Административна информация
| Дял | Генеративни модели, трансформиране на дълбоко обучение и хибридни модели за учене |
| Продължителност | 45—60 |
| Модул | В |
| Вид на урока | Лекция |
| Фокус | Технически — бъдещ ИИ |
| Тема | Напредък в моделите на ML чрез HC обектив — Резултатно ориентирано проучване |
Ключови думи
Генеративни модели, откриване на внимание, Query-Key-Value, Трансформа модели, Хибридни модели,
Учебни цели
- Разберете класа на Генеративните модели и изследвайте неговите ключови характеристики.
- Обяснете концепцията и дизайна на трансформаторните архитектури
- Изработете конфигурацията на хибридните модели
Очаквана подготовка
Обучение на събития, които трябва да бъдат завършени преди
Задължително за студентите
- Въведение в концепциите за машинно обучение и задълбочено обучение, дадени в предишни лекции
Незадължително за студенти
Референции и фон за студенти
Препоръчва се за учители
Няма.
Материали за уроци
Инструкции за учители
В тази лекция основните ни цели са три. Първо, ние се стремим към цялостно разбиране на Генеративните модели, като се фокусираме върху техните основни механизми и основни характеристики. Второ, ще обсъдим значението на трансформерната архитектура, особено в контекста на обработката на естествени езици (NLP). И накрая, лекцията ще разгледа различните конфигурации на хибридните модели, подчертавайки сливането на различни елементи за подобряване на производителността на машинното обучение.
Очертаване
| Продължителност | Описание | Концепции |
|---|---|---|
| 15 мин. | Въведение в Генеративните Модели, Класификация на Генеративни Модели | Какви са генеративните модели?Защо са важни? За какво могат да се използват? Класификация, Ключови характеристики, Примери |
| 20 мин. | Въведение в архитектурата на трансформаторите | Трансформаторна архитектура, модерни трансформатори като BERT и GTP |
| 10 мин. | Въведение в хибридното обучение | Какво е хибридно обучение?Защо е важно?За какво може да се използва? |
| 5 мин. | Заключение, въпроси и отговори | Обобщение |
Потвърждения
Магистърската програма по ИИ, насочена към човека, беше съфинансирана от Механизма за свързване на Европа на Европейския съюз под формата на безвъзмездни средства № CEF-TC-2020—1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.