В рамках мастер-класса участники познакомятся с основами современных генеративных текстовых моделей, обучат свою первую модель и задеплоят его в Телеграм-бота
В рамках мастер-класса участники познакомятся с основами современных генеративных текстовых моделей, обучат свою первую модель и задеплоят его в Телеграм-бота
В рамках мастер-класса участники познакомятся с основами современных генеративных текстовых моделей, обучат свою первую модель и задеплоят его в Телеграм-бота
Генеративные нейросети — это просто
Длительность воркшопа 4 часа
Уметь программироватьнеобязательно
Low-code/No-code решения
AZURE machine learning
SBER CLOUD ML SPACE
Amazon SageMaker
Vertex Al
Структура обучения
Рассмотрим историю и теоретические основы генеративных моделей. Разберем эволюцию текстовых моделей: One hot encoding, Bag of word, TF-IDF, Word2Vec, BERT, GPT. Разберем принципы работы модели GPT, этапы обучения и предобучения.
Варианты выбора задач: - реклама; - известная личность; - диалоги; - поговорки; - анекдоты.
Займет 20 минут.
Обучим генеративную текстовую модель (по подготовленному набору датасетов). Займет 40 минут.
Разработаем Телеграм-бот. Займет 40 минут.
Спикер
Михаил Степнов
Руководитель Центра R&D в MTS Big Data
Занимается решением различных инновационных задач от новых архитектур нейросетей и новых прикладных ML-моделей и до ML-Driven прототипов продуктов.
Руководил командой Graph ML и NLP в Sber AI. Ярких проектов было много, от AI-копирайтера на основе ruGPT-3 до графовых нейросетей для кредитного скоринга.
Руководил Data Science функцией в Publicis Groupe, где удалось автоматизировать процесс оценки медиаэффектиности Райффайзен банка
Регистрация
Регистрация на воркшоп
Нажимая на кнопку, вы соглашаетесь c нашей политикой конфиденциальности
