Chia Sẻ Khóa Học Ứng Dụng Generative AI Và Natural Language Processing [Update Tháng 4-2024] [Khóa 6730 A]
Tìm hiểu về Generative AI, Prompt-Engineering, implement Huggingface-Model, LLM, Vector Databases, RAG, v.v.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Giới thiệu về Natural Language Processing (NLP).
- ✓ Triển khai mô hình dựa trên huggingface-models.
- ✓ Làm việc với OpenAI.
- ✓ Vector Databases.
- ✓ Multimodal Vector Databases.
- ✓ Retrieval-Augmented-Generation (RAG).
- ✓ Các ứng dụng trong thế giới thực và Case Study.
- ✓ Implement Zero-Shot Classification, Text Classification, Text Generation.
- ✓ Fine-tune models.
- ✓ Data augmentation.
- ✓ Prompt Engineering.
- ✓ Zero-Shot Promping.
- ✓ Few-Shot Prompting.
- ✓ Chain-of-Thought (Few-Shot CoT, Zero-Shot CoT).
- ✓ Self-Consistency Chain-of-Thought.
- ✓ Prompt Chaining.
- ✓ Tree-of-Thought.
- ✓ Self-Feedback.
- ✓ Self-Critique.
- ✓ Claude 3.
- ✓ Open Source Models, ví dụ LLama 2, Mistral.
Tham gia khóa học toàn diện này về Natural Language Processing (NLP). Khóa học được thiết kế cho cả người mới bắt đầu và các chuyên gia dày dạn kinh nghiệm. Khóa học này là cửa ngõ để bạn mở khóa tiềm năng to lớn của NLP và Generative AI trong việc giải quyết các thách thức trong thế giới thực. Nó bao gồm nhiều chủ đề khác nhau và giúp bạn cập nhật tốc độ triển khai các giải pháp NLP.
Highlight khóa học:
1. Giới thiệu NLP:
- ✓ Có được sự hiểu biết vững chắc về các nguyên tắc cơ bản chi phối Natural Language Processing và các ứng dụng của nó.
- ✓ Cơ bản về NLP.
- ✓ Word Embeddings.
- ✓ Transformers.
2. Áp dụng Huggingface cho Pre-Trained Networks:
- ✓ Tìm hiểu về Huggingface models và cách áp dụng chúng vào nhu cầu của bạn.
3. Model Fine-Tuning:
- ✓ Đôi khi các pre-trained network là không đủ, vì vậy bạn cần fine-tune một model hiện có cho task và/hoặc dataset cụ thể của mình. Trong phần này bạn sẽ học cách thực hiện.
4. Vector Databases:
- ✓ Vector Databases giúp việc truy vấn thông tin từ văn bản trở nên đơn giản. Bạn sẽ tìm hiểu cách chúng hoạt động và cách implement vector databases.
- ✓ Tokenization.
- ✓ Implement Vector DB với ChromaDB.
- ✓ Multimodal Vector DB.
5. OpenAI API:
- ✓ OpenAI với ChatGPT cung cấp một công cụ rất mạnh mẽ cho NLP. Bạn sẽ học cách sử dụng nó thông qua Python và tích hợp nó vào quy trình làm việc của bạn.
6. Prompt Engineering:
- ✓ Tìm hiểu các chiến lược để tạo prompt hiệu quả.
7. Prompt Engineering nâng cao:
- ✓ Few-Shot Prompting.
- ✓ Chain-of-Thought.
- ✓ Self-Consistency Chain-of-Thought.
- ✓ Prompt Chaining.
- ✓ Reflection.
- ✓ Tree-of-Thought.
- ✓ Self-Feedback.
- ✓ Self-Critique.
8. Retrieval-Augmented Generation:
- ✓ RAG Theory.
- ✓ Implement RAG.
9. Capstone Project "Chatbot":
- ✓ Tạo một chatbot để "chat" với một PDF document.
- ✓ Tạo một ứng dụng web cho chatbot.
10. Open Source LLM:
- ✓ Tìm hiểu cách sử dụng OpenSource LLM.
11. Data Augmentation:
- ✓ Lý thuyết và các phương pháp tiếp cận của NLP Data Augmentation.
- ✓ Thực hiện Data Augmentation.
Mục lục:
- ✓ 01. Giới thiệu khóa học.
- ✓ 02. Giới thiệu NLP.
- ✓ 03. Áp dụng Huggingface cho Pre-Trained Models.
- ✓ 04. Model Finetuning.
- ✓ 05. Vector Databases.
- ✓ 06. OpenAI API.
- ✓ 07. Prompt Engineering.
- ✓ 08. Prompt Engineering nâng cao.
- ✓ 09. Retrieval-Augmented Generation (RAG).
- ✓ 10. Capstone Project Chatbot.
- ✓ 11. Open Source LLM.
- ✓ 12. Data Augmentation.
- ✓ 13. Miscellanious.
- ✓ 14. Phần cuối cùng.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Các Developer muốn áp dụng các NLP-model.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU