This course covers transformer models and their applications in natural language processing and computer vision. Topics include the T5 model, fine-tuning for tasks such as abstractive summarization, and the Vision Transformer. Students will learn to build an image captioning system by combining vision and language models. The course also provides practical instruction on deploying models, including MLOps practices, sharing models on HuggingFace, and cloud deployment with FastAPI. By the end of the course, students will have the knowledge and skills to implement, fine-tune, and deploy transformer models for various real-world tasks.
Introduction to Transformer Models for NLP: Unit 3
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Introduction to Transformer Models for NLP: Unit 3
Ce cours fait partie de Spécialisation "Introduction to Transformer Models for NLP"
Instructeurs : Pearson
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
5 heures à compléter
Planning flexible
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Ce que vous apprendrez
Understand and apply the T5 model’s end-to-end transformer architecture for advanced NLP tasks.
Fine-tune and evaluate transformer models for complex applications like abstractive summarization.
Leverage Vision Transformers and build custom image captioning systems by combining vision and language models.
Deploy, share, and operationalize transformer models using modern MLOps tools and cloud frameworks.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Computer Vision
- Catégorie : Image Analysis
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Fine-tuning
- Catégorie : Transfer Learning
- Catégorie : Cloud Deployment
- Catégorie : Generative Model Architectures
- Catégorie : Application Deployment
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Hugging Face
- Catégorie : Model Deployment
- Catégorie : Vision Transformer (ViT)
Détails à connaître
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Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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