عن الدورة
في عالم يرتكز على الذكاء الاصطناعي، يعد تحسين نماذج اللغة الكبيرة لمجالات محددة مهارة تنافسية حيوية. يقدم هذا المقرر تدريبًا عمليًا للمطورين، مهندسي التعلم الآلي، وعلماء البيانات لتحويل النماذج الأساسية إلى حلول إنتاجية فعالة. يشمل المقرر تقنيات فك التشفير المختلفة، تقييم النصوص المولدة آليًا باستخدام مقاييس مثل BLEU وROUGE وBERTScore، بالإضافة إلى استخدام الطرق الفعالة على مستوى المعلمات مثل LoRA لتقليل عدد المعلمات القابلة للتدريب بنسبة 99% دون فقدان الجودة. وتغطي المشاريع تطبيقات حقيقية في المجالات القانونية والطبية والمالية مع تحليل تكاليف المعالجة والتخزين. يتمحور التقييم النهائي حول التعامل مع قيود حقيقية تشمل موارد الحوسبة، الوقت، الميزانية، والالتزام التنظيمي.
ماذا ستتعلم
- تطبيق استراتيجيات فك التشفير للتحكم في مخرجات النماذج
- تقييم النصوص المولدة باستخدام مقاييس معيارية وتقنيات آلية
- تنفيذ تقنيات ضبط المعلمات الفعالة لتخصيص النماذج
- إدارة تكاليف التدريب والمعالجة بشكل فعّال
المتطلبات المسبقة
- معرفة أساسية بالمصطلحات والمفاهيم المتعلقة بالموضوع
- الاستعداد للممارسة العملية والتعلم التطبيقي
المدرسون
Sonali Sen Baidya
Intelligent Automation|Process Mining|Generative AI|Human-centered design|Artificial Intelligence|Deep Learning|
Starweaver
Global Leaders in Professional & Technology Education