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課程簡介
領域特定語言模型簡介
- 人工智慧中語言模型的概覽
- 語言模型專門化的重要性
- 成功領域特定模型的案例研究
資料整理與預處理
- 識別和收集領域特定資料集
- 資料清理和預處理技術
- 資料建立中的倫理考量
模型訓練與微調
- 遷移學習及微調簡介
- 選擇用於領域特定訓練的基礎模型
- 有效微調的技術
評估指標與模型表現
- 領域特定模型評估的指標
- 針對領域特定任務基準測試模型
- 理解限制與權衡
部署策略
- 將語言模型整合至領域特定應用程式中
- 部署模型的擴展性和維護
- 部署中的持續學習和模型更新
法律領域重點
- 法律語言模型的特殊考量
- 用於訓練的案例法和法規語料庫
- 在法律研究和文件分析中的應用
醫療領域重點
- 醫療語言處理的挑戰
- HIPAA 合規性及資料隱私
- 醫療文獻回顧和病患互動的應用案例
技術領域重點
- 技術術語及其對語言模型的影響
- 與領域專家合作
- 技術文件生成和程式碼註釋
專案與評估
- 專案提案和初始資料集收集
- 完成專案及模型表現的簡報
- 最終評估和反饋
摘要與後續步驟
最低要求
- 具備機器學習概念的基本理解
- 熟悉 Python 程式設計
- 了解自然語言處理基礎知識
受眾
- 資料科學家
- 機器學習工程師
28 小時