NVIDIA: Grundlagen des NLP und Transformers ist der dritte Kurs der Prüfungsvorbereitung (NCA-GENL): NVIDIA-Certified Generative KI LLMs - Associate Spezialisierung. Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern grundlegende Kenntnisse der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und praktische Fähigkeiten für die Arbeit mit NLP-Pipelines und Transformermodellen. Der Kurs kombiniert theoretische Konzepte mit praktischen Übungen, um die Lernenden auf reale NLP-Anwendungen vorzubereiten. Der Kurs behandelt wichtige NLP-Themen wie Tokenisierung, Textvorverarbeitungstechniken und Einbettung von Wörtern sowie die Herausforderungen beim Umgang mit Textdaten. Die Lernenden werden auch Sequenz-Modelle (RNN, LSTM, GRU) und Transformer-Architekturen erforschen und praktische Einblicke in Selbstaufmerksamkeitsmechanismen und Encoder-Decoder-Modelle gewinnen. Der Kurs ist in zwei Module gegliedert, die jeweils aus Lektionen und Video-Vorlesungen bestehen. Die Lernenden beschäftigen sich mit etwa 3:00-3:30 Stunden Videoinhalten, die sowohl theoretische Grundlagen als auch praktische Übungen abdecken. Modul 1: Einführung in NLP: Konzepte, Techniken und Anwendungen Modul 2: Sequenzmodelle und Transformer Am Ende dieses Kurses werden die Lernenden in der Lage sein: - NLP-Grundlagen, Schlüsselaufgaben und reale Anwendungen zu verstehen.

- NLP-Techniken wie Tokenisierung, Worteinbettung und Sequenzmodelle zu implementieren - die Architektur von Transformern, Mechanismen zur Selbstbeobachtung und Encoder-Decoder-Modelle zu erforschen Dieser Kurs richtet sich an Personen, die NLP-Fachwissen entwickeln und mit Transformer-basierten Modellen arbeiten möchten. Er ist ideal für Datenwissenschaftler, Ingenieure des Maschinellen Lernens und KI-Spezialisten, die praktische Erfahrungen mit modernen NLP-Techniken sammeln möchten.