Clases de Python para Subclasificación y Ajuste Fino de Modelos de IA

Resumen

Master Python classes and their application in AI development, focusing on LLM fine-tuning and Vision transformer implementation with KERAS3 functionality.

Programa

• Introducción a la Programación Orientada a Objetos en Python
Descripción general de clases y objetos en Python
Atributos y métodos
Herencia y polimorfismo
• Características Avanzadas de Clases en Python
Métodos de clase y estáticos
Decoradores de propiedad
Métodos dunder para sobrecarga de operadores
• Clases de Python para el Desarrollo de IA
Diseño de clases reutilizables para tareas de IA
Comprensión de jerarquías de clases en modelos de IA
Implementación de parámetros de modelo como atributos de clase
• Introducción a KERAS3 y su API Funcional
Descripción general de funcionalidades de KERAS3
Construcción de modelos utilizando la API Funcional
Ventajas de la subclase en KERAS3
• Subclasificación en Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs)
Creación de capas personalizadas para LLMs
Ajuste fino de LLMs preentrenados con subclasificación
Estudio de caso: Implementación y ajuste fino de un modelo tipo GPT
• Ajuste fino de Transformadores de Visión (ViT) utilizando Clases de Python
Descripción general de la arquitectura de Transformadores de Visión
Construcción y personalización de ViT usando KERAS3
Ejemplo práctico: Ajuste fino de un ViT en un conjunto de datos personalizado
• Mejores Prácticas y Optimización
Estrategias para una subclasificación de modelos eficiente
Gestión de recursos y optimización del rendimiento
Depuración y pruebas de clases de modelos de IA personalizados
• Proyecto Final: Implementación de un Modelo de IA Personalizado
Definir el alcance de un proyecto utilizando clases de Python
Diseñar, implementar y ajustar un modelo de IA personalizado
Presentar y evaluar tu modelo de IA
• Conclusión y Recursos Adicionales
Revisión de conceptos clave
Lecturas recomendadas y recursos para un aprendizaje avanzado

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Materias

Programming