Eğitim İçeriği

Alan Spesifik Dil Modellerine Giriş

  • Yapay zekadaki dil modellerine genel bakış
  • Dil modellerinde uzmanlaşmanın önemi
  • Başarılı alan spesifik modellerin vaka çalışmaları

Veri Kümesi Oluşturma ve Ön İşleme

  • Alan spesifik veri kümelerini belirleme ve toplama
  • Veri temizleme ve ön işleme teknikleri
  • Veri kümesi oluşturmada etik hususlar

Model Eğitimi ve Fine-Tuning

  • Transfer öğrenimi ve ince ayar (fine-tuning) tanıtımı
  • Alan spesifik eğitim için temel modellerin seçimi
  • Etkili ince ayar teknikleri

Değerlendirme Metrikleri ve Model Performansı

  • Alan spesifik model değerlendirmesi için metrikler
  • Modellerin alan spesifik görevlere göre kıyaslanması
  • Sınırlamaların ve ödünleşimlerin anlaşılması

Dağıtım Stratejileri

  • Dil modellerinin alan spesifik uygulamalara entegrasyonu
  • Scala dağıtılan modellerin yetenek ve bakımı
  • Dağıtımda sürekli öğrenme ve model güncellemeleri

Hukuk Alanına Odaklanma

  • Hukuki dil modelleri için özel hususlar
  • Eğitim için içtihat ve kanun derlemesi
  • Hukuki araştırmalarda ve belge analizinde uygulamalar

Tıbbi Alanına Odaklanma

  • Tıbbi dil işlemede zorluklar
  • HIPAA uyumluluğu ve veri gizliliği
  • Tıbbi literatür taramasında ve hasta etkileşiminde kullanım alanları

Teknik Alanına Odaklanma

  • Teknik jargonun dil modelleri üzerindeki etkileri
  • Collaboration konu uzmanlarıyla işbirliği
  • Teknik dokümantasyon oluşturma ve kod yorumlama

Proje ve Değerlendirme

  • Proje önerisi ve ilk veri kümesi toplama
  • Tamamlanmış projenin ve model performansının sunumu
  • Son değerlendirme ve geri bildirim

Özet ve Sonraki Adımlar

Kurs İçin Gerekli Önbilgiler

  • Makine öğrenimi kavramlarına ilişkin temel anlayış
  • Python programlamaya aşinalık
  • Doğal dil işleme temellerine ilişkin bilgi

Hedef Kitle

  • Veri bilimcileri
  • Makine öğrenimi mühendisleri
 28 Saat

Katılımcı Sayısı


Kişi Başına Fiyat

Yaklaşan Etkinlikler

İlgili Kategoriler