Cursos de OpenNMT: Implementing a Neural Machine Translation solution
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán cómo configurar y usar OpenNMT para llevar a cabo la traducción de varios conjuntos de datos de muestra. El curso comienza con una descripción general de las redes neuronales que se aplican a la traducción automática. Los participantes realizarán ejercicios en vivo durante todo el curso para demostrar su comprensión de los conceptos aprendidos y recibir comentarios del instructor.
Al final de esta capacitación, los participantes tendrán el conocimiento y la práctica necesarios para implementar una solución OpenNMT vivo.
Las muestras de idioma de origen y destino se preorganizarán según los requisitos de la audiencia.
Formato del curso
- Conferencia parcial, discusión parcial, práctica práctica intensa
Programa del Curso
Introducción
- ¿Por qué la traducción automática neuronal?
Resumen del proyecto Torch
Instalación y configuración
Preprocesamiento de sus datos
Entrenamiento del modelo
Traducción en curso
Uso de modelos previamente entrenados
Trabajar con Lua scripts
Uso de extensiones
Solución de problemas
Unirse a la comunidad
Resumen y conclusión
Requerimientos
- Algo de experiencia en programación es útil.
- Experiencia en el uso de la línea de comandos.
- Conocimientos básicos de los conceptos de traducción automática.
Audiencia
- Especialistas en localización con formación técnica
- Gestores de contenidos globales
- Ingenieros de localización
- Desarrolladores de software a cargo de implementar soluciones de contenido global
Los cursos de formación abiertos requieren más de 5 participantes.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a desarrollar modelos de redes neuronales.
- Defina e implemente modelos de redes neuronales utilizando un código fuente comprensible.
- Ejecute ejemplos y modifique los algoritmos existentes para optimizar los modelos de entrenamiento de aprendizaje profundo mientras aprovecha GPUs para obtener un alto rendimiento.
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Al final de esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configure el entorno de desarrollo necesario para comenzar a ejecutar entrenamientos de aprendizaje profundo.
- Instala y configura Horovod para entrenar modelos con TensorFlow, Keras, PyTorch y Apache MXNet.
- Escale el entrenamiento de aprendizaje profundo con Horovod para ejecutarlo en varias GPU.