IA générative pour la catégorisation de contenu sur les réseaux sociaux - De la théorie à la production

Aperçu

Découvrez comment combiner RAG et LLMs pour une catégorisation évolutive des chaînes YouTube, avec des exemples pratiques, des aperçus de production et des démonstrations en direct de l'analyse de contenu par l'IA.

Programme

• Introduction du cours
Aperçu de l'IA générative dans la catégorisation de contenu
Objectifs et résultats du cours
Introduction à l'exemple d'utilisation de la chaîne YouTube
• Fondamentaux de l'IA générative
Bases des modèles génératifs
Introduction à la génération augmentée par la récupération (RAG)
Compréhension des modèles de langage de grande taille (LLMs)
• Analyse approfondie de RAG et LLMs
Mécanismes de la génération augmentée par la récupération
Entraînement et affinage des LLMs pour la catégorisation de contenu
Comparaison de RAG avec les méthodes traditionnelles
• Construire un système de catégorisation évolutif
Conception d'un flux de travail pour la catégorisation YouTube
Outils et technologies requis
Techniques de collecte et de prétraitement des données
• Exemples pratiques
Mise en œuvre de RAG pour des chaînes YouTube d'exemple
Exercices pratiques : Entraînement de modèles avec des ensembles de données d'exemple
Évaluation des résultats et affinage des modèles
• Perspectives de production
Mise à l'échelle des solutions pour des applications réelles
Automatisation et catégorisation en temps réel
Gestion des erreurs et maintenance des modèles
• Démonstrations en direct
Mise en place d'un environnement de démonstration en direct
Analyse et catégorisation de contenu en temps réel
Q&A interactif et dépannage
• Études de cas
Analyse de systèmes réussis de catégorisation de contenu alimentés par l'IA
Leçons apprises et meilleures pratiques
• Conclusion et tendances futures
Récapitulation des principaux enseignements
Tendances émergentes dans l'IA générative et l'analyse de contenu
Ressources pour un apprentissage continu et le développement
• Projet final
Concevoir et créer un système de catégorisation basé sur RAG
Présenter les conclusions et les insights du projet
• Ressources supplémentaires
Lectures et outils recommandés
Communautés et forums en ligne pour un soutien continu

Sujets

Science des données