Plan du cours
Introduction to Pre-trained Models
- Qu'est-ce qu'un modèle pré-entraîné ?
- Avantages de l'utilisation de modèles pré-entraînés
- Aperçu des modèles pré-entraînés les plus populaires (par exemple, BERT, ResNet)
Comprendre les architectures de modèles pré-entraînés
- Principes de base des architectures de modèles
- Concepts d'apprentissage par transfert et de réglage fin
- Comment les modèles pré-entraînés sont construits et entraînés
Mise en place de l'environnement
- Installation et configuration de Python et des bibliothèques correspondantes
- Exploration des référentiels de modèles pré-entraînés (par exemple, Hugging Face)
- Chargement et test des modèles pré-entraînés
Travaux pratiques avec les modèles pré-entraînés
- Utilisation de modèles pré-entraînés pour la classification de textes
- Application de modèles pré-entraînés à des tâches de reconnaissance d'images
- Affiner les modèles pré-entraînés pour des ensembles de données personnalisés
Déployer des modèles pré-entraînés
- Exporter et sauvegarder des modèles affinés
- Intégration des modèles dans les applications
- Principes de base du déploiement de modèles en production
Défis et bonnes pratiques
- Comprendre les limites des modèles
- Éviter le surajustement lors de l'ajustement fin
- Garantir une utilisation éthique des modèles d'IA
Tendances futures en matière de modèles pré-entraînés
- Architectures émergentes et leurs applications
- Progrès dans l'apprentissage par transfert
- Explorer les grands modèles linguistiques et les modèles multimodaux
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique
- Familiarité avec la programmation Python
- Connaissance de base du traitement des données à l'aide de bibliothèques telles que Pandas.
Audience
- Scientifiques des données
- Les passionnés d'IA
Nos clients témoignent (2)
Offrir à ceux qui n'ont jamais utilisé l'IA une initiation aux bases de la formulation de requêtes, et inviter les utilisateurs expérimentés à explorer des méthodes alternatives pour l'employer.
Matthew Gay - Tarsus Pharmaceuticals
Formation - Artificial Intelligence (AI) Overview
Traduction automatique
Travailler à partir des principes fondamentaux de manière concentrée, puis passer à l'application d'études de cas le même jour
Maggie Webb - Department of Jobs, Regions, and Precincts
Formation - Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Thinking
Traduction automatique
