NVIDIA : Fundamentals of NLP and Transformers Course est le troisième cours de la préparation à l'examen (NCA-GENL) : NVIDIA-Certified Generative IA LLMs - Associate Specialization. Ce cours fournit aux apprenants des connaissances fondamentales sur le traitement du langage naturel (NLP) et des compétences pratiques pour travailler avec des pipelines NLP et des modèles de transformateurs. Il combine des concepts théoriques avec des exercices pratiques pour préparer les apprenants à des applications NLP dans le monde réel. Ce cours couvre les sujets NLP clés, y compris la tokenisation, les techniques de prétraitement de texte, et les embeddings de mots, ainsi que les défis du traitement des données textuelles. Les apprenants exploreront également les modèles de séquence (RNN, LSTM, GRU) et les architectures de transformateurs, en acquérant des connaissances pratiques sur les mécanismes d'auto-attention et les modèles codeur-décodeur. Le cours est structuré en deux modules, chacun comprenant des leçons et des cours magistraux vidéo. Les apprenants suivront environ 3 heures à 3 heures 30 de contenu vidéo, couvrant à la fois les fondements théoriques et la pratique. Chaque module comprend des quiz pour renforcer l'apprentissage et évaluer la compréhension Modules du cours : Module 1 : Introduction à la NLP : concepts, techniques et applications Module 2 : Modèles de séquence et transformateurs À la fin de ce cours, un apprenant sera en mesure de : - Comprendre les principes fondamentaux de la NLP, les tâches clés et les applications du monde réel.

NVIDIA : Principes fondamentaux de la NLP et des transformateurs
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NVIDIA : Principes fondamentaux de la NLP et des transformateurs
Ce cours fait partie de Spécialisation "Préparation à l'examen (NCA-GENL) : Les MFR de l'IA générative certifiés par NVIDIA"

Instructeur : Whizlabs Instructor
1 539 déjà inscrits
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comprendre les principes fondamentaux de la NLP, les tâches clés et les applications dans le monde réel.
Mettre en œuvre des techniques NLP, notamment la tokenisation, l'intégration de mots et les modèles séquence à séquence.
Explorer l'architecture des transformateurs, les mécanismes d'auto-attention et les modèles de codeurs-décodeurs.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Pipelines de données
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Données non structurées
- Catégorie : Réseaux neuronaux récurrents (RNN)
- Catégorie : Méthodes d'apprentissage automatique
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Optimisation des jetons
- Catégorie : Prétraitement des données
- Catégorie : Modélisation des grandes langues
- Catégorie : Emboîtements
- Catégorie : Évaluation du modèle
- Catégorie : Traitement du langage naturel
- Catégorie : Architectures de modèles génératifs
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : IA générative
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