На кафедрі СКІД відбудеться лекція «Використання мовних моделей та трансформерів в управлінні проєктною діяльністю»

Кафедра соціальних комунікацій та інформаційної діяльності
Фрагмент афіші лекції

27 листопада 2024 року для студентів кафедри соціальних комунікацій та інформаційної діяльності Інституту гуманітарних і соціальних наук Львівської політехніки в межах навчальних дисциплін «Корпоративні комп’ютерні мережі та сервіси» та «Управління проєктною діяльністю бібліотек та архівів» (викладач – доцент Юрій Сєров) спеціальності 029 «Інформаційна, бібліотечна та архівна справа» відбудеться відкрита лекція на тему «Використання мовних моделей та трансформерів в управлінні проєктною діяльністю». Доповідач – провідний інженер-програміст EPAM Systems, випускник кафедри СКІД Тарас Устиянович.

На лекції буде висвітлено теоретичні та практичні аспекти застосування і розроблення інноваційних моделей штучного інтелекту в управлінні проєктною діяльністю. Метою лекції є поглиблення розуміння студентами ролі мовних моделей і трансформерів у сучасному управлінні проєктами, а також набуття базових навичок їх використання у професійній діяльності.

Особливу увагу буде приділено таким ключовим аспектам.

  1. Принцип роботи та архітектура мовних моделей і трансформерів:
    • огляд основних компонентів трансформерів (механізм уваги, енкодери та декодери);
    • розбір найпопулярніших моделей, таких як GPT, BERT, XLM-RoBERTa та їх застосувань;
  2. Ефективні продукти та сервіси для роботи зі штучним інтелектом та мовними моделями:
    • аналіз платформ і сервісів (Hugging Face, OpenAI, Google AI);
    • вибір інструментів залежно від потреб бізнесу: автоматизація, аналіз даних, оптимізація рутинних процесів;
  3. Правила створення якісних інструкцій для генеративного штучного інтелекту:
    • основи формування ефективних запитів (prompt engineering) для отримання релевантних результатів;
    • приклади успішних і невдалих інструкцій;
  4. Покрокова інструкція з тонкого навчання мовних моделей:
    • вибір базової моделі на основі специфіки задачі;
    • попередня підготовка даних для навчання (препроцесинг і токенізація);
    • налаштування параметрів fine-tuning та перевірка отриманих результатів;
    • адаптація моделей під специфічні потреби, зокрема багатозадачні сценарії (класифікація, генерація, відповіді на запитання).

Лекція супроводжуватиметься візуальними матеріалами, прикладами з реального світу, а також рекомендаціями для подальшого самостійного вивчення теми. Наприкінці заняття студенти отримають практичні завдання для закріплення матеріалу й оцінки засвоєних знань.

Зустріч відбудеться в аудиторії 524 IV навчального корпусу Університету, початок о 08:30.