Розробка моделей Generative AI
Навчіться розробляти й інтегрувати моделі GenAI для автоматизації, аналізу даних, спілкування з клієнтами та персоналізованих рішень
Володимир Поворозник
Senior ML Engineer в UniData Lab
Юрій Хома
Co-founder&CEO UniData Lab
про курс
- Тривалість:
18 занять
- Курсовий проєкт:
модель GenAI для генерації
тексту на основі даних
На курсі ви навчитеся створювати, налаштовувати та вдосконалювати спеціалізовані генеративні моделі, які відповідають вашим потребам, виявляти й усувати загрози, пов’язані з використанням GenAI, оцінювати якість згенерованих даних і налаштовувати гіперпараметри для коректної роботи. Окрім того, розробите власну генеративну модель для створення тексту та додасте її до портфоліо.
ПІСЛЯ КУРСУ ВИ:
-
зможете створювати й налаштовувати спеціалізовані генеративні моделі, які відповідають конкретним потребам бізнесу та пропонують персоналізовані рішення
-
набудете практичного досвіду в розробці та впровадженні генеративного ШІ в реальних проєктах
-
навчитеся виявляти й усувати загрози, пов'язані з генеративним ШІ, та розробляти рішення для покращення кібербезпеки
-
зможете використовувати різні методи й метрики для оцінювання якості згенерованих даних та аналізувати ефективність моделей у різних контекстах
-
навчитеся оптимізувати гіперпараметри для покращення якості даних
до програми курсу входять
Лектори
Володимир Поворозник
Senior ML Engineer в UniData Lab PhD
в галузі Computer Science
-
має понад 5 років досвіду в ІТ-індустрії з фокусом на AI-системи, Data Science, NLP, LLMs та MLOps
-
експерт у роботі з ML- та NLP-моделями, включно з трансформерами та генеративними моделями
-
реалізував проєкти розробки голосових клонувань та створення інструментів для Speech-to-Speech і Text-to-Speech 70+ мовами
-
розробив модель пунктуації для текстів різних мов, що покращило точність розпізнавання тексту на 15 %
Юрій Хома
Co-founder&CEO UniData Lab
-
має понад 10 років досвіду в IT-індустрії з акцентом на AI та Data Science
-
PhD у галузі штучного інтелекту, кандидат технічних наук, автор понад 50 наукових робіт
-
має 5+ років досвіду керівництва командами з AI&Data Science та ефективного управління великими проєктами для глобальних корпорацій
-
успішно розробив та впровадив складні проєкти автоматизації для декількох міжнародних компаній, включно з розробкою систем прогнозування попиту й аналізом ризиків у ланцюгах постачання
Програма
-
01 заняття19.11 19:00
Знайомство з професією Generative AI Developer
- Зрозумієте основні концепції та значення генеративного ШІ в сучасному світі
- Дізнаєтеся варіанти застосування генеративного ШІ в різних галузях
- Знатимете ролі та обов’язки розробника генеративного ШІ та інструментів, які він використовує
- Навчитеся визначати й пропонувати рішення з використанням генеративного ШІ в реальних сценаріях
-
02 заняття21.11 19:00
Структура та функціонування нейронних мереж
- Зрозумієте структури й типи нейронних мереж
- Навчитеся реалізовувати базові нейронні мережі за допомогою популярних фреймворків
-
03 заняття26.11 19:00
Навчання та оптимізація нейронних мереж
- Зрозумієте, як навчати й оптимізувати нейронні мережі
- Набудете навичок застосування методів регуляризації для покращення продуктивності моделі
-
04 заняття28.11 19:00
Розширені архітектури нейронних мереж
- Зрозумієте розширені архітектури нейронних мереж
- Набудете навичок реалізації CNN та RNN для різних типів даних
-
05 заняття03.12 19:00
Вступ до Large Language Models (LLMs)
- Зрозумієте архітектуру та процес навчання LLMs
- Дізнаєтеся ключові сфери застосування та виклики, які спричиняє розробка LLMs
-
06 заняття05.12 19:00
Практичне застосування LLMs
- Дізнаєтеся про практичне використання та кастомізацію LLMs
- Набудете навичок налаштування LLM під конкретні завдання
-
07 заняття10.12 19:00
Огляд і значення GANs
- Зрозумієте архітектуру та процес навчання GAN
- Набудете навичок реалізації основних моделей GANs
-
08 заняття12.12 19:00
Просунуті технології GAN
- Зрозумієте передові технології та архітектури GAN
- Набудете навичок розв’язання проблеми стабільності й налаштування гіперпараметрів
-
09 заняття17.12 19:00
Застосування глобальних мереж
- Зрозумієте оцінки та застосування GAN
- Набудете навичок впровадження GAN для різних практичних цілей
-
10 заняття19.12 19:00
Вступ до VAEs
- Зрозумієте архітектуру та призначення VAE
- Набудете навичок впровадження VAE для генерації даних
-
11 заняття26.12 19:00
Практичне застосування VAE
- Зрозумієте підготовку та використання VAE
- Навчитеся застосовувати VAE для практичних завдань генерації даних
-
12 заняття07.01 19:00
Інші генеративні моделі
- Зрозумієте різні генеративні моделі та їх застосування
- Набудете навичок реалізації різних генеративних моделей
-
13 заняття09.01 19:00
Практичне застосування й тематичні дослідження
- Зрозумієте практичне застосування та навчитеся оцінювати ефективність генеративних моделей
- Набудете навичок аналізу та презентації кейсів генеративних моделей
-
14 заняття14.01 19:00
Моделі тренування та навчання
- Зрозумієте поняття реалізації та оптимізації моделей GenAI
- Навчитеся застосовувати генеративні моделі до реальних продуктів
-
15 заняття16.01 19:00
Оцінювання генеративних результатів
- Опануєте методи оцінювання генеративних моделей
- Навчитеся пропонувати покращення на основі результатів оцінювання
-
16 заняття21.01 19:00
Конфіденційність та захист даних
- Дізнаєтеся про вразливості, пов’язані з LLMs, та їхній вплив на безпеку даних
- З’ясуєте, як впроваджувати стратегії захисту моделей GenAI та пом’якшувати ризики для безпеки
-
17 заняття23.01 19:00
Використання GenAI в кібербезпеці
- Зрозумієте важливість усунення вразливостей LLM у сфері кібербезпеки
- Розроблятимете рішення на основі GenAI для посилення кібербезпеки та захисту від потенційних загроз
-
18 заняття28.01 19:00
Презентація підсумкового проєкту
реєстрація
Підключайтеся до курсу, щоб навчитися використовувати генеративний ШІ на користь власного продукту.