τη Γενετική Τεχνητή Νοημοσύνη
- Εξερεύνηση τεχνικών και μοντέλων
- Συζήτηση εφαρμογών και περιπτώσεων χρήσης
- Εντοπισμός προκλήσεων και περιορισμών
Χρήση LLMs για εργασίες NLU
- Ανάλυση συναισθήματος
- Αναγνώριση ονομαστικών οντοτήτων
- Εξαγωγή σχέσεων
- Σημασιολογική ανάλυση
Χρήση LLMs για εργασίες NLI
- Ανίχνευση συνεπαγωγής
- Ανίχνευση αντίφασης
- Ανίχνευση παράφρασης
Χρήση LLMs για γράφους γνώσης
- Εξαγωγή γεγονότων και σχέσεων από κείμενο
- Εξαγωγή συμπερασμάτων για ελλιπή ή νέα γεγονότα
- Χρήση γράφων γνώσης για επόμενες εργασίες
Χρήση LLMs για λογική συλλογιστική κοινών γνώσεων
- Παραγωγή εύλογων εξηγήσεων, υποθέσεων και σεναρίων
- Χρήση βάσεων γνώσης κοινών γνώσεων και συνόλων δεδομένων
- Αξιολόγηση λογικής συλλογιστικής κοινών γνώσεων
Χρήση LLMs για παραγωγή διαλόγων
- Παραγωγή διαλόγων με συνομιλητικούς πράκτορες, chatbots και εικονικούς βοηθούς
- Διαχείριση διαλόγων
- Χρήση συνόλων δεδομένων διαλόγων και μετρικών
Χρήση LLMs για πολυτροπική παραγωγή
- Παραγωγή εικόνων από κείμενο
- Παραγωγή κειμένου από εικόνες
- Παραγωγή βίντεο από κείμενο ή εικόνες
- Παραγωγή ήχου από κείμενο
- Παραγωγή κειμένου από ήχο
- Παραγωγή 3D μοντέλων από κείμενο ή εικόνες
Χρήση LLMs για μετα-μάθηση
- Προσαρμογή των LLMs σε νέους τομείς, εργασίες ή γλώσσες
- Μάθηση από λίγα ή μηδενικά παραδείγματα
- Χρήση συνόλων δεδομένων μετα-μάθησης και μεταφοράς μάθησης και πλαισίων
Χρήση LLMs για ανταγωνιστική μάθηση
- Υπεράσπιση των LLMs από κακόβουλες επιθέσεις
- Ανίχνευση και μετριασμός προκαταλήψεων και σφαλμάτων στα LLMs
- Χρήση ανταγωνιστικής μάθησης και συνόλων δεδομένων ανθεκτικότητας και μεθόδων
Αξιολόγηση LLMs και γενετικής τεχνητής νοημοσύνης
- Εκτίμηση ποιότητας και ποικιλίας περιεχομένου
- Χρήση μετρικών όπως inception score, Fréchet inception distance και BLEU score
- Χρήση μεθόδων ανθρώπινης αξιολόγησης όπως crowdsourcing και έρευνες
- Χρήση ανταγωνιστικών μεθόδων αξιολόγησης όπως δοκιμές Turing και διαχωριστές
Εφαρμογή ηθικών αρχών για LLMs και γενετική τεχνητή νοημοσύνη
- Διασφάλιση δικαιοσύνης και λογοδοσίας
- Αποφυγή κακής χρήσης και κατάχρησης
- Σεβασμός των δικαιωμάτων και της ιδιωτικότητας των δημιουργών και των καταναλωτών περιεχομένου
- Ενίσχυση της δημιουργικότητας και της συνεργασίας ανθρώπου και τεχνητής νοημοσύνης
Περίληψη και επόμενα βήματα
Απαιτήσεις
- Κατανόηση βασικών εννοιών και ορολογίας της τεχνητής νοημοσύνης
- Εμπειρία στον προγραμματισμό Python και ανάλυση δεδομένων
- Εξοικείωση με πλαίσια βαθιάς μάθησης όπως TensorFlow ή PyTorch
- Κατανόηση των βασικών αρχών των LLMs και των εφαρμογών τους
Κοινό
- Επιστήμονες δεδομένων
- Προγραμματιστές τεχνητής νοημοσύνης
- Λάτρεις της τεχνητής νοημοσύνης
21 Ώρες
