Adminisztratív információk
| Cím | Generatív modellek, a mély tanulás és a hibrid tanulási modellek átalakítása |
| Időtartam | 45–60 |
| Modul | C |
| Lecke típusa | Előadás |
| Fókusz | Technikai – Jövőbeli MI |
| Téma | Fejlődés az ML modellekben egy HC objektíven keresztül – eredményorientált tanulmány |
Kulcsszó
Generatív modellek,A figyelemfelismerés,Query-Key-Value,Átalakító modellek, Hibrid modellek,
Tanulási célok
- Ismerje meg a Generatív Modellek osztályát, és fedezze fel annak főbb jellemzőit.
- Magyarázza el a transzformátor architektúrák koncepcióját és kialakítását
- A hibrid modellek konfigurációjának kidolgozása
Várható előkészítés
Az előtt befejezendő tanulási események
Kötelező a diákok számára
- Bevezetés a gépi tanulásba és a mélytanulási koncepciókba a korábbi előadásokon
Választható diákok számára
Referenciák és háttér a diákok számára
Ajánlott tanároknak
Egy sem.
Leckeanyagok
Utasítások tanároknak
Ebben az előadásban az elsődleges céljaink hármasak. Először is, arra törekszünk, hogy átfogóan megértsük a Generatív modelleket, összpontosítva azok mögöttes mechanizmusaira és alapvető jellemzőire. Másodszor, megvitatjuk a Transformer Architectures jelentőségét, különösen a Natural Language Processing (NLP) kontextusában. Végül az előadás a hibrid modellek különböző konfigurációival foglalkozik, kiemelve a különböző elemek fúzióját a gépi tanulási teljesítmény fokozása érdekében.
Vázlat
| Időtartam | Leírás | Fogalmak |
|---|---|---|
| 15 perc | Bevezetés a generatív modellekbe, a generatív modellek osztályozása | Mik azok a generatív modellek?Miért fontosak ezek? Mire használhatók? Osztályozás, Fő jellemzők, Példák |
| 20 perc | Bevezetés a Transformer architektúrákba | Transzformátor architektúra, korszerű transzformátorok, mint a BERT és a GTP |
| 10 perc | Bevezetés a hibrid tanulásba | Mi a hibrid tanulás?Miért fontos?Mire használhatók? |
| 5 perc | Következtetések, kérdések és válaszok | Összefoglaló |
Visszaigazolások
A Human-Centered AI Masters programot az Európai Unió Európai Hálózatfinanszírozási Eszköze (CEF-TC-2020–1 Digitális készségek 2020 EU-IA-0068) társfinanszírozta.