Informacje administracyjne
| Tytuł | Modele generatywne, transformacja głębokiego uczenia się i hybrydowe modele uczenia się |
| Czas trwania | 45–60 |
| Moduł | C |
| Rodzaj lekcji | Wykład |
| Skupienie | Techniczne – Przyszła sztuczna inteligencja |
| Temat | Postępy w modelach ML poprzez obiektyw HC – Badanie zorientowane na wynik |
Słowa kluczowe
Generacyjne modele, wykrywanie zatrzymań, wartość klucza, modele transformacyjne, modele hybrydowe,
Cele w zakresie uczenia się
- Poznaj klasę modeli generatywnych i poznaj jej kluczowe cechy.
- Wyjaśnij koncepcję i projekt architektury transformatora
- Opracowanie konfiguracji modeli hybrydowych
Oczekiwane przygotowanie
Wydarzenia edukacyjne, które należy ukończyć przed
Obowiązkowe dla studentów
- Wprowadzenie do uczenia maszynowego i koncepcji uczenia głębokiego podanych w poprzednich wykładach
Opcjonalne dla studentów
Referencje i tło dla studentów
Zalecane dla nauczycieli
Brak.
Materiały do lekcji
Instrukcje dla nauczycieli
W tym wykładzie nasze główne cele są potrójne. Po pierwsze, dążymy do kompleksowego zrozumienia modeli generatywnych, koncentrując się na ich podstawowych mechanizmach i podstawowych cechach. Po drugie, omówimy znaczenie architektury transformatorowej, szczególnie w kontekście przetwarzania języka naturalnego (NLP). Wreszcie, wykład omówi różne konfiguracje modeli hybrydowych, podkreślając połączenie różnych elementów w celu zwiększenia wydajności uczenia maszynowego.
Zarys
| Czas trwania | Opis | Koncepcje |
|---|---|---|
| 15 min | Wprowadzenie do modeli generatywnych, klasyfikacja modeli generatywnych | Czym są modele generacyjne?Dlaczego są one ważne? Do czego można je wykorzystać? Klasyfikacja, Najważniejsze cechy, Przykłady |
| 20 min | Wprowadzenie do architektury transformatora | Architektura transformatorów, najnowocześniejsze transformatory, takie jak BERT i GTP |
| 10 min | Wprowadzenie do uczenia się hybrydowego | Czym jest uczenie się hybrydowe?Dlaczego jest to ważne?Do czego można je wykorzystać? |
| 5 min. | Wnioski, pytania i odpowiedzi | Podsumowanie |
Potwierdzenia
Program Masters zorientowany na człowieka został współfinansowany przez instrument „Łącząc Europę” Unii Europejskiej w ramach grantu CEF-TC-2020-1 Umiejętności cyfrowe 2020-EU-IA-0068.