Inteligência Artificial
Transformers: fundamentos e prática com PyTorch
10hCarga horária
41Atividades
326Estudantes
8,7Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- Compreenda os fundamentos de self-attention e multi-head attention.
- Entenda a importância do positional encoding na modelagem.
- Explore a implementação de blocos de Transformer utilizando PyTorch.
- Analise o processo de pré-processamento de dados com tokenizadores pré-treinados.
- Aplique técnicas de regularização como dropout e máscaras causais.
- Estruture modelos de linguagem autoregressivos para geração de texto.
Público alvo
Este curso é destinado a pessoas interessadas em aprofundar conhecimentos em deep learning, explorando a arquitetura Transformer e suas aplicações práticas para o desenvolvimento de modelos de linguagem e análise de dados, utilizando ferramentas modernas como PyTorch e Matplotlib.
Ementa
- Introdução ao curso de Redes Neurais Transforms com Pytorch
- Introdução teórica Redes Neurais Transformers
- Carregando e Limpando o Dataset
- Para saber mais: uso de expressões regulares na limpeza de dados
- Tratamento de dados textuais para receitas
- Personalização de experiências de bem-estar
- Faça como eu fiz: preparando e limpando dados para Transformers
- Projeto do curso
- O que aprendemos?
Certificado reconhecido pelas maiores
empresas do Brasil e do mundo.
Aprenda com
quem está
construindo
o mercado
João Vitor Alencar Rosa A...
Instrutor e Cientista de Dados com foco Visão Computacional, graduado em Engenharia Civil e Ciência ...
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