Administratívne informácie
| Názov | Generatívne modely, Transform Deep Learning and Hybrid Learning Models |
| Trvanie | 45 – 60 |
| Modul | C |
| Druh lekcie | Prednáška |
| Zameranie | Technická – Budúca umelá inteligencia |
| Téma | Pokroky v modeloch ML prostredníctvom šošovky HC – Výsledok orientovaná štúdia |
Kľúčové slová
Generatívne modely, Detekcia pozornosti,Query-Key-Value, Transformné modely, Hybridné modely,
Vzdelávacie ciele
- Pochopte triedu generatívnych modelov a preskúmajte jej kľúčové vlastnosti.
- Vysvetlite koncept a dizajn transformačných architektúr
- Vypracovať konfiguráciu hybridných modelov
Očakávaná príprava
Naučte sa udalosti, ktoré treba dokončiť predtým
Povinné pre študentov
- Úvod do konceptov strojového učenia a hlbokého učenia uvedených v predchádzajúcich prednáškach
Voliteľné pre študentov
Referencie a zázemie pre študentov
Odporúčané pre učiteľov
Žiadne.
Učebné materiály
Pokyny pre učiteľov
V tejto prednáške sú naše hlavné ciele trojaké. Po prvé, naším cieľom je komplexne porozumieť generatívnym modelom so zameraním na ich základné mechanizmy a základné črty. Po druhé, budeme diskutovať o význame transformačnej architektúry, najmä v kontexte spracovania prirodzeného jazyka (NLP). Nakoniec, prednáška rozpracuje rôzne konfigurácie hybridných modelov, zdôrazňujúc fúziu rôznych prvkov na zvýšenie výkonu strojového učenia.
Obrysy
| Trvanie | Popis | Koncepty |
|---|---|---|
| 15 minút | Úvod do generatívnych modelov, Klasifikácia generatívnych modelov | Čo sú generatívne modely?Prečo sú dôležité? Na čo sa môžu použiť? Klasifikácia, Kľúčové funkcie, Príklady |
| 20 minút | Úvod do architektúry transformátora | Architektúra transformátorov, najmodernejšie transformátory, ako sú BERT a GTP |
| 10 minút | Úvod do hybridného učenia | Čo je hybridné učenie?Prečo je to dôležité?Čo môžu byť použité? |
| 5 minút | Záver, otázky a odpovede | Zhrnutie |
Uznania
Program Masters umelej inteligencie zameraný na človeka bol spolufinancovaný z Nástroja Európskej únie na prepájanie Európy v rámci grantu CEF-TC-2020 – 1 Digitálne zručnosti 2020-EU-IA-0068.