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Dieser IBM Kurs vermittelt Ihnen die F盲higkeiten, generative KI-Modelle 蹿眉谤 die Verarbeitung nat眉rlicher Sprache (NLP) mit PyTorch zu implementieren, zu trainieren und zu evaluieren. Sie werden zentrale NLP-Aufgaben wie Dokumentenklassifikation, Sprachmodellierung und Sprach眉bersetzung kennenlernen und eine Grundlage 蹿眉谤 die Erstellung kleiner und gro脽er Sprachmodelle erwerben.

Sie lernen, wie man W枚rter mit Hilfe von One-Hot-Codierung, Bag-of-Words, Embeddings und Embedding Bags in Features umwandelt, und wie Word2Vec-Modelle semantische Beziehungen im Text darstellen. Der Kurs behandelt das Training und die Optimierung neuronaler Netze 蹿眉谤 die Dokumentenkategorisierung, die Entwicklung statistischer und neuronaler N-Gram-Modelle und die Erstellung von Sequenz-zu-Sequenz-Modellen unter Verwendung von Encoder-Decoder-Architekturen. Sie werden auch lernen, wie man generierten Text mit Hilfe von Metriken wie BLEU bewertet. Die praktischen 脺bungen bieten praktische Erfahrung mit Aufgaben wie der Klassifizierung von Dokumenten mit PyTorch, der Generierung von Text mit Sprachmodellen und der Integration von vortrainierten Einbettungen wie Word2Vec. Sie werden auch Sequenz-zu-Sequenz-Modelle implementieren, um Aufgaben wie die Sprach眉bersetzung durchzuf眉hren. Melden Sie sich noch heute an, um gefragte NLP-Kenntnisse zu erwerben und intelligente Sprachanwendungen mit PyTorch zu erstellen.