| Nom de fichier: | Udemy – Introduction aux modèles de transformateurs IA génératifs en Python |
| Source du contenu: | https://www.udemy.com/course/introduction-to-generative-ai-transformer-models-in-python/ |
| Taille du fichier: | 585 Mo |
| Éditeur: | udemie |
| Mis à jour et publié: | 03 août 2024 |
Bienvenue dans «Introduction aux modèles génératifs de transformateurs d’IA en Python», un cours complet conçu pour vous guider des bases aux applications avancées des modèles Transformer dans le traitement du langage naturel (NLP). Que vous soyez un data scientist, un développeur de logiciels, un passionné d’IA ou un étudiant, ce cours vous fournira les connaissances essentielles et les compétences pratiques nécessaires pour exceller dans le monde de l’IA moderne.
Pourquoi apprendre les modèles de transformateurs?Les modèles de transformateurs ont révolutionné le domaine de la PNL et de l’IA grâce à leur capacité à gérer des tâches linguistiques complexes plus efficacement que les réseaux neuronaux traditionnels. Ces modèles constituent l’épine dorsale des applications de pointe telles que la classification de textes, la traduction linguistique et les systèmes de questions-réponses. En maîtrisant les modèles Transformer, vous serez équipé pour relever les défis du monde réel et contribuer aux développements de pointe de l’IA.
Ce que vous apprendrez:
- Comprendre les modèles de transformateur:Nous commençons par les principes fondamentaux, vous donnant une solide compréhension de ce que sont les modèles Transformer, en quoi ils diffèrent des réseaux de neurones traditionnels et pourquoi ils sont cruciaux dans le paysage de l’IA actuel.
- Plongée en profondeur dans l’architecture du transformateur:Explorez les composants des modèles Transformer, y compris les mécanismes d’encodeur, de décodeur et d’attention. Découvrez comment l’attention personnelle et l’encodage positionnel jouent un rôle essentiel dans le traitement et la compréhension du langage.
- Implémentation de transformateurs en Python:Obtenez une expérience pratique avec les bibliothèques Python, PyTorch et SKLearn. Suivez les instructions étape par étape pour créer, former et évaluer vos propres modèles Transformer.
- Applications PNL:Appliquez ce que vous avez appris à des tâches du monde réel. Implémentez des modèles Transformer pour la classification de textes, la traduction linguistique et la réponse aux questions. Apprenez à prétraiter les données, à préparer des ensembles de données et à affiner les modèles pour des performances optimales.
- Sujets avancés et mise au point:Plongez dans des concepts avancés tels que le réglage fin des modèles pré-entraînés, l’exploration de BERT et GPT et la compréhension des meilleures pratiques pour améliorer les performances des modèles.
Points forts du cours:
- Approche adaptée aux débutants:Aucun prérequis avancé requis. Une compréhension de base de Python et des concepts d’apprentissage automatique suffit pour commencer.
- Exemples pratiques:Chaque module comprend des exemples pratiques et des applications concrètes, rendant le processus d’apprentissage engageant et pertinent.
- Projets pratiques:Travaillez sur des projets pratiques qui renforcent votre compréhension et vous donnent une expérience pratique dans la création et l’application de modèles Transformer.
- Conseils d’experts:Apprenez d’un expert du secteur qui fournit des explications claires, des conseils judicieux et des ressources précieuses pour vous aider à réussir.
