Transformers: Глубокое обучение LLM

Глубокое обучение с помощью feyn-transformers" предлагает участникам увлекательное погружение в мир глубокого обучения и трансформеров с использованием библиотеки feyn-transformers. Он призван помочь участникам освоить создание и обучение собственных моделей искусственного интеллекта на основе трансформеров для…
Средний уровень
5
Сертификат Stepik

Чему вы научитесь

  • Понимать основные концепции и функциональность библиотеки feyn-transformers.
  • Устанавливать и настраивать среду для работы с библиотекой.
  • Создавать и обучать модели на основе трансформеров с использованием feyn-transformers.
  • Подготавливать данные для обучения моделей.
  • Процессу обучения моделей на основе предоставленных данных.
  • Использовать обученные модели для генерации текста и ответов на вопросы.
  • Понимать процесс генерации текста с помощью feyn-transformers в деталях.
  • Применять методы и техники для тонкой настройки моделей на основе feyn-transformers.
  • Практически применять настройку гиперпараметров моделей.
  • Исследовать различные предобученные модели трансформеров, доступные в feyn-transformers.
  • Сравнивать и выбирать оптимальную модель для конкретных задач.
  • Интегрировать внешние источники данных для обогащения и расширения обучающих данных модели.
  • Оптимизировать и улучшать производительность моделей на основе feyn-transformers.
  • Работать с большими объемами данных и высокими требованиями к вычислительным ресурсам.
  • Разрабатывать собственный проект, использующий feyn-transformers для создания и обучения модели на основе трансформера.
  • Представлять проект и обмениваться опытом с другими участниками курса.
  • Этот курс позволит вам овладеть основами глубокого обучения с использованием трансформеров и библиотеки feyn-transformers, и вы сможете применять полученные знания для решения различных задач обработки естественного языка и генерации текста.

О курсе

 

Урок 1: Основы библиотеки feyn-transformers

  • Обзор основных концепций и функциональности библиотеки feyn-transformers.
  • Установка и настройка среды для работы с библиотекой.

Урок 2: Создание и обучение модели

  • Создание экземпляра модели на основе трансформера с использованием feyn-transformers.
  • Подготовка данных для обучения модели.
  • Обучение модели на основе предоставленных данных.

Урок 3: Генерация текста с обученной моделью

  • Использование обученной модели для генерации текста и ответов на вопросы.
  • Подробный обзор процесса генерации текста с помощью feyn-transformers.

Урок 4: Тонкая настройка моделей

  • Изучение методов и техник для тонкой настройки моделей на основе feyn-transformers.
  • Практические примеры настройки гиперпараметров моделей.

Урок 5: Работа с различными моделями трансформеров

  • Исследование различных предобученных моделей трансформеров, доступных в feyn-transformers.
  • Сравнение и выбор оптимальной модели для конкретных задач.

Урок 6: Интеграция с внешними источниками данных

  • Интеграция с внешними источниками данных для обогащения и расширения набора обучающих данных модели.

Урок 7: Оптимизация и улучшение производительности

  • Оптимизация и улучшение производительности моделей на основе feyn-transformers.
  • Работа с большими объемами данных и высокими требованиями к вычислительным ресурсам.

Урок 8: Проектная работа

  • Разработка собственного проекта, использующего feyn-transformers для создания и обучения модели на основе трансформера.
  • Представление проекта и обмен опытом с другими участниками курса.

Для кого этот курс

Этот курс предназначен для разработчиков, исследователей и любознательных людей, желающих погрузиться в мир создания и обучения собственных моделей искусственного интеллекта на основе библиотеки feyn-transformers.

Начальные требования

Для успешного прохождения курса "Создай свой искусственный интеллект: Погружение в мир feyn-transformers" желательно иметь следующие начальные требования:

  1. Основы языка программирования Python.
  2. Понимание основ машинного обучения и нейронных сетей.
  3. Опыт работы с терминалом или командной строкой для установки и управления пакетами.
  4. Понимание базовых концепций обработки естественного языка (NLP) будет полезным, но не обязательным.

Эти начальные требования помогут участникам курса более эффективно осваивать материал и успешно применять новые знания в создании и обучении искусственного интеллекта с использованием библиотеки feyn-transformers.

Наши преподаватели

Как проходит обучение

Курс-инструкция доступ остаётся открыт в любой момент можно обратится к информации. 

Программа курса

загружаем...
Certificate

Сертификат

Stepik

Что вы получаете

  • Глубокое понимание концепций и функциональности библиотеки feyn-transformers.
  • Навыки установки и настройки среды для работы с feyn-transformers.
  • Умение создавать и обучать модели на основе трансформеров с использованием feyn-transformers.
  • Навыки предобработки и подготовки данных для обучения моделей.
  • Опыт обучения моделей на основе предоставленных данных.
  • Умение использовать обученные модели для генерации текста и ответов на вопросы.
  • Глубокое понимание процесса генерации текста с помощью feyn-transformers.
  • Навыки тонкой настройки моделей и оптимизации их гиперпараметров.
  • Знание о различных предобученных моделях трансформеров, доступных в feyn-transformers, и умение выбирать наиболее подходящую модель для конкретных задач.
  • Умение интегрировать внешние источники данных для обогащения и расширения обучающих данных модели.
  • Навыки оптимизации и улучшения производительности моделей на основе feyn-transformers, включая работу с большими объемами данных и высокими требованиями к вычислительным ресурсам.
  • Опыт разработки собственного проекта, использующего feyn-transformers для создания и обучения модели на основе трансформера.
  • Возможность представить свой проект и обменяться опытом с другими участниками курса.
  • В результате вы получите ценные навыки и знания, позволяющие вам эффективно применять глубокое обучение и трансформеры с помощью библиотеки feyn-transformers для решения задач обработки естественного языка и генерации текста. Эти навыки могут быть ценными для работы в области искусственного интеллекта, анализа текста, машинного перевода, чат-ботов, автоматической обработки языка и других смежных областях.

Сколько стоит обучение

Price: 3 999 
Вы попробовали и поняли, что вам сейчас не подходит этот курс? Ничего страшного, мы вернём вам деньги в течение 30-ти дней после покупки.

Часто задаваемые вопросы

Расскажите о курсе друзьям

Price: 3 999