[αυτή η σελίδα στο wiki][δείκτης][EN][BG][CS][DA][DE][EL][ES][ET][FI][FR][GA][HR][HU][IT][MT][NL][PL][PT][RO][SK][SL][SV]

Διάλεξη: Αναπαραγωγικά Μοντέλα, Μετασχηματισμός βαθιάς μάθησης και υβριδικά μοντέλα μάθησης

Διοικητικές πληροφορίες

Τίτλος Αναπαραγωγικά Μοντέλα, Μετασχηματίστε τη βαθιά μάθηση και τα υβριδικά μοντέλα μάθησης
Διάρκεια 45 — 60
Ενότητα Γ
Είδος μαθήματος Διάλεξη
Εστίαση Τεχνική — Μελλοντική ΤΝ
Θέμα Εξελίξεις στα μοντέλα ML μέσω ενός φακού HC — Μια μελέτη προσανατολισμένη στα αποτελέσματα

Λέξεις-κλειδιά

Γεννητικά μοντέλα, Ανίχνευση Προσοχής,Ερώτημα-κλειδί-Αξία, Μετασχηματιστικά μοντέλα, Υβριδικά μοντέλα,

Μαθησιακοί στόχοι

Αναμενόμενη προετοιμασία

Υποχρεωτικό για τους φοιτητές

  • Εισαγωγή στη μηχανική μάθηση και τις έννοιες βαθιάς μάθησης που δόθηκαν σε προηγούμενες διαλέξεις

Προαιρετικό για Φοιτητές

Συνιστάται για εκπαιδευτικούς

Καμία.

Υλικό μαθήματος

Οδηγίες για τους εκπαιδευτικούς

Σε αυτή τη διάλεξη, οι πρωταρχικοί στόχοι μας είναι τριπλοί. Πρώτον, στοχεύουμε στην ολοκληρωμένη κατανόηση των Γενετικών Μοντέλων, εστιάζοντας στους υποκείμενους μηχανισμούς και τα βασικά χαρακτηριστικά τους. Δεύτερον, θα συζητήσουμε τη σημασία των Αρχιτεκτονικών Μετασχηματιστών, ιδιαίτερα στο πλαίσιο της Επεξεργασίας Φυσικής Γλώσσας (NLP). Τέλος, η διάλεξη θα αναλύσει τις διάφορες διαμορφώσεις των υβριδικών μοντέλων, δίνοντας έμφαση στη συγχώνευση ποικίλων στοιχείων για την ενίσχυση της απόδοσης της μηχανικής μάθησης.

Σχεδιάγραμμα

Διάρκεια Περιγραφή Έννοιες
15 λεπτά Εισαγωγή στα Γενετικά Μοντέλα, Ταξινόμηση Γενετικών Μοντέλων Τι είναι τα μοντέλα παραγωγής; Γιατί είναι σημαντικά; Σε ποιες περιπτώσεις μπορούν να χρησιμοποιηθούν; Ταξινόμηση, Βασικά χαρακτηριστικά, Παραδείγματα
20 λεπτά Εισαγωγή στις αρχιτεκτονικές μετασχηματιστών Αρχιτεκτονική μετασχηματιστών, μετασχηματιστές τελευταίας τεχνολογίας όπως BERT και GTP
10 λεπτά Εισαγωγή στην υβριδική μάθηση Τι είναι η υβριδική μάθηση; Γιατί είναι σημαντική; Τι μπορούν να χρησιμοποιηθούν;
5 λεπτά Συμπέρασμα, ερωτήσεις και απαντήσεις Περίληψη

Αναγνωρίσεις

Το πρόγραμμα Μάστερ τεχνητής νοημοσύνης με επίκεντρο τον άνθρωπο συγχρηματοδοτήθηκε από τον μηχανισμό «Συνδέοντας την Ευρώπη» της Ευρωπαϊκής Ένωσης στο πλαίσιο της επιχορήγησης CEF-TC-2020-1 Digital Skills 2020-EU-IA-0068.