OpenNMT: Konfiguracja systemu tłumaczenia maszynowego

Opis

Szkolenie wprowadza uczestników w świat neuronowego tłumaczenia maszynowego poprzez praktyczną pracę z platformą OpenNMT. Podczas warsztatów uczestnicy poznają proces budowy, treningu i wdrażania modeli NMT od podstaw. Program skupia się na praktycznych aspektach konfiguracji i optymalizacji systemów tłumaczenia, z uwzględnieniem specyfiki różnych par językowych i dziedzin zastosowań.Szkolenie zapewnia solidne podstawy teoretyczne i praktyczne w dziedzinie głębokiego uczenia. Podczas intensywnych warsztatów uczestnicy poznają fundamenty sieci neuronowych, techniki ich trenowania oraz praktyczne zastosowania w różnych domenach. Program łączy teorię matematyczną z praktycznym implementowaniem modeli, kładąc szczególny nacisk na zrozumienie mechanizmów działania głębokich sieci neuronowych oraz ich efektywne wykorzystanie w rzeczywistych projektach.

Profil uczestnika

• Specjaliści NLP pracujący nad systemami tłumaczeń
• Inżynierowie ML zainteresowani przetwarzaniem języka
• Lingwiści komputerowi
• Deweloperzy systemów językowych
• Badacze w dziedzinie NLP
• Specjaliści lokalizacji oprogramowania
• Programiści rozpoczynający pracę z głębokim uczeniem
• Data Scientists poszerzający swoje umiejętności
• Inżynierowie ML zainteresowani sieciami neuronowymi
• Analitycy danych wchodzący w obszar deep learning
• Naukowcy i badacze z różnych dziedzin
• Specjaliści ds. wizji komputerowej i przetwarzania języka naturalnego

Agenda

1. Podstawy OpenNMT
• Architektura systemu
• Przygotowanie środowiska
• Zarządzanie danymi językowymi
• Preprocesssing tekstu
2. Konfiguracja modeli
• Architektury transformerowe
• Tokenizacja i słowniki
• Parametry treningu
• Walidacja modeli
3. Trening i ewaluacja
• Strategie treningu
• Metryki oceny jakości
• Fine-tuning modeli
• Analiza błędów
4. Wdrożenie systemu
• Serving modeli
• Integracja API
• Monitoring jakości
• Aktualizacja modeli
5. Fundamenty głębokiego uczenia
• Architektura sieci neuronowych
• Funkcje aktywacji i propagacja wsteczna
• Optymalizacja i regularyzacja
• Inicjalizacja wag i normalizacja
6. Architektury sieci neuronowych
• Sieci konwolucyjne (CNN)
• Sieci rekurencyjne (RNN)
• Transformery
• Sieci generatywne
7. Trenowanie modeli
• Przygotowanie danych
• Strategie treningu
• Walidacja i ewaluacja
• Rozwiązywanie problemów
8. Wdrożenie i optymalizacja
• Framework’i deep learning
• Optymalizacja wydajności
• Wdrażanie modeli
• Najlepsze praktyki

Korzyści

Uczestnik zdobędzie praktyczną wiedzę w zakresie konfiguracji i wdrażania systemów neuronowego tłumaczenia maszynowego. Nauczy się przygotowywać i przetwarzać dane językowe na potrzeby treningu modeli NMT. Pozna metody optymalizacji jakości tłumaczeń dla różnych par językowych. Będzie potrafił wdrażać i zarządzać systemami tłumaczeń w środowisku produkcyjnym. Rozwinie umiejętność oceny i poprawy jakości tłumaczeń maszynowych. Zdobędzie wiedzę o najlepszych praktykach w dziedzinie NMT.Uczestnik zdobędzie gruntowne zrozumienie teoretycznych podstaw głębokiego uczenia oraz praktyczne umiejętności implementacji modeli. Nauczy się samodzielnie projektować i trenować różne rodzaje sieci neuronowych dostosowane do konkretnych zadań. Pozna metody efektywnej optymalizacji i regularyzacji modeli deep learning. Będzie potrafił diagnozować i rozwiązywać typowe problemy występujące podczas treningu głębokich sieci. Zdobędzie umiejętność doboru odpowiedniej architektury sieci do specyfiki zadania. Rozwinie praktyczne zdolności w zakresie implementacji modeli w popularnych frameworkach.

Wymagane przygotowanie uczestników

• Podstawowa znajomość uczenia maszynowego
• Znajomość zagadnień NLP
• Doświadczenie w pracy z Pythonem
• Ogólna wiedza lingwistyczna
• Znajomość podstaw uczenia maszynowego
• Solidne podstawy matematyczne (algebra liniowa, rachunek różniczkowy)
• Umiejętność programowania w Pythonie
• Podstawowa znajomość statystyki

Zagadnienia

• Architektura OpenNMT
• Preprocessing danych językowych
• Tokenizacja tekstu
• Architektury transformerowe
• Trening modeli NMT
• Ewaluacja tłumaczeń
• Fine-tuning modeli
• Serving API
• Monitoring jakości
• Aktualizacja systemu
• Analiza błędów
• Best practices NMT
• ———-|————- Podkategoria | Sztuczna Inteligencja Kod szkolenia | IT-AI-160 Czas trwania | 3 dni (24 godziny) Cena netto/os. | 3750 PLN
• Architektura sieci neuronowych
• Funkcje aktywacji
• Propagacja wsteczna
• Optymalizacja gradientowa
• Regularyzacja i dropout
• Sieci konwolucyjne
• Sieci rekurencyjne
• Transformery
• Przygotowanie danych
• Strategie treningu
• Walidacja modeli
• Wdrażanie rozwiązań

Poznaj naszą firmę