Cursusaanbod

Inleiding tot Large Language Models

  • Overzicht van Natural Language Processing (NLP)
  • Inleiding tot Large Language Models (LLMs)
  • Meta AI's bijdragen aan de ontwikkeling van LLMs

Begrip van de architectuur van Meta AI LLMs

  • Transformer-architectuur en zelf-attentiemechanismen
  • Trainingsmethoden voor grote modellen
  • Vergelijking met andere LLMs (GPT, BERT, T5, etc)

Instellen van de ontwikkelomgeving

  • Installeren en configureren van Python en Jupyter Notebook
  • Werken met Hugging Face en Meta AI’s modelrepository
  • Gebruik maken van cloudgebaseerde of lokale GPUs voor training

Fijnstemmen en aanpassen van Meta AI LLMs

  • Laden van vooraf getrainde modellen
  • Fijnstemmen op domeinspecifieke datasets
  • Overdrachtleren technieken

Bouwen van NLP-applicaties met Meta AI LLMs

  • Ontwikkelen van chatbots en conversationale AI
  • Implementeren van tekst samenvatten en paraphraseren
  • Sentiment analyse en inhoudsmoderatiekontrole

Optimaliseren en inzetten van Large Language Models

  • Prestatieoptimalisatie voor inferentie snelheid
  • Modellcompressie en kwantisatie technieken
  • Inzetten van LLMs met behulp van APIs en cloudplatforms

Ethische overwegingen en verantwoorde AI

  • Detectie en vermindering van bias in LLMs
  • Transparantie en eerlijkheid in AI-modellen waarborgen
  • Toekomstige trends en ontwikkelingen in AI

Samenvatting en volgende stappen

Vereisten

  • Basisbegrip van machine learning en diepgaande leren
  • Ervaring met Python-programmeren
  • Kennis van concepten van natural language processing (NLP)

Publiek

  • AI-onderzoekers
  • Datawetenschappers
  • Machine Learning Engineers
  • Softwareontwikkelaars geïnteresseerd in NLP
 21 Uren

Aantal deelnemers


Prijs Per Deelnemer

Voorlopige Aankomende Cursussen

Gerelateerde categorieën