Verwaltungsinformationen
| Titel | Generative Modelle, Transform Deep Learning und hybride Lernmodelle |
| Dauer | 45 – 60 |
| Modulen | C |
| Unterrichtstyp | Vortrag |
| Fokussierung | Technisches – Zukunfts-KI |
| Themenbereich | Fortschritte bei ML-Modellen durch eine HC-Linse – Eine ergebnisorientierte Studie |
Suchbegriffe
Generative Modelle,Achtungserkennung,Query-Key-Wert,Transform-Modelle,Hybrid-Modelle,
Lernziele
- Verstehen Sie die Klasse der Generativen Modelle und erkunden Sie die wichtigsten Funktionen.
- Erklären Sie das Konzept und das Design von Transformer Architectures
- Erarbeiten Sie die Konfiguration von Hybridmodellen
Erwartete Vorbereitung
Lernveranstaltungen, die vorab abgeschlossen werden müssen
Obligatorisch für Studenten
- Einführung in maschinelles Lernen und Deep-Learning-Konzepte in früheren Vorträgen
Optional für Studenten
Referenzen und Hintergründe für Studierende
Empfohlen für Lehrer
Keine.
Unterrichtsmaterialien
Anleitung für Lehrer
In diesem Vortrag sind unsere Hauptziele dreifach. Erstens zielen wir darauf ab, Generative Modelle umfassend zu verstehen, wobei wir uns auf ihre zugrunde liegenden Mechanismen und Kernfunktionen konzentrieren. Zweitens werden wir die Bedeutung von Transformer Architectures diskutieren, insbesondere im Kontext der Natural Language Processing (NLP). Schließlich wird der Vortrag auf die verschiedenen Konfigurationen von Hybridmodellen eingehen und die Fusion verschiedener Elemente zur Verbesserung der Leistung des maschinellen Lernens betonen.
Gliederung
| Dauer | Beschreibung | Konzepte |
|---|---|---|
| 15 min | Einführung in generative Modelle, Klassifikation generativer Modelle | Was sind generative Modelle?Warum sind sie wichtig? Wofür können sie verwendet werden? Klassifikation, Schlüsselmerkmale, Beispiele |
| 20 min | Einführung in die Transformer-Architekturen | Transformatorarchitektur, modernste Transformatoren wie BERT und GTP |
| 10 min | Einführung in das Hybrid-Lernen | Was ist hybrides Lernen?Warum ist es wichtig?Wofür können sie eingesetzt werden? |
| 5 min | Fazit, Fragen und Antworten | Zusammenfassung |
Danksagung
Das Human-Centered AI Masters-Programm wurde von der Fazilität „Connecting Europe“ der Europäischen Union im Rahmen des Zuschusses „CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068“ kofinanziert.