In diesem 1-stündigen projektbasierten Kurs lernen Sie, Python-Pakete zu installieren, die mit der API von Cohere arbeiten, externe APIs wie Cohere in ein Python-Skript zu integrieren, Einbettungen zu verwenden, um die semantische Ähnlichkeit von Text zu analysieren und Text mit den Sprachmodellen von Cohere zu generieren. In der heutigen Welt, in der künstliche Intelligenz und die Verarbeitung natürlicher Sprache die Art und Weise, wie wir mit Daten interagieren, revolutionieren, ist es wichtiger denn je zu verstehen, wie diese Technologien genutzt werden können. In diesem projektbasierten Kurs tauchen Sie in die Welt der KI-gesteuerten Textanalyse und -generierung mit Cohere, einem innovativen Sprachmodell, ein. In diesem Kurs, der sich an Datenenthusiasten und angehende KI-Praktiker richtet, lernen Sie, wie Sie externe APIs in ein Python-Skript integrieren, die semantische Ähnlichkeit zwischen Texten mit Hilfe von Einbettungen analysieren und mit den Sprachmodellen von Cohere kontextbezogene Texte generieren. Anhand einer Reihe praktischer Aufgaben erstellen Sie eine vielseitige Python-Anwendung, die eine aufschlussreiche Textanalyse und kreative Texterstellung ermöglicht. Dieses Projekt zeichnet sich dadurch aus, dass es eine praktische, reale Anwendung fortgeschrittener KI-Techniken auf benutzerfreundliche Weise bietet. Um diesen Kurs optimal nutzen zu können, sollten Sie über Grundkenntnisse der Python-Programmierung verfügen.

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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Integrieren Sie die APIs von Cohere in ein Python-Skript.
Einbettungen verwenden, um semantische Ähnlichkeit zu analysieren.
Generieren Sie Text mit Cohere.
Kompetenzen, die Sie festigen
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Skripting
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API)
- Kategorie: Einbettungen
Wichtige Details

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- Nehmen Sie an Schulungen von Branchenexperten teil
- Sammeln Sie mit Aufgaben aus der realen Welt praktische Erfahrung
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Über dieses begleitete Projekt
Schritt für Schritt lernen
In einem Video, das auf einer Hälfte Ihres Arbeitsbereichs abgespielt wird, führt Sie Ihr Dozent durch diese Schritte:
1. Erforderliche Pakete installieren/importieren.
2. Initialisieren Sie den Cohere Kunden.
3. Definieren Sie Phrasen für Texteinbettungen.
4. Definieren Sie eine semantische Ähnlichkeitsfunktion.
5. Textgenerierung mit Cohere.
Empfohlene Erfahrung
Grundkenntnisse in der Programmierung mit Python.
9 Projektbilder
Dozent

von
Was Sie beim Lernen erwartet
Auf Kompetenzen basierendes, praktisches Lernen
Üben Sie die Anwendung neuer Kompetenzen anhand von berufsbezogenen Aufgabenstellungen.
Anleitung durch Experten
Lernen Sie mit vorab von Experten aufgezeichneten Videos in einer einzigartigen aufgeteilten Oberfläche.
Keine Downloads oder Installation erforderlich
Greifen Sie in einem vordefinierten Cloud-Arbeitsbereich auf die Tools und Ressourcen zu.
Nur für Desktop verfügbar
Dieses begleitete Projekt ist für die Bearbeitung an einem Laptop oder Desktop-Computer mit stabiler Internetverbindung konzipiert und nicht für Mobilgeräte.
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Häufig gestellte Fragen
Mit dem Kauf eines angeleiteten Projekts erhalten Sie alles, was Sie zum Abschließen des angeleiteten Projekts benötigen, einschließlich des Zugriffs auf einen Cloud-Desktop-Arbeitsbereich über Ihren Webbrowser, der die Dateien und Software enthält, die Sie für den Start benötigen, sowie schrittweise Videoanweisungen von einem Fachexperten.
Da Ihr Arbeitsbereich einen Cloud-Desktop enthält, der für einen Laptop oder Desktop-Computer ausgelegt ist, sind angeleitete Projekte auf Ihrem Mobilgerät nicht verfügbar.
Die Dozenten bei angeleiteten Projekten sind Fachexperten, die Erfahrung in den Fähigkeiten, Werkzeugen oder Bereichen der jeweiligen Projekte haben und leidenschaftlich daran interessiert sind, ihr Wissen weiterzugeben und so Millionen von Lernenden auf der ganzen Welt zu beeinflussen.




