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NVIDIA : Principes fondamentaux de la NLP et des transformateurs

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NVIDIA : Principes fondamentaux de la NLP et des transformateurs

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Instructeur : Whizlabs Instructor

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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 : Exploration de texte
  • Catégorie : Traitement des données
  • Catégorie : Deep learning
  • Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
  • Catégorie : Apprentissage automatique
  • Catégorie : Données non structurées

Détails à connaître

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

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Ce cours fait partie de la Spécialisation Préparation à l'examen (NCA-GENL) : Les MFR de l'IA générative certifiés par NVIDIA
Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.
  • Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
  • Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 2 modules dans ce cours

Bienvenue à la semaine 1 du cours NVIDIA : Principes de base de la NLP et des transformateurs. Cette semaine, nous allons aborder les bases du NLP, en commençant par son importance et ses tâches clés. Vous découvrirez la tokenisation, le prétraitement du texte et les défis liés au traitement des données textuelles. Nous aborderons également la construction d'un pipeline NLP, avec une démo sur la classification du pipeline NLP à l'aide d'un ensemble de données de vol, y compris l'ajustement et l'évaluation du modèle. Enfin, nous explorerons les Word Embeddings et comparerons CBOW et Skipgram. A la fin de la semaine, vous aurez une base solide dans les concepts et les techniques du NLP.

Inclus

10 vidéos2 lectures2 devoirs1 sujet de discussion

Bienvenue à la deuxième semaine du cours NVIDIA : Principes de base du NLP et des transformateurs. Cette semaine, nous aborderons les bases des modèles à séquence, en commençant par une introduction aux RNN et aux défis posés par les gradients d'évanouissement et d'explosion. Nous explorerons les architectures LSTM et GRU et leur rôle dans l'amélioration des RNN. Ensuite, nous nous plongerons dans les Transformers en NLP, en nous concentrant sur les caractéristiques clés de l'architecture des Transformers, l'encodage positionnel, l'auto-attention et l'attention multi-têtes. Enfin, nous aborderons l'architecture encodeur-décodeur et les différents types de modèles transformateurs. À la fin de cette semaine, vous aurez acquis une solide compréhension des modèles de séquence et des transformateurs.

Inclus

11 vidéos3 lectures2 devoirs

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