This course covers the development of natural language processing (NLP), starting with basic concepts and moving to modern transformer architectures. You will learn about attention mechanisms and their impact on language modeling, as well as the details of transformer models, including scaled dot product attention and multi-headed attention. The course includes practical exercises in transfer learning using pre-trained models such as BERT and GPT, with instruction on fine-tuning these models for specific NLP tasks in PyTorch. By the end, you will understand the theory behind current NLP models and gain practical experience in applying them to real-world problems.
Introduction to Transformer Models for NLP: Unit 1
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Introduction to Transformer Models for NLP: Unit 1
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Introduction to Transformer Models for NLP
Dozent: Pearson
Bei 
enthalten
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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Was Sie lernen werden
Understand the evolution of NLP architectures and the transformative impact of attention mechanisms.
Analyze the structure and mathematical foundations of transformer models, including scaled dot product and multi-headed attention.
Apply transfer learning techniques using pre-trained language models such as BERT and GPT.
Gain practical experience with PyTorch to fine-tune NLP models for custom tasks.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
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Kürzlich aktualisiert!
August 2025
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3 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
This module explores the evolution of natural language processing (NLP) through the development and application of attention mechanisms and transformer architectures. Beginning with the history and foundational concepts of attention in language models, it delves into the transformative impact of transformers and their unique attention mechanisms. The module concludes with practical instruction on transfer learning, demonstrating how to fine-tune state-of-the-art pre-trained models like BERT and GPT using PyTorch to achieve advanced NLP results.
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