Bedankt voor uw aanvraag! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op
Bedankt voor uw boeking! Een van onze medewerkers neemt binnenkort contact met u op.
Duur 21 uren
Cursusaanbod
Inleiding bij Large Language Models
- Overzicht van natuurlijke taalverwerking (NLP)
- Inleiding bij Large Language Models (LLMs)
- Bijdragen van Meta AI aan de ontwikkeling van LLMs
Het begrijpen van de architectuur van LLMs van Meta AI
- Transformer-architectuur en zelf-aandachtsmechanismen (self-attention)
- Opleidingsmethodieken voor grootschalige modellen
- Vergelijking met andere LLMs (GPT, BERT, T5, enz.)
Het opzetten van de ontwikkelomgeving
- Installatie en configuratie van Python en Jupyter Notebook
- Werken met Hugging Face en het modelarchief van Meta AI
- Gebruik van cloudgebaseerde of lokale GPU's voor training
Fine-tuning en aanpassen van LLMs van Meta AI
- Laad voorgetrainde modellen
- Fine-tuning op domeingespecifieke datasets
- Technieken voor overdrachtsonderwijs (transfer learning)
Het bouwen van NLP-toepassingen met LLMs van Meta AI
- Ontwikkeling van chatbots en conversationele AI
- Implementatie van tekstsamenvatting en parafraseren
- Sentimentanalyse en inhoudsmoderatie
Het optimaliseren en implementeren van Large Language Models
- Prestatiestuning voor inference-snelheid
- Technieken voor modelcompressie en kwantisering
- Implementatie van LLMs met behulp van API's en cloudplatforms
Etische overwegingen en Verantwoorde AI
- Detectie en mitigatie van bias in LLMs
- Bewaken van transparantie en eerlijkheid in AI-modellen
- Toekomstige trends en ontwikkelingen in AI
Vereisten
- Basisbegrip van machine learning en diepleer
- Ervaring met Python-programmeren
- Kenis van concepten uit de natuurlijke taalverwerking (NLP)
Doelgroep
- AI-onderzoekers
- Datatechnici
- Machine Learning Ingenieurs
- Softwareontwikkelaars met belangstelling voor NLP
