Dans le cours 4 de la spécialisation en traitement naturel du langage, vous allez : a) Traduire des phrases anglaises complètes en portugais en utilisant un modèle d'attention codeur-décodeur, b) Construire un modèle Transformer pour résumer du texte, c) Utiliser les modèles T5 et BERT pour effectuer des réponses aux questions. À la fin de cette spécialisation, vous aurez conçu des applications NLP qui effectuent des réponses aux questions et des analyses de sentiments, et créé des outils pour traduire des langues et résumer du texte ! Les apprenants devraient avoir une connaissance pratique de l'apprentissage automatique, de Python intermédiaire, y compris une expérience avec un cadre d'apprentissage en profondeur (par exemple, TensorFlow, TensorFlow, Keras), ainsi que la maîtrise du calcul, de l'algèbre linéaire et des statistiques. Veuillez vous assurer que vous avez suivi le cours 3 - Traitement du langage naturel avec modèles de séquences - avant de commencer ce cours. Cette spécialisation est conçue et enseignée par deux experts en NLP, apprentissage automatique et apprentissage profond. Younes Bensouda Mourri est un instructeur en IA à l'Université de Stanford qui a également contribué à la construction de la spécialisation Deep learning. Łukasz Kaiser est un Staff Research Scientist chez Google Brain et le coauteur de Tensorflow, des bibliothèques Tensor2Tensor et Trax, et du document Transformer.
Traitement du langage naturel avec des modèles d'attention
Ce cours fait partie de Spécialisation Traitement du langage naturel (NLP)
Instructeurs : Younes Bensouda Mourri
79 365 déjà inscrits
(1,028 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Utiliser l'encodage-décodage, la causalité et l'auto-attention pour traduire mécaniquement des phrases complètes, résumer un texte et répondre à des questions.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Modèles T5+BERT
- Catégorie : Traduction automatique neuronale
- Catégorie : Réponse aux questions
- Catégorie : Modèles d'attention
- Catégorie : Résumés de textes
Détails à connaître
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3 devoirs
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Il y a 3 modules dans ce cours
Découvrez certaines des lacunes d'un modèle seq2seq traditionnel et comment les résoudre en ajoutant un mécanisme d'attention, puis construisez un modèle de traduction automatique neuronale avec attention qui traduit des phrases anglaises en allemand.
Inclus
15 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation1 élément d'application3 laboratoires non notés
Comparez les RNN et autres modèles séquentiels à l'architecture Transformer plus moderne, puis créez un outil qui génère des résumés de texte.
Inclus
10 vidéos6 lectures1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
Explorez l'apprentissage par transfert avec des modèles de pointe tels que T5 et BERT, puis construisez un modèle capable de répondre à des questions.
Inclus
16 vidéos15 lectures1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
Instructeurs
Offert par
Recommandé si vous êtes intéressé(e) par Apprentissage automatique
Imperial College London
Coursera Project Network
Universiteit Leiden
Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?
Avis des étudiants
1 028 avis
- 5 stars
68,12 %
- 4 stars
14,72 %
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- 2 stars
4,74 %
- 1 star
4,06 %
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Révisé le 28 sept. 2020
Not up to expectations. Needs more explanation on some topics. Some were difficult to understand, examples might have helped!!
Révisé le 27 mars 2021
The course covers cutting edge content and the exercises are well paced. Found the transformer lessons a bit difficult to understand.
Révisé le 17 mars 2024
I would give this class 6 stars if possible. Topics were well explained and, at a good pace. Thanks to the team @DLAI
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