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Temario del curso
Introducción
Descripción general de las características y arquitectura de ParlAI
- Marco de trabajo de ParlAI
- Capacidades y objetivos clave
- Conceptos fundamentales (agentes, mensajes, docentes y mundos)
Primeros pasos con ParlAI para Inteligencia Artificial Conversacional
- Instalación
- Adición de un modelo simple
- Script simple para mostrar datos
- Validación y pruebas
- Tareas
- Entrenamiento y evaluación de agentes
- Interacción con modelos
Trabajo con Tareas y Conjuntos de Datos en ParlAI
- Adición de conjuntos de datos
- División de datos en conjuntos (entrenamiento, validación o prueba)
- Uso de JSON en lugar de archivos de texto
- Creación y ejecución de tareas
Exploración de Mundos, Compartir y Agrupación
- El concepto de Mundos
- Compartir agentes
- Implementación de agrupación
- Agrupación dinámica
Uso de Agentes Generadores y Clasificadores de Torch
- Agente generador de Torch
- Agente clasificador de Torch
- Modelos de ejemplo
- Creación de modelos
- Entrenamiento y evaluación de modelos
Adición de Métricas Incorporadas y Personalizadas
- Métricas estándar
- Adición de métricas personalizadas
- Métricas del docente
- Métricas a nivel de agente (globales y locales)
- Lista de métricas
Aceleración de Ejecuciones de Entrenamiento en ParlAI
- Establecimiento de una línea base
- Comando para omitir la generación
- Comando de entrenamiento con agrupación dinámica
- Uso de FP16 y múltiples GPUs
- Procesamiento en segundo plano
Exploración de Otros Temas de ParlAI
- Uso y escritura de mutadores
- Ejecución de tareas de crowdsourcing
- Uso de servicios de chat existentes
- Sustitución de subcomponentes de transformadores
- Ejecución y escritura de pruebas
- Consejos y trucos de ParlAI
Resolución de Problemas
Resumen y Conclusión
Requerimientos
- Conocimientos de Python u otros lenguajes de programación
- Comprensión general de los conceptos de inteligencia artificial (IA)
Público Objetivo
- Investigadores
- Desarrolladores
14 Horas