Dieser Deep Learning-Kurs bietet eine umfassende Einführung in Aufmerksamkeitsmechanismen und Transformermodelle, die Grundlage moderner GenAI-Systeme. Beginnen Sie mit der Erforschung des Übergangs von traditionellen neuronalen Netzwerken zu aufmerksamkeitsbasierten Architekturen. Verstehen Sie, wie additive, multiplikative und Selbstaufmerksamkeit die Modellgenauigkeit in NLP- und Sehaufgaben verbessern. Tauchen Sie ein in die Mechanik der Selbstaufmerksamkeit und wie sie Modelle wie den Generativen vortrainierten Transformator (GPT) und BERT antreibt. Beherrschen Sie die Multi-Head-Attention und die Transformer-Komponenten und erkunden Sie deren Rolle bei der fortgeschrittenen Text- und Bilderzeugung. Um diesen Kurs erfolgreich zu absolvieren, sollten Sie ein grundlegendes Verständnis von neuronalen Netzwerken, Konzepten des Maschinellen Lernens und der Python-Programmierung haben. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - zu erklären, wie Aufmerksamkeitsmechanismen Deep-Learning-Modelle verbessern - Selbstaufmerksamkeit und Multi-Head-Attention zu implementieren und anzuwenden - die Transformer-Architektur und reale Anwendungsfälle zu verstehen - führende GenAI-Modelle für NLP und Bilderzeugung zu analysieren Ideal für KI-Entwickler, ML-Ingenieure und Datenwissenschaftler.