Hvala što ste poslali upit! Jedan od naših članova tima će vas uskoro kontaktirati.
Hvala što ste poslali rezervaciju! Jedan od naših članova tima će vas uskoro kontaktirati.
Trajanje 21 sati
Sadržaj kursa
Uvod u LLM modele i generativnu AI
- Istraživanje tehnika i modela
- Rasprava o primenama i slučajevima upotrebe
- Identifikacija izazova i ograničenja
Korišćenje LLM modela za NLU zadatke
- Analiza emocija
- Prepoznavanje imenovanih entiteta
- Ekstrakcija relacija
- Semantičko parsiranje
Korišćenje LLM modela za NLI zadatke
- Detekcija entailmenta
- Detekcija kontradikcija
- Detekcija parafraza
Korišćenje LLM modela za grafove znanja
- Ekstrakcija činjenica i relacija iz teksta
- Izvođenje nedostajućih ili novih činjenica
- Korišćenje grafova znanja za nizak nivo zadataka
Korišćenje LLM modela za razmišljanje o zajedničkom smislu
- Generisanje verovatnih objašnjenja, hipoteza i scenarija
- Korišćenje baza znanja i dataset-ova zajedničkog smisla
- Ocena razmišljanja o zajedničkom smislu
Korišćenje LLM modela za generisanje dijaloga
- Generisanje dijaloga sa konverzacijskim agentima, chatbotovima i virtuelnim asistentima
- Upravljanje dijalogom
- Korišćenje dataset-ova i metrika dijaloga
Korišćenje LLM modela za multimodalno generisanje
- Generisanje slika iz teksta
- Generisanje teksta iz slika
- Generisanje video zapisa iz teksta ili slika
- Generisanje audio iz teksta
- Generisanje teksta iz audio
- Generisanje 3D modela iz teksta ili slika
Korišćenje LLM modela za meta-učenje
- Prilagođavanje LLM modela novim domenima, zadacima ili jezicima
- Učenje iz few-shot ili zero-shot primera
- Korišćenje dataset-ova i okvira za meta-učenje i transfer learning
Korišćenje LLM modela za adversarial učenje
- Odbrana LLM modela od zlonamernih napada
- Detekcija i ublažavanje pristrasnosti i grešaka u LLM modelima
- Korišćenje dataset-ova i metoda adversarial učenja i robusnosti
Ocena LLM modela i generativne AI
- Ocena kvaliteta i raznolikosti sadržaja
- Korišćenje metrika poput inception score, Fréchet inception distance i BLEU score
- Korišćenje metoda ljudske ocene kao što su crowdsourcing i ankete
- Korišćenje metoda adversarial ocene kao što su Turing testovi i diskriminatori
Primenjivanje etičkih principa za LLM modele i generativnu AI
- Obezbeđivanje pravednosti i odgovornosti
- Izbegavanje zlorabe i zloupotrebe
- Poštovanje prava i privatnosti kreatora i potrošača sadržaja
- Podsticanje kreativnosti i saradnje ljudi i AI
Zaključak i naredni koraci
Uslovi
- Razumevanje osnovnih AI koncepata i terminologije
- Iskustvo u programiranju Pythonom i analizi podataka
- Poznavanje okvira za duboko učenje kao što su TensorFlow ili PyTorch
- Razumevanje osnova LLM modela i njihovih primena
Publica
- Data naučnici
- AI developeri
- Entuzijasti za AI