Создан заказ №10614864
3 марта 2024
Помощь с экзаменом по предмету : Современные модели машинного обучения (СММО)
Как заказчик описал требования к работе:
Здравствуйте! Необходима помощь с экзаменом
Предмет : Современные модели машинного обучения (СММО)
Дата: 12.03.2024 17:00
Формат: онлайн
Требования: Очень высокий уровень знания теории
Ганорар: В случае удачной сдачи готов заплатить любую затребованную сумму в рамках разумного
Список тем:
Модул
ь 1: Диффузионные модели.
1) Что такое генеративные модели
- Генеративные и дискриминативные модели.
- Виды генеративных моделей.
- Скрытое пространство и автоэнкодеры.
- Модель VAE.
2) Диффузионные модели
- Диффузия в физике.
- Математика диффузионных моделей.
- Как происходит обучение
- Архитектура диффузионной модели
3) Модификация диффузионных моделей
- Модификации с noise scheduler
- Classifier guidance, classifier-free guidance объединил в conditional guidance
- Ускорение сэмплирование диффузионных моделей
Модуль 2: Диффузионные модели.
1) Современные диффузионные модели
- Модель Stable Diffusion.
- Модель ControlNet.
- Модель Kandinsky.
2) Применения диффузионных моделей в различных задачах
- Image Synthesis, Text-to-Image, Controllable Generation.
- Image Editing, Image-to-Image, Super-resolution, Segmentation.
- Video Synthesis, Medical Imaging, 3D Generation, Discrete State Models.
Модуль 3: Мультимодальные и мультизадачные модели. Часть 1
1) Основы мультимодальности
- Что такое мультимодальность.
- Шесть задач мультимодальности.
2) Задачи мультимодальности: представление, согласованность
- Задача №1. Создание представления.
- Задача №2. Согласованность.
Модуль 4. Мультимодальные и мультизадачные модели. Часть 2
1) Задачи мультимодальности: рассуждение и генерация
- Задача № 3. Рассуждение.
- Задача №4. Генерация.
2) Задачи трансфера и количественной оценки
- Задача № 5. Трансфер.
- Задача № 6. Количественная оценка.
Модуль 5. Работа с современными языковыми моделями
1) Prompt Engineering
- Основы Prompt Engineering.
- Техники промптинга.
- Риск и неправильное использование: противоборствующий промптинг.
2) Дообучение языковых моделей
- Prefix-tuning.
- RLHF.
- API Tools.
Пример
подробнее
Заказчик
заплатил
заплатил
200 ₽
Заказчик не использовал рассрочку
Гарантия сервиса
Автор24
Автор24
20 дней
Заказчик принял работу без использования гарантии
6 марта 2024
Заказ завершен, заказчик получил финальный файл с работой
5
Помощь с экзаменом по предмету : Современные модели машинного обучения (СММО) .docx
2024-03-09 21:44
Последний отзыв студента о бирже Автор24
Общая оценка
4.5
Положительно
Работой автора осталась довольна. Она выполнена быстро, намного раньше указанного срока. Автор подошёл к заданию очень серьёзно, выполнено прекрасно. Также с автором приятно общаться
Хочешь такую же работу?
300 ₽
