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Programa del Curso
Introducción
Visión general de las características y arquitectura de ParlAI
- Marco de trabajo de ParlAI
- Principales capacidades y objetivos
- Conceptos básicos (agentes, mensajes, maestros y mundos)
Comenzando con ParlAI para la Inteligencia Artificial Conversacional
- Instalación
- Agregar un modelo simple
- Script de visualización de datos simple
- Validación y prueba
- Tareas
- Entrenamiento y evaluación de agentes
- Interacción con modelos
Trabajando con tareas y conjuntos de datos en ParlAI
- Agregar conjuntos de datos
- Separar los datos en conjuntos (entrenamiento, validación o prueba)
- Usar JSON en lugar de un archivo de texto
- Crear y ejecutar tareas
Explorando Mundos, Compartir y Batching
- El concepto de mundos
- Compartir agentes
- Implementación de batching
- Batching dinámico
Usando Agentes Generadores y Clasificadores Torch
- Agente generador de Torch
- Agente clasificador de Torch
- Modelos de ejemplo
- Crear modelos
- Entrenamiento y evaluación de modelos
Añadiendo Métricas Integradas y Personalizadas
- Métricas estándar
- Agregar métricas personalizadas
- Métricas de maestros
- Métricas a nivel de agente (globales y locales)
- Lista de métricas
Acelerando las Ejecuciones de Entrenamiento en ParlAI
- Establecer una línea base
- Comando para omitir generación
- Comando de entrenamiento con batching dinámico
- Usar FP16 y múltiples GPUs
- Preprocesamiento en segundo plano
Explorando Otros Temas de ParlAI
- Uso y creación de mutadores
- Ejecutar tareas de crowdsourcing
- Usar servicios de chat existentes
- Intercambiar subcomponentes del transformador
- Ejecución y creación de pruebas
- Consejos y trucos de ParlAI
Solución de problemas
Resumen y Conclusión
Requerimientos
- Conocimiento de Python u otros lenguajes de programación
- Comprensión general de los conceptos de inteligencia artificial (IA)
Audiencia
- Investigadores
- Desarrolladores
14 Horas
Testimonios (1)
El detalle con el que el instructor explicó todos los conceptos.
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Traducción Automática