Prédire des événements à l'aide de grands modèles de langage - Un guide pratique de la prévision par l'IA

Aperçu

Explorez des techniques pratiques pour la prédiction d'événements en utilisant de grands modèles de langage, allant des méthodes de prévision de base à des stratégies avancées, avec des démonstrations pratiques et des perspectives de recherche.

Programme

• Introduction aux Grands Modèles de Langage (LLMs) pour la Prédiction
Aperçu des LLMs et de leurs capacités
Évolution des LLMs dans la prévision en IA
Considérations éthiques de l'utilisation de l'IA pour les prédictions
• Prévision de Base avec les LLMs
Comprendre les sorties des modèles de langage
Prédictions basées sur le texte et leurs applications
Outils et logiciels pour implémenter les LLMs dans la prévision
• Mise en Œuvre Pratique
Mise en place de votre environnement
Programmation de base avec les LLMs pour les prédictions
Étude de cas : Prédiction d'événements simples à l'aide de modèles basés sur GPT
• Méthodes de Prévision Intermédiaires
Techniques pour améliorer la précision des prévisions
Incorporation de sources de données externes
Affinage des modèles pour des domaines spécifiques
• Stratégies Avancées en Prévision d'IA
Création de pipelines de prédiction complexes
Techniques pour la prévision dynamique et en temps réel
Gérer l'incertitude et le biais dans les prédictions
• Aperçus de la Recherche et Perspectives Futures
Aperçu des tendances actuelles de la recherche
Modèles et méthodes de pointe en développement
Perspectives futures des LLMs en prédiction d'événements
• Démonstrations Pratiques et Projets
Projet guidé : Prédire les tendances futures sur les réseaux sociaux
Projets dirigés par les étudiants : Initier et exécuter un projet de prévision
• Évaluation et Conclusion
Présentation et critique des projets
Stratégies pour rester à jour avec les avancées en prévision d'IA
Résumé du cours et ressources d'apprentissage futures

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Sujets

Science des données