Разработка моделей Generative AI
Научитесь разрабатывать и интегрировать модели GenAI для автоматизации, анализа данных, общения с клиентами и персонализированных решений
Владимир Поворозник
Senior ML Engineer в UniData Lab
Юрий Хома
Co-founder&CEO UniData Lab
о курсе
- Продолжительность:
18 занятий
- Курсовой проект:
модель GenAI для генерирования
текста на основе данных
На курсе вы научитесь создавать, настраивать и совершенствовать специализированные генеративные модели, отвечающие вашим потребностям, выявлять и устранять угрозы, связанные с использованием GenAI, оценивать качество сгенерированных данных и настраивать гиперпараметры для корректной работы. Кроме того, разработаете собственную генеративную модель для создания текста и добавите ее в портфолио.
ПОСЛЕ КУРСА ВЫ:
-
сможете создавать и настраивать специализированные генеративные модели, которые соответствуют конкретным потребностям бизнеса и предлагают персонализированные решения
-
получите практический опыт в разработке и внедрении генеративного ИИ в реальных проектах
-
научитесь выявлять и устранять угрозы, связанные с генеративным ИИ, и разрабатывать решения для улучшения кибербезопасности
-
сможете использовать различные методы и метрики для оценки качества сгенерированных данных и анализировать эффективность моделей в разных контекстах
-
научитесь оптимизировать гиперпараметры для улучшения качества данных
в программу курса входят
Лектори
Владимир Поворозник
Senior ML Engineer в UniData Lab PhD
в Computer Science
-
имеет более 5 лет опыта в IT-индустрии с фокусом на AI-системы, Data Science, NLP, LLMs и MLOps
-
эксперт в работе с ML- и NLP-моделями, включая трансформеры и генеративные модели
-
реализовал проекты разработки голосовых клонирований и создания инструментов для Speech-to-Speech и Text-to-Speech на 70+ языках
-
разработал модель пунктуации для текстов разных языков, что улучшило точность распознавания текста на 15 %
Юрий Хома
Co-founder&CEO UniData Lab
-
имеет более 10 лет опыта в IT-индустрии с акцентом на AI и Data Science
-
PhD в области искусственного интеллекта, кандидат технических наук, автор более 50 научных работ
-
имеет 5+ лет опыта руководства командами по AI&Data Science и эффективного управления крупными проектами для глобальных корпораций
-
успешно разработал и внедрил сложные проекты автоматизации для нескольких международных компаний, включая разработку систем прогнозирования спроса и анализа рисков в цепочках поставок
Программа
-
01 занятие19.11 19:00
Знакомство с профессией Generative AI Developer
- Поймете основные концепции и значение генеративного ИИ в современном мире
- Узнаете варианты применения генеративного ИИ в разных отраслях
- Будете знать роли и обязанности разработчика генеративного ИИ и инструментов, которые он использует
- Научитесь определять и предлагать решения с использованием генеративного ИИ в реальных сценариях
-
02 занятие21.11 19:00
Структура и функционирование нейронных сетей
- Поймете структуры и типы нейронных сетей
- Научитесь реализовывать базовые нейронные сети с помощью популярных фреймворков
-
03 занятие26.11 19:00
Обучение и оптимизация нейронных сетей
- Поймете, как обучать и оптимизировать нейронные сети
- Получите навыки применения методов регуляризации для улучшения производительности модели
-
04 занятие28.11 19:00
Расширенные архитектуры нейронных сетей
- Поймете расширенные архитектуры нейронных сетей
- Получите навыки реализации CNN и RNN для разных типов данных
-
05 занятие03.12 19:00
Введение в Large Language Models (LLMs)
- Поймете архитектуру и процесс обучения LLMs
- Узнаете ключевые области применения и вызовы, к которым приводит разработка LLMs
-
06 занятие05.12 19:00
Практическое применение LLMs
- Узнаете о практическом использовании и кастомизации LLMs
- Получите навыки настройки LLM под конкретные задачи
-
07 занятие10.12 19:00
Обзор и значение GANs
- Поймете архитектуру и процесс обучения GAN
- Получите навыки реализации основных моделей GANs
-
08 занятие12.12 19:00
Продвинутые технологии GAN
- Поймете передовые технологии и архитектуры GAN
- Получите навыки решения проблемы стабильности и настройки гиперпараметров
-
09 занятие17.12 19:00
Применение глобальных сетей
- Поймете оценки и применение GAN
- Получите навыки внедрения GAN для разных практических целей
-
10 занятие19.12 19:00
Введение в VAEs
- Поймете архитектуру и предназначение VAE
- Получите навыки внедрения VAE для генерации данных
-
11 занятие26.12 19:00
Практическое применение VAE
- Поймете подготовку и применение VAE
- Научитесь применять VAE для практических задач генерации данных
-
12 занятие07.01 19:00
Другие генеративные модели
- Поймете разные генеративные модели и их применение
- Получите навыки реализации разных генеративных моделей
-
13 занятие09.01 19:00
Практическое применение и тематические исследования
- Поймете практическое применение и научитесь оценивать эффективность генеративных моделей
- Получите навыки анализа и презентации кейсов генеративных моделей
-
14 занятие14.01 19:00
Модели тренировки и обучения
- Поймете понятие реализации и оптимизации моделей GenAI
- Научитесь применять генеративные модели к реальным продуктам
-
15 занятие16.01 19:00
Оценка генеративных результатов
- Овладеете методами оценки генеративных моделей
- Научитесь предлагать улучшения на основании результатов оценки
-
16 занятие21.01 19:00
Конфиденциальность и защита данных
- Узнаете об уязвимостях, связанных с LLMs, и их влиянии на безопасность данных
- Выясните, как внедрять стратегии защиты моделей GenAI и смягчать риски для безопасности
-
17 занятие23.01 19:00
Использование GenAI в кибербезопасности
- Поймете важность устранения уязвимостей LLM в сфере кибербезопасности
- Будете разрабатывать решения на основе GenAI для усиления кибербезопасности и защиты от потенциальных угроз
-
18 занятие28.01 19:00
Презентация финального проекта
регистрация
Подключайтесь к курсу, чтобы научиться применять генеративный ИИ в пользу собственного продукта.