كل الدورات
عن الدورة
تزودك هذه الدورة بالمهارات اللازمة لضبط نماذج اللغة الكبيرة المتخصصة وتحسين أدائها لتطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي. تبدأ بتعليم التعلم المشرف، طرق الضبط الموفرة للمعلمات، والتعلم التعزيزي مع ملاحظات بشرية. ستتعلم كيفية إعداد البيانات، ضبط المعلمات الرئيسية، واستراتيجيات التقييم لضمان تحسين دقة النموذج ومراقبة التحيزات. تشمل الدورة تنفيذ باستخدام أطر عمل ونماذج متنوعة مع عروض تطبيقية على نماذج مثل Falcon-7B وتطوير تطبيقات توليد الصور باستخدام LangChain وOpenAI DALL·E. يجب أن يكون لديك خلفية قوية في بايثون، مفاهيم التعلم العميق، وتجربة سابقة مع نماذج اللغة الكبيرة.
ماذا ستتعلم
- ضبط نماذج اللغة الكبيرة باستخدام التعلم المشرف وتقنيات PEFT وRLHF
- تحضير وتنظيم مجموعات البيانات لتدريب فعال
- تحسين دقة النموذج من خلال ضبط المعلمات ومراقبة التحيز
- بناء تطبيقات الذكاء الاصطناعي التوليدي باستخدام نماذج مضبوطة مثل Falcon-7B وDALL·E
المتطلبات المسبقة
- خبرة سابقة في بايثون ومبادئ التعلم العميق
- فهم أساسي لنماذج اللغة الكبيرة
المدرسون
P
Priyanka Mehta
المواضيع
التعلم الآلي
علوم البيانات
تحليل البيانات
نمذجة اللغة الكبيرة
تحضير البيانات
نشر النماذج
التعلم بالنقل
التعلم التعزيزي
معلومات الدورة
المنصةCoursera
المستوىغير محدد
طريقة التعلمغير محدد
السعرمجاني
المهارات
التعلم الآلي
علوم البيانات
تحليل البيانات
نمذجة اللغة الكبيرة
تحضير البيانات
نشر النماذج
التعلم بالنقل
التعلم التعزيزي
LLM Application
Hugging Face
إعلان
إعلان