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
Instructeur : Pearson
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
4 heures à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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 : Generative AI
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Computer Vision
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Application Deployment
- Catégorie : Cloud Development
- Catégorie : Image Analysis
- Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
- Catégorie : Restful API
- Catégorie : Performance Tuning
- Catégorie : Deep Learning
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
août 2025
Évaluations
5 devoirs
Enseigné en Anglais
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This module explores advanced transformer models and their applications across natural language processing and computer vision. Learners will examine the T5 model’s end-to-end architecture and cross-attention mechanism, apply and fine-tune T5 for complex NLP tasks, and discover how vision transformers extend these techniques to image processing and image captioning. The module concludes with practical strategies for deploying and sharing transformer models using MLOps principles, HuggingFace, and FastAPI, equipping students with both theoretical understanding and hands-on skills for state-of-the-art model development and deployment.
Inclus
15 vidéos5 devoirs
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