Plan du cours

Introduction aux modèles de langage spécifiques à un domaine

  • Aperçu des modèles de langage dans l'IA
  • Importance de la spécialisation dans les modèles de langage
  • Études de cas de modèles spécifiques à un domaine ayant fait leurs preuves

Collecte et prétraitement des données

  • Identification et collecte d'ensembles de données spécifiques à un domaine
  • Techniques de nettoyage et de prétraitement des données
  • Considérations éthiques dans la création d'ensembles de données

Entraînement et réglage fin des modèles

  • Introduction à l'apprentissage par transfert et au réglage fin
  • Sélection de modèles de base pour la formation spécifique à un domaine
  • Techniques pour un réglage fin efficace

Mesures d'évaluation et performances des modèles

  • Métriques pour l'évaluation des modèles spécifiques à un domaine
  • Analyse comparative des modèles par rapport à des tâches spécifiques à un domaine
  • Comprendre les limites et les compromis

Stratégies de déploiement

  • Intégration de modèles linguistiques dans des applications spécifiques à un domaine
  • [Facilité d'utilisation et maintenance des modèles déployés
  • Apprentissage continu et mise à jour des modèles en cours de déploiement

Domaine juridique

  • Considérations particulières pour les modèles linguistiques juridiques
  • Corpus de jurisprudence et de lois pour la formation
  • Applications dans la recherche juridique et l'analyse de documents

Domaine médical

  • Défis en matière de traitement du langage médical
  • Conformité HIPAA et confidentialité des données
  • Cas d'utilisation dans l'analyse de la littérature médicale et l'interaction avec les patients

Domaine technique

  • Le jargon technique et ses implications pour les modèles linguistiques
  • Collaboration avec des experts en la matière
  • Génération de documentation technique et commentaire de code

Projet et évaluation

  • Proposition de projet et collecte initiale de données
  • Présentation d'un projet achevé et des performances du modèle
  • Évaluation finale et retour d'information

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique
  • Familiarité avec la programmation Python.
  • Connaissance des principes fondamentaux du traitement du langage naturel

Audience

  • Scientifiques des données
  • Ingénieurs en apprentissage automatique
 28 heures

Nombre de participants



Prix par participant

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