In Kurs 4 der Natural Language Processing-Spezialisierung werden Sie: a) komplette englische Sätze ins Portugiesische übersetzen, indem Sie ein Encoder-Decoder-Attention-Modell verwenden, b) ein Transformer-Modell erstellen, um Text zusammenzufassen, c) T5- und BERT-Modelle verwenden, um Fragen zu beantworten. Am Ende dieser Spezialisierung werden Sie NLP-Anwendungen entwickelt haben, die Fragen beantworten und Sentiment-Analysen durchführen, und Tools erstellt haben, um Sprachen zu übersetzen und Text zusammenzufassen! Die Lernenden sollten über Kenntnisse in maschinellem Lernen verfügen, über fortgeschrittene Python-Kenntnisse, einschließlich Erfahrung mit einem Deep-Learning-Framework (z. B., TensorFlow, Keras), sowie Kenntnisse in Kalkül, linearer Algebra und Statistik. Bitte stellen Sie sicher, dass Sie den Kurs 3 - Natural Language Processing with Sequence Models - abgeschlossen haben, bevor Sie diesen Kurs beginnen. Diese Spezialisierung wird von zwei Experten für NLP, maschinelles Lernen und Deep Learning entwickelt und unterrichtet. Younes Bensouda Mourri ist Dozent für Künstliche Intelligenz an der Stanford University, der auch an der Entwicklung der Deep Learning-Spezialisierung beteiligt war. Łukasz Kaiser ist Staff Research Scientist bei Google Brain und Mitautor von Tensorflow, den Bibliotheken Tensor2Tensor und Trax sowie dem Transformer Paper.
Natürliche Sprachverarbeitung mit Aufmerksamkeitsmodellen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Verarbeitung natürlicher Sprache
Dozenten: Younes Bensouda Mourri
79.339 bereits angemeldet
(1,028 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verwenden Sie Encoder-Decoder, Kausalanalyse und Selbstbeobachtung, um vollständige Sätze maschinell zu übersetzen, Texte zusammenzufassen und Fragen zu beantworten.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: T5+BERT Modelle
- Kategorie: Neuronale maschinelle Übersetzung
- Kategorie: Beantwortung von Fragen
- Kategorie: Achtung Modelle
- Kategorie: Text-Zusammenfassung
Wichtige Details
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3 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
Entdecken Sie einige der Unzulänglichkeiten eines herkömmlichen seq2seq-Modells und wie Sie diese durch Hinzufügen eines Aufmerksamkeitsmechanismus beheben können. Erstellen Sie dann ein neuronales maschinelles Übersetzungsmodell mit Aufmerksamkeit, das englische Sätze ins Deutsche übersetzt.
Das ist alles enthalten
15 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 App-Element3 Unbewertete Labore
Vergleichen Sie RNNs und andere sequenzielle Modelle mit der moderneren Transformer-Architektur und erstellen Sie dann ein Tool, das Textzusammenfassungen erzeugt.
Das ist alles enthalten
10 Videos6 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
Erkunden Sie das Transfer-Lernen mit modernen Modellen wie T5 und BERT und erstellen Sie dann ein Modell, das Fragen beantworten kann.
Das ist alles enthalten
16 Videos15 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
Dozenten
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
Universidad Austral
University of Colorado System
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
1.028 Bewertungen
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Geprüft am 28. Sep. 2020
Not up to expectations. Needs more explanation on some topics. Some were difficult to understand, examples might have helped!!
Geprüft am 4. Okt. 2020
Can the instructors make maybe a video explaining the ungraded lab? That will be useful. Other students find it difficult to understand both LSH attention layer ungraded lab. Thanks
Geprüft am 31. Dez. 2020
One of the best course I have ever taken. The course provides in-depth learning of transformers from the creators of Transformers.
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