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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"

Instructeurs : Pearson

Inclus avec

1 module

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

5 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

1 module

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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

5 heures à compléter

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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 : Fine-tuning
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Transfer Learning
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Generative Model Architectures
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Cloud Deployment
Catégorie : Application Deployment

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Hugging Face
Catégorie : Vision Transformer (ViT)
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Model Deployment

Détails à connaître

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Évaluations

5 devoirs

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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.

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

15 vidéosTotal 143 minutes

Topics1 minute
Encoders and decoders welcome: T5-s architecture7 minutes
Cross-attention6 minutes
Topics0 minutes
Off the shelf results with T514 minutes
Using T5 for abstractive summarization16 minutes
Topics1 minute
Introduction to the Vision Transformer (ViT)13 minutes
Fine-tuning an image captioning system29 minutes
Topics1 minute
Introduction to MLOps17 minutes
Sharing our models on HuggingFace17 minutes
Deploying a fine-tuned BERT model using FastAPI18 minutes
Introduction to Transformer Models for NLP: Summary2 minutes
Course Summary2 minutes

5 devoirsTotal 150 minutes

T5 - Back to Basics Quiz30 minutes
Hands-on T5 Quiz30 minutes
The Vision Transformer Quiz30 minutes
Deploying Transformer Models Quiz30 minutes
End of Course Assessment30 minutes

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Instructeurs

Pearson

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Offert par

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Statut : Essai gratuit
Pearson
Introduction to Transformer Models for NLP: Unit 1
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Board Infinity
Transformers and NLP: Fine-Tuning Models with Hugging Face
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IBM
Generative AI Language Modeling with Transformers
Cours

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