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Plan du cours
Introduction aux modèles linguistiques spécifiques à un domaine
- Aperçu des modèles linguistiques en IA
- Importance de la spécialisation dans les modèles linguistiques
- Études de cas de modèles spécifiques à un domaine ayant réussi
Sélection et prétraitement des données
- Identification et collecte d'ensembles de données spécifiques au domaine
- Techniques de nettoyage et de prétraitement des données
- Considérations éthiques lors de la création d'ensembles de données
Entraînement et affinement du modèle
- Introduction à l'apprentissage par transfert et à l'affinement
- Sélection des modèles de base pour l'entraînement spécifique au domaine
- Techniques pour un affinement efficace
Métriques d'évaluation et performance du modèle
- Métriques pour l'évaluation des modèles spécifiques au domaine
- Comparaison des modèles sur des tâches spécifiques au domaine
- Compréhension des limites et des compromis
Stratégies de déploiement
- Intégration des modèles linguistiques dans des applications spécifiques au domaine
- Évolutivité et maintenance des modèles déployés
- Apprentissage continu et mises à jour des modèles lors du déploiement
Focus sur le domaine juridique
- Considérations particulières pour les modèles linguistiques juridiques
- Corpus de jurisprudence et de lois pour l'entraînement
- Applications dans la recherche juridique et l'analyse de documents
Focus sur le domaine médical
- Défis du traitement linguistique médical
- Conformité HIPAA et confidentialité des données
- Cas d'utilisation dans la revue de littérature médicale et l'interaction avec les patients
Focus sur le domaine technique
- Jargon technique et ses implications pour les modèles linguistiques
- Collaboration avec des experts du domaine
- Génération de documentation technique et commentaires de code
Projet et évaluation
- Proposition de projet et collecte initiale de l'ensemble de données
- Présentation d'un projet terminé et de la performance du modèle
- Évaluation finale et feedback
Synthèse et prochaines étapes
Pré requis
- Connaissance de base des concepts de l'apprentissage automatique
- Maîtrise de la programmation en Python
- Compris des fondamentaux du traitement du langage naturel
Public cible
- Data scientists
- Ingénieurs en apprentissage automatique
28 Heures
