Deep Learning w NLP – zaawansowane techniki

Opis

Zaawansowane szkolenie z technik głębokiego uczenia w przetwarzaniu języka naturalnego. Program koncentruje się na praktycznym zastosowaniu najnowszych architektur sieci neuronowych w zadaniach NLP. Uczestnicy poprzez warsztaty praktyczne poznają zaawansowane modele i techniki implementacji, pracując na rzeczywistych przypadkach użycia. Zajęcia łączą teorię z intensywnym programowaniem i eksperymentami.

Profil uczestnika

• Inżynierowie machine learning z doświadczeniem w NLP
• Badacze AI specjalizujący się w przetwarzaniu języka
• Programiści Python pracujący z modelami deep learning
• Architekci rozwiązań AI
• Specjaliści ds. data science w projektach językowych
• Deweloperzy zaawansowanych systemów NLP
• Eksperci ds. sztucznej inteligencji

Agenda

1. Architektury głębokiego uczenia w NLP
• Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN, LSTM, GRU)
• Mechanizmy uwagi i transformatory
• Architektury kodujące-dekodujące
• Sieci konwolucyjne w NLP
2. Zaawansowane modele językowe
• Architektura i działanie BERT
• Fine-tuning modeli transformatorowych
• Wielojęzyczne modele językowe
• Zero-shot i few-shot learning
3. Generatywne modele językowe
• Architektura GPT i jej warianty
• Kontrolowane generowanie tekstu
• Techniki próbkowania i dekodowania
• Optymalizacja generowanych sekwencji
4. Praktyczne zastosowania i optymalizacja
• Implementacja własnych warstw i modułów
• Techniki regularyzacji i normalizacji
• Optymalizacja wydajności i zużycia pamięci
• Wdrażanie modeli w środowisku produkcyjnym

Korzyści

Uczestnik opanuje zaawansowane techniki implementacji modeli deep learning w zadaniach NLP. Zdobędzie praktyczne umiejętności w projektowaniu i trenowaniu własnych architektur neuronowych. Rozwinie głębokie zrozumienie działania współczesnych modeli językowych i transformatorów. Nauczy się optymalizować modele pod kątem wydajności i jakości wyników. Pozna najnowsze trendy i kierunki rozwoju w dziedzinie deep learning dla NLP. Będzie potrafił samodzielnie implementować i dostrajać zaawansowane modele językowe.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Zaawansowana znajomość Pythona i bibliotek deep learning
• Solidna wiedza z zakresu uczenia maszynowego
• Doświadczenie w projektach NLP
• Znajomość podstaw sieci neuronowych

Zagadnienia

• Architektury sieci neuronowych w NLP
• Mechanizmy uwagi i transformatory
• Modele językowe oparte na BERT
• Generatywne modele językowe
• Transfer learning w NLP
• Techniki regularyzacji i normalizacji
• Optymalizacja modeli deep learning
• Wielojęzyczne modele neuronowe
• Przetwarzanie długich sekwencji
• Interpretacja modeli językowych
• Wdrażanie modeli w produkcji
• Najnowsze trendy w deep learning dla NLP

Poznaj naszą firmę