Глубокое Обучение

Обработка Естественного Языка — Научитесь создавать системы, которые понимают и обрабатывают человеческий язык, используя модели, такие как RNN, LSTM и Transformers.

Глубокое Обучение

Глубокое обучение для обработки естественного языка: векторные представления слов и классификация текста на Python.

Рекуррентные нейронные сети и моделирование последовательностей в Python

Обработка естественного языка с использованием рекуррентных нейронных сетей, Seq2Seq и механизма внимания.

Основы больших языковых моделей: от трансформеров до тонкой настройки

Обработка естественного языка с помощью Python: от текстовых векторов до агентного ИИ.

Обработка естественного языка с помощью TensorFlow

Обработка естественного языка с помощью Python

Модели последовательностей для НЛП: построение РНС, СМД и ГРУ

Внимание Механизмы и трансформаторы для начинающих

Понимание СНС и РНС

Глубокий анализ моделей субтитрования изображений

Основы больших языковых моделей: Создание с нуля с помощью PyTorch

Основы португальского NLP с Python

Трансформаторы с нуля с помощью PyTorch

Введение в дообучение (Fine-Tuning) LLM с помощью LoRA и QLoRA

Введение в Fine-Tuning LLM на доменных данных

Основы оптимизации LLM: сжатие и тонкая настройка

Руководство для начинающих по тонкой настройке LLM