Cursusaanbod

Inleiding tot grote taalsystemen

  • Overzicht van Natural Language Processing (NLP)
  • Introductie tot Large Language Models (LLMs)
  • Bijdragen van Meta AI aan de LLM-ontwikkeling

De architectuur van Meta AI LLMs begrijpen

  • Transformer-architectuur en self-attention mechanismen
  • Trainingmethoden voor grootschalige modellen
  • Vergelijking met andere LLM's (GPT, BERT, T5, enz.)

De ontwikkelomgeving opzetten

  • Python en Jupyter Notebook installeren en configureren
  • Werken met Hugging Face en de modellenrepository van Meta AI
  • Cloudgebaseerde of lokale GPUs gebruiken voor training

Fine-Tuning en Meta AI LLMs aanpassen

  • Vertrouwde modellen laden
  • Fijnslijpen op domeinspecifieke datasets
  • Transfer learning-technieken

NLP-toepassingen bouwen met Meta AI LLMs

  • Chatbots en conversational AI ontwikkelen
  • Tekstsamenvatting en parafraseren implementeren
  • Sentimentanalyse en contentmoderatie

Grote taalmodellen optimaliseren en implementeren

  • Performance tuning voor inferentiesnelheid
  • Modelcompressie en kwantisatietechnieken
  • LLM's implementeren met behulp van API's en cloudplatforms

Ethische overwegingen en verantwoordelijke AI

  • Biasdetectie en -mitigatie in LLM's
  • Zorgen voor transparantie en eerlijkheid in AI-modellen
  • Toekomstige trends en ontwikkelingen in AI

Conclusie en verdere stappen

Vereisten

  • Basisbegrip van machine learning en deep learning
  • Ervaring met Python programmeren
  • V Familiariteit met natuurlijke taalverwerking (NLP) concepten

Doelgroep

  • AI-onderzoekers
  • Data Scientists
  • Machine Learning Ingenieurs
  • Softwareontwikkelaars die geïnteresseerd zijn in NLP
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën