Course Outline

Inleiding tot domeinspecifieke taalmodellen

  • Overzicht van taalmodellen in AI
  • Belang van specialisatie in taalmodellen
  • Casestudy's van succesvolle domeinspecifieke modellen

Gegevenscuratie en voorbewerking

  • Identificeren en verzamelen van domeinspecifieke datasets
  • Technieken voor het opschonen en voorbewerken van gegevens
  • Ethische overwegingen bij het maken van datasets

Modeltraining en fine-tuning

  • Inleiding tot transfer learning en fine-tuning
  • Basismodellen selecteren voor domeinspecifieke training
  • Technieken voor effectieve fine-tuning

Evaluatiestatistieken en modelprestaties

  • Metrische gegevens voor domeinspecifieke modelevaluatie
  • Benchmarking van modellen aan de hand van domeinspecifieke taken
  • Inzicht in beperkingen en afwegingen

Implementatiestrategieën

  • Integratie van taalmodellen in domeinspecifieke toepassingen
  • ScalaBillijkheid en onderhoud van geïmplementeerde modellen
  • Continu leren en modelupdates tijdens de implementatie

Focus op het juridische domein

  • Speciale aandachtspunten voor juridische taalmodellen
  • Jurisprudentie en statuut voor opleiding
  • Toepassingen in juridisch onderzoek en documentanalyse

Focus op het medische domein

  • Uitdagingen in medische taalverwerking
  • HIPAA-naleving en gegevensprivacy
  • Use cases in medisch literatuuronderzoek en patiëntinteractie

Focus op technisch domein

  • Technisch jargon en de implicaties ervan voor taalmodellen
  • Collaboration met materiedeskundigen
  • Genereren van technische documentatie en commentaar op code

Project en beoordeling

  • Projectvoorstel en initiële verzameling van datasets
  • Presentatie van een voltooid project en modelprestaties
  • Eindbeoordeling en feedback

Samenvatting en volgende stappen

Requirements

  • Basiskennis van machine learning-concepten
  • Bekendheid met Python programmeren
  • Kennis van de basisprincipes van natuurlijke taalverwerking

Audiëntie

  • Datawetenschappers
  • Ingenieurs voor machinaal leren
 28 Hours

Number of participants



Price per participant

Related Courses

Small Language Models (SLMs): Applications and Innovations

14 Hours

Small Language Models (SLMs): Developing Energy-Efficient AI

21 Hours

Small Language Models (SLMs) for Human-AI Interactions

14 Hours

Small Language Models (SLMs) for On-Device AI

21 Hours

Adobe Firefly: Generative AI for Creatives

14 Hours

Generative AI: Creating Novel Content with AI Models

14 Hours

Generative AI for Beginners

14 Hours

Generative AI Advanced

21 Hours

Generative AI for Managers

21 Hours

Generative AI: Impact on Cyber Security

28 Hours

Generative AI for Developers

21 Hours

Generative AI for Data Synthesis

21 Hours

Generative AI in Education: Enhancing Personalized Learning

21 Hours

Generative AI in Robotics: Creating Autonomous Solutions

28 Hours

Generative AI in Healthcare: Transforming Medicine and Patient Care

21 Hours

Related Categories