LU konference
LU EKSAKTO ZINĀTŅU UN TEHNOLOĢIJU FAKULTĀTĒ
Datorzinātņu programmā:
Valodu tehnoloģiju pamati (DatZB022) - Bakalaura
Pasniedzēji: Dr. sc. comp. I. Skadiņa, Dr. sc. comp. Normunds Grūzītis
Pasniegšanas valoda: Latviski.
Norisinās: Trešdienās no plkst. 12.30, 14. auditorijā.
Kursa mērķis ir apgūt jaunākās valodu tehnoloģijas teksta un runas, arī multimodālu datu apstrādei un prast šīs tehnoloģijas izmantot praktisku lietojumu izstrādē. Kursā tiks apskatīti dažāda veida transformeru modeļi dažāda veida uzdevumu risināšanai.
Galvenā uzmanība tiks veltīta multilingvāliem modeļiem, to izmantošanas, novērtēšanas un pielāgošanas iespējām. Praktisko iemaņu apgūšanai tiks izmantoti atvērtā pirmkoda valodas modeļi un programmēšanas ietvari. Tiks apskatītas arī galvenās metodes un risinājumi ģeneratīvo valodas modeļu un zināšanu bāzu/grafu kombinētai izmantošanai.
Dziļās mašīnmācīšanās izvēlētās nodaļas (DatZB130) - Bakalaura
Pasniedzējs: doc., Ph.D. M. Ivanovs
Kursa mērķis ir sniegt padziļinātas zināšanas un praktiskas iemaņas izvēlētās dziļās mašīnmācīšanās nodaļās, kuras ir īpaši aktuālās gan mākslīgā intelekta pētniecībā, gan ar mākslīgā intelekta metožu izmantošanu saistīto risinājumu izstrādē informācijas tehnoloģijas nozarē:
- dziļos neironu tīklos balstīto risinājumu izstrādāšanas un izmantošanas darba plūsma;
- priekšapmācītu dziļo neironu tīklu modeļu pielāgošanas principi un labākās prakses;
- sintētisko datu izmantošana mašīnmācīšanās modeļu apmācībai un šādu datu kvalitātes novērtēšana;
- izskaidrojamā mākslīgā intelekta metodes.
Tīmekļa informācijas izguves tehnoloģijas (DatZB124) - Bakalaura
Pasniedzēji: asoc. viesprofesors Dr. Ē. Šneiders un asoc. prof., Dr. sc. comp. U. Bojārs
Dziļās mašīnmācīšanās pamati (DatZB056) - Bakalaura
Pasniedzējs: doc., Ph.D. M. Ivanovs
Kursa mērķis ir dot ieskatu dziļās mašīnmācīšanās risinājumu uzbūvē un to lietojumos, kā arī apgūt praktiskās iemaņas dziļās mašīnmācīšanās satvaru lietošanā, izstrādājot risinājumus bieži sastopamiem mašīnmācīšanās uzdevumu veidiem – klasifikācijas uzdevumiem, attēlu un teksta apstrādei.
Kursa apguvei nav nepieciešamas mašīnmācīšanās priekšzināšanas, bet ir nepieciešamas Python programmēšanas valodas prasmes, kurā tiks realizēti praktiskie darbi, lietojot PyTorch satvaru.
Valodu tehnoloģiju lietojumi (DatZM037) - Maģistra
Pasniedzēji: Dr. sc. comp. Normunds Grūzītis
Pasniegšanas valoda: Angliski.
Norisinās: Ceturtdienās no plkst. 16.30, 14. auditorijā.
Kursa mērķis ir apgūt jaunākās valodu tehnoloģijas teksta un runas, arī multimodālu datu apstrādei un prast šīs tehnoloģijas izmantot praktisku lietojumu izstrādē. Kursā tiks apskatīti dažāda veida transformeru modeļi dažāda veida uzdevumu risināšanai.
Galvenā uzmanība tiks veltīta multilingvāliem modeļiem, to izmantošanas, novērtēšanas un pielāgošanas iespējām. Praktisko iemaņu apgūšanai tiks izmantoti atvērtā pirmkoda valodas modeļi un programmēšanas ietvari. Tiks apskatītas arī galvenās metodes un risinājumi ģeneratīvo valodas modeļu un zināšanu bāzu/grafu kombinētai izmantošanai.
