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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