Administrative oplysninger
| Titel | Generative modeller, transformere dyb læring og hybrid læringsmodeller |
| Varighed | 45-60 |
| Modul | C |
| Lektionstype | Forelæsning |
| Fokus | Teknisk — fremtidig kunstig intelligens |
| Emne | Fremskridt i ML-modeller gennem en HC-linse — En resultatorienteret undersøgelse |
Nøgleord
Generative modeller,Attention Detection,Query-Key-Value,Transform modeller,Hybrid Modeller,
Læringsmål
- Forstå klassen af generative modeller og udforske dens vigtigste funktioner.
- Forklar konceptet og designet af Transformer Architectures
- Uddyb konfigurationen af hybride modeller
Forventet forberedelse
Læringsbegivenheder, der skal fuldføres før
Obligatorisk for studerende
- Introduktion til machine learning og deep learning koncepter givet i tidligere foredrag
Valgfrit for studerende
Referencer og baggrund for studerende
Anbefalet til lærerne
Ingen.
Undervisningsmaterialer
Instruktioner til lærerne
I dette foredrag er vores primære mål tredobbelt. For det første sigter vi mod en omfattende forståelse af Generative Modeller med fokus på deres underliggende mekanismer og kernefunktioner. For det andet vil vi diskutere betydningen af Transformer Architectures, især i forbindelse med Natural Language Processing (NLP). Endelig vil forelæsningen uddybe den forskellige konfiguration af hybridmodeller, der understreger fusionen af forskellige elementer for at forbedre maskinindlæring ydeevne.
Omrids
| Varighed | Beskrivelse | Koncepter |
|---|---|---|
| 15 min. | Introduktion til Generative Modeller, Klassifikation af Generative Modeller | Hvad er generative modeller?Hvorfor er de vigtige? Hvad kan de bruges til? Klassificering, Nøgleegenskaber, Eksempler |
| 20 min. | Introduktion til Transformer-arkitekturerne | Transformerarkitektur, state-of-the-art transformere som BERT og GTP |
| 10 min. | Introduktion til hybrid læring | Hvad er hybrid læring?Hvorfor er det vigtigt?Hvad kan de bruges til? |
| 5 min. | Konklusion, spørgsmål og svar | Sammendrag |
Anerkendelser
Programmet Human-Centered AI Masters blev samfinansieret af Connecting Europe-faciliteten i Den Europæiske Union under tilskud CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.