Dans le cours 4 de la spécialisation en traitement naturel du langage, vous allez : a) Traduire des phrases anglaises complètes en portugais en utilisant un modèle d'attention codeur-décodeur, b) Construire un modèle Transformer pour résumer du texte, c) Utiliser les modèles T5 et BERT pour effectuer des réponses aux questions. À la fin de cette spécialisation, vous aurez conçu des applications NLP qui effectuent des réponses aux questions et des analyses de sentiments, et créé des outils pour traduire des langues et résumer du texte ! Les apprenants devraient avoir une connaissance pratique de l'apprentissage automatique, de Python intermédiaire, y compris une expérience avec un cadre d'apprentissage en profondeur (par exemple, TensorFlow, TensorFlow, Keras), ainsi que la maîtrise du calcul, de l'algèbre linéaire et des statistiques. Veuillez vous assurer que vous avez suivi le cours 3 - Traitement du langage naturel avec modèles de séquences - avant de commencer ce cours. Cette spécialisation est conçue et enseignée par deux experts en NLP, apprentissage automatique et apprentissage profond. Younes Bensouda Mourri est un instructeur en IA à l'Université de Stanford qui a également contribué à la construction de la spécialisation Deep learning. Łukasz Kaiser est un Staff Research Scientist chez Google Brain et le coauteur de Tensorflow, des bibliothèques Tensor2Tensor et Trax, et du document Transformer.