Course Outline

Εισαγωγή στην Πολυτροπική Μάθηση

  • Επισκόπηση πολυτροπικής τεχνητής νοημοσύνης
  • Προκλήσεις στην πολυτροπική επεξεργασία δεδομένων
  • Οφέλη των πολυτροπικών LLM

Κατανόηση μοντέλων μεγάλων γλωσσών

  • Αρχιτεκτονική LLM τελευταίας τεχνολογίας
  • Εκπαίδευση LLM με πολυτροπικά δεδομένα
  • Μελέτες περίπτωσης: Επιτυχείς πολυτροπικές εφαρμογές LLM

Επεξεργασία Πολυτροπικών Δεδομένων

  • Τεχνικές προεπεξεργασίας δεδομένων για κείμενο, εικόνα και ήχο
  • Εκμάθηση εξαγωγής και αναπαράστασης χαρακτηριστικών
  • Ενσωμάτωση πολυτροπικών δεδομένων σε LLM

Ανάπτυξη Πολυτροπικών Εφαρμογών LLM

  • Σχεδιασμός διεπαφών χρήστη για πολυτροπική αλληλεπίδραση
  • LLM σε εικονικούς βοηθούς και chatbots
  • Δημιουργία καθηλωτικών εμπειριών με LLMs

Αξιολόγηση και Βελτιστοποίηση Πολυτροπικών Συστημάτων

  • Μετρήσεις απόδοσης για πολυτροπικά LLM
  • Στρατηγικές βελτιστοποίησης για καλύτερη ακρίβεια και αποτελεσματικότητα
  • Αντιμετώπιση μεροληψίας και δικαιοσύνης στα πολυτροπικά συστήματα

Hands-on Lab: Δημιουργία ενός Πολυτροπικού Έργου LLM

  • Ρύθμιση ενός πολυτροπικού συνόλου δεδομένων
  • Εφαρμογή ενός πολυτροπικού LLM για μια συγκεκριμένη περίπτωση χρήσης
  • Δοκιμή και τελειοποίηση του συστήματος

Περίληψη και Επόμενα Βήματα

Requirements

  • Κατανόηση της μηχανικής μάθησης και των νευρωνικών δικτύων
  • Εμπειρία στον προγραμματισμό Python
  • Εξοικείωση με την προεπεξεργασία δεδομένων για διάφορους τύπους δεδομένων (κείμενο, εικόνα, ήχος)

Ακροατήριο

  • Επιστήμονες δεδομένων
  • Μηχανικοί μηχανικής εκμάθησης
  • προγραμματιστές λογισμικού
  • Ερευνητές που επικεντρώνονται στην τεχνητή νοημοσύνη και την επεξεργασία φυσικής γλώσσας
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Upcoming Courses

Related Categories