Kurzy v konkrétním termínu s živým lektorem

Termín

Jazyk

Místo

Forma

Cena bez DPH

25. 6. 2024 09:00 - 17:00

Jazyk

Místo

Praha

Forma

učebna

Kód vybraného kurzu: PU23110153-0005

Cena bez DPH

4 990 Kč

Objednat

25. 6. 2024 09:00 - 17:00

Jazyk

Místo

online

Forma

virtuální učebna

Kód vybraného kurzu: PU23110153-0006

Cena bez DPH

4 990 Kč

Objednat

Otevřený termín

Jazyk

Místo

Praha

Forma

učebna

Kód vybraného kurzu: PU23110153-0001

Cena bez DPH

4 990 Kč

Objednat

Otevřený termín

Jazyk

Místo

online

Forma

virtuální učebna

Kód vybraného kurzu: PU23110153-0002

Cena bez DPH

4 990 Kč

Objednat

Popis kurzu

Společně se seznámíme s transformery, základním stavebním moderních jazykových modelů, představíme si nejznámější architektury a ukážeme si, jak se velké jazykové modely dají použít pro různé aplikace. K praktickým cvičením není nutný žádný placený účet třetích stran. Budeme používat open source modely, které jsou při správném způsobu použití stejně dobré jako ty největší komerční modely.

Požadované znalosti

Základní znalost programování v Pythonu
Znalosti strojového učení na úrovni kurzu Úvod do strojového učení.

Komu je kurz určen

Tento kurz je určen pro všechny, kteří jsou fascinovaní schopnostmi velkých jazykových modelů a generativní umělé inteligence, a chtějí proniknout do této problematiky než jen na úrovni běžného uživatele.

Obsah kurzu

Generativní umělá inteligence pro text a obrázky
Evoluce jazykového modelování
Transformery
Typy transformerů pro jazykové modelování (encoder, decoder, encoder-decoder)
Posilované učení s lidskou zpětnou vazbou (RLHF)
Vybrané modely pro jazykové modelování založené na transformerech (BERT, GPT, LLAMA, T5, BART…)
Praktický příklad na klasifikaci textů pomocí transformerů s využitím knihovny HuggingFace v prostředí Google Colab
Prompt engineering: in-context learning, zero shot, one shot and few shot prompting, nejdůležitější konfigurační parametry generativních procesů
Praktický příklad na in-context learning s využitím knihovny HuggingFace v prostředí Google Colab
Fine-tuning velkých jazykových modelů a parameter-efficient fine-tuning (LoRA)
Evaluace jazykových generativních modelů (ROUGE, BLEU)
Praktický příklad na využití parameter-efficient fine-tuning s využitím knihovny HuggingFace v prostředí Google Colab
Retrieval Augmented Generation (RAG)

Chcete tento kurz na míru pro vaši firmu?

Kontaktujte nás

Aktuality ke kurzu

Microsoft 365 24. 8. 2023

Využijte státní příspěvek až 50 tis. Kč na IT kurzy

Je to jednoduché. Vše vyřídíte online. Je to pro všechny. O příspěvek mohou žádat zaměstnanci, podnikatelé i maminky na rodičovské dovolené.

Machine Learning 18. 3. 2023

Hlavní rozdíly mezi strojovým učením a umělou inteligencí

Strojové učení (ML) a umělá inteligence (AI) jsou příbuzné obory, ale není to totéž. Umělá inteligence je širší obor, který zahrnuje mnoho různých technologií, včetně strojového učení. Přečtěte si, jaké jsou kllíčové rozdíly mezi strojovým učením a umělou inteligencí.

Microsoft 1. 9. 2021

Co je umělá inteligence a proč se jí začít věnovat co nejdříve

Není to tak dávno, kdy byla umělá inteligence (Artificial Intelligence - AI) slovním spojením výlučně z oblasti sci-fi, dnes je však díky cloudovým službám realitou na dosah ruky každého z nás. Ruku v ruce s Azure se naučila mluvit, poslouchat, rozumět a samostatně se rozhodovat a díky tomu všemu pomáhat a ulehčovat nám život. Už dnes je tichým pomocníkem vašich oblíbených e-shopů, či zkušeným rádcem vaší navigace, a zítra může být i mnohem víc – součástí něčeho, co vytvoříte VY!

Více aktualit