This IBM course will equip you with the skills to implement, train, and evaluate generative AI models for natural language processing (NLP) using PyTorch. You will explore core NLP tasks, such as document classification, language modeling, and language translation, and gain a foundation in building small and large language models.
Gen KI Grundlegende Modelle für NLP & Sprachverstehen
Gen KI Grundlegende Modelle für NLP & Sprachverstehen
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozenten: Joseph Santarcangelo
11.744 bereits angemeldet
Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4
(116 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
9 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Explain how one-hot encoding, bag-of-words, embeddings, and embedding bags transform text into numerical features for NLP models
Implement Word2Vec models using CBOW and Skip-gram architectures to generate contextual word embeddings
Develop and train neural network-based language models using statistical N-Grams and feedforward architectures
Build sequence-to-sequence models with encoder–decoder RNNs for tasks such as machine translation and sequence transformation
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Feature Technik
- Kategorie: Generative KI
- Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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- 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
In diesem Kurs gibt es 2 Module
In diesem Modul lernen Sie die One-Hot-Codierung, Bag-of-Words, Einbettungen und Einbettungsbeutel kennen. Sie werden auch Kenntnisse über neuronale Netze und deren Hyperparameter, Cross-Entropie-Verlust und Optimierung erwerben. Anschließend werden Sie sich mit dem Konzept der Sprachmodellierung mit n-Grammen befassen. Das Modul umfasst auch praktische Übungen zur Dokumentenklassifikation mit PyTorch und zum Aufbau eines einfachen Sprachmodells mit einem neuronalen Netz.
Das ist alles enthalten
7 Videos4 Lektüren3 Aufgaben3 App-Elemente1 Plug-in
In diesem Modul lernen Sie das word2vec-Einbettungsmodell und seine Typen kennen. Außerdem werden Sie in Sequenz-zu-Sequenz-Modelle eingeführt und erfahren, wie diese rekurrente neuronale Netze (RNNs) einsetzen, um Eingangssequenzen variabler Länge zu verarbeiten und Ausgangssequenzen variabler Länge zu erzeugen. Sie erhalten Einblicke in Encoder-Decoder-RNN-Modelle, ihre Architektur und wie man sie mit PyTorch erstellt. Das Modul vermittelt Ihnen Kenntnisse über die Bewertung der Textqualität anhand von Perplexität, Präzision und Recall bei der Texterzeugung. In praktischen Übungen werden Sie vortrainierte Einbettungsmodelle für die Textanalyse oder Klassifizierung integrieren und ein Sequenz-zu-Sequenz-Modell für Sequenztransformationsaufgaben entwickeln.
Das ist alles enthalten
6 Videos5 Lektüren2 Aufgaben3 App-Elemente3 Plug-ins
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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden
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SG
5
Geprüft am 25. März 2025
Super course,.. labs are too good to learn and challenging too.
LW
5
Geprüft am 2. Nov. 2024
Very clear introduction of the NLP with hands-on exercises
TK
5
Geprüft am 6. März 2025
I have enjoyed myself in this course. I can't wait to apply the skills I have learned in this class. Thank you the fantastic Team.
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Häufig gestellte Fragen
Der Kurs dauert nur zwei Wochen, wenn Sie vier Stunden pro Woche für das Studium aufwenden.
Es ist gut, wenn Sie über Grundkenntnisse in Python verfügen und mit Konzepten des maschinellen Lernens und neuronaler Netze vertraut sind.
PS: Die Vorverarbeitung/Bereinigung von Datensätzen wird in diesem Kurs nicht behandelt.
Dieser Kurs ist Teil einer Spezialisierung. Wenn Sie die Spezialisierung abschließen, werden Sie sich mit den Fähigkeiten und dem Selbstvertrauen ausstatten, um Jobs wie AI Engineer, NLP Engineer, Machine Learning Engineer, Deep Learning Engineer und Data Scientist anzunehmen.
Weitere Fragen
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