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7/15(六)~7/16(日) 自然語言處理ChatGPT大語言模型實作課程

活動日期：2023-07-15

活動說明

課程介紹：

生成式預訓練變換模型(Generative Pre-trained Transformer, GPT)是基於變形金剛(transformer)的大語言模型(Large Language Models, LLM)，它包含一千七百五十億個模型參數，透過OpenAI公司開發的應用程式介面(Applications Programming Interface, API)，任何人均可存取這個大語言模型，實現模型作為服務(model-as-a-service)的人工智慧民主化。

變形金剛模型改變了自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)與理解(Understanding, NLU)的樣貌，它開啟了人工智慧的新時代，成為語言模型、聊天機器人、個人助理、問題回答、文本分類、文本摘要、語音轉文字、情感分析、機器翻譯、命名實體辨識等的支柱。本課程『自然語言處理ChatGPT大語言模型原理與實作』從遞歸神經網路基礎開講，細說傳統自然語言模型的發展瓶頸與沿革，漸次引入模仿人類閱讀學習記憶的並行注意力機制，最後說明摒除人工標記束縛的基於變形金剛的雙向編碼器表示技術(Bi-directional Encoder Representations from Transformers, BERT)，幫助學員理解ChatGPT背後大語言模型的原理，並運用Python語言實作NLP/NLU任務，進一步觸發學員思考工作場域中的新應用。

課程時間及優惠：

課程日期：7/15(六)~7/16(日)共2天；上午9：30至下午4：30(中午休息1小時)

原價12,800元整 (含上課講義、16小時研習證明與午餐)

早鳥(7月5日前)/舊生：7,000元／人

二人以上團體：6,000元／人

講師介紹：

析數智匯特聘專業講師／鄒慶士博士

國立臺北商業大學資訊與決策科學研究所暨智能控制與決策中心教授、明志科技大學機械工程系特聘教授兼人工智慧暨資料科學研究中心主任(2020.8~2022.7)、社團法人中華民國品質學會大數據品質應用委員會主任委員(2020~迄今)、中華R軟體學會創會理事長(2012~2018)、臺灣資料科學與商業應用協會創會理事長(2013~2018)、著有大數據分析與應用實戰：統計機器學習之資料導向程式設計(ISBN978-957-43-6340-7)

課程大綱：

傳統自然語言模型(6小時)

1.自然語言序列資料與神經網路

遞歸神經網路(recurrent neural network)與文本分類
長短期記憶(long short term memory) 與文本情感分析

2.文本生成(text generation)模型與歌詞創作

3.編碼器解碼器(encoder-decoder)模型與機器翻譯
4.遷移學習(transfer learning)

當代大語言模型技術於文本表達、文本摘要、機器問答的應用(6小時)

1.注意力與多頭注意力(multi-head attention)機制
2.變形金剛(transformers)模型
3.基於變形金剛的雙向編碼器表示技術
4.小樣本學習與元學習(few-shot and meta learning)

※此課程為實作課程，學員需自備筆電。

活動地點資訊

地點：台北市內湖路一段356號5樓 (析數智匯教育訓練室)

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