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Struttura del corso
Introduzione
Panoramica delle Funzionalità e dell'Architettura di ParlAI
- Il framework di ParlAI
- Capacità chiave e obiettivi
- Concetti fondamentali (agenti, messaggi, insegnanti ed universi)
Iniziare con ParlAI per l'Intelligenza Artificiale Conversazionale
- Installazione
- Inserire un semplice modello
- Script di visualizzazione dei dati semplici
- Validazione e test
- Compiti
- Allenamento ed evaluation degli agenti
- Interagire con i modelli
Lavorare con Compiti e Dataset in ParlAI
- Inserimento di dataset
- Suddividere i dati in set (train, valid o test)
- Utilizzare JSON invece di un file di testo
- Crea ed esegui compiti
Espandere su Universi, Condivisione e Batch
- I concetti degli universi
- Condivisione degli agenti
- L'implementazione del batching
- Batching dinamico
Utilizzare Agenti Generatore Torch e Classificatore
- Agente generatore Torch
- Agente classificatore Torch
- Esempi di modelli
- Crea modelli
- Allenamento ed evaluation dei modelli
Agregare Metriche Incorporate e Personalizzate
- Metriche standard
- Inserire metriche personalizzate
- Metriche insegnanti
- Metriche di livello agente (globali e locali)
- Elenco delle metriche
Rendere più veloce l'allenamento con ParlAI
- Impostare una base di confronto
- Comando per saltare la generazione
- Comando di allenamento batching dinamico
- L'utilizzo di FP16 e multipli GPU
- Preprocessing in background
Espandere su Altri Argomenti di ParlAI
- Utilizzare e scrivere mutatori
- Eseguire compiti di crowdsourcing
- L'utilizzo di servizi di chat esistenti
- Sostituire i componenti del transformer
- Esegui e scrivi test
- Consigli e trucchi per ParlAI
Risoluzione dei problemi
Riepilogo e Conclusione
Requisiti
- Conoscenza di Python o altre lingue di programmazione
- Comprensione generale dei concetti dell'intelligenza artificiale (IA)
Pubblico Obiettivo
- Ricerca
- Sviluppatori
14 ore
Recensioni (1)
The detail in which the instructor explained all the concepts.