Merci d'avoir envoyé votre demande ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Merci d'avoir envoyé votre réservation ! Un membre de notre équipe vous contactera sous peu.
Plan du cours
Introduction aux modèles linguistiques spécifiques au domaine
- Vue d'ensemble des modèles linguistiques en IA.
- Importance de la spécialisation des modèles linguistiques.
- Études de cas de modèles spécifiques au domaine ayant connu le succès.
Organisation et prétraitement des données
- Identification et collecte d'ensembles de données spécifiques au domaine.
- Techniques de nettoyage et de prétraitement des données.
- Considérations éthiques dans la création d'ensembles de données.
Entraînement et ajustement des modèles
- Introduction à l'apprentissage par transfert et à l'ajustement (fine-tuning).
- Sélection de modèles de base pour l'entraînement spécifique au domaine.
- Techniques pour un ajustement efficace.
Métriques d'évaluation et performances des modèles
- Métriques pour l'évaluation des modèles spécifiques au domaine.
- Comparaison des modèles par rapport à des tâches spécifiques au domaine.
- Compréhension des limites et des compromis.
Stratégies de déploiement
- Intégration des modèles linguistiques dans des applications spécifiques au domaine.
- Mise à l'échelle et maintenance des modèles déployés.
- Apprentissage continu et mises à jour des modèles lors du déploiement.
Focus sur le domaine juridique
- Considérations spéciales pour les modèles linguistiques juridiques.
- Corpus de jurisprudence et de statutes pour l'entraînement.
- Applications dans la recherche juridique et l'analyse de documents.
Focus sur le domaine médical
- Défis du traitement du langage médical.
- Conformité HIPAA et confidentialité des données.
- Cas d'utilisation dans la revue de la littérature médicale et l'interaction avec les patients.
Focus sur le domaine technique
- Jargon technique et ses implications pour les modèles linguistiques.
- Collaboration avec des experts du domaine.
- Génération de documentation technique et commentaires de code.
Projet et évaluation
- Proposition de projet et collecte initiale des ensembles de données.
- Présentation d'un projet terminé et des performances du modèle.
- Évaluation finale et retour d'information.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Compréhension de base des concepts d'apprentissage automatique.
- Maîtrise de la programmation Python.
- Connaissances fondamentales du traitement automatique du langage naturel (NLP).
Public cible
- Scientifiques des données.
- Ingénieurs en apprentissage automatique.
28 Heures
