Моделирование языка с помощью трансформаторов и генеративного искусственного интеллекта
Понимание механизмов внимания, обучение моделей BERT и GPT для генерации текста и изучение современных концепций генерации с дополненным поиском.
-
💬
ИИ инструктор
Задавайте вопросы по любому уроку — понятный ответ придёт мгновенно, в любой момент. -
🕐
Начните в любое время
Без расписаний и дедлайнов — учитесь в своём темпе, когда удобно. -
🌐
На русском языке
Уроки, задания и сертификат — всё полностью на вашем языке.
О курсе
Модели Transformer произвели революцию в понимании и генерации человеческого языка, обеспечивая работу самых современных систем искусственного интеллекта. Если вы хотите выйти за рамки использования готовых API и по-настоящему понять, как эти архитектуры работают под капотом, этот курс обеспечит вам необходимую основу.
Вы пройдете путь от основ обработки естественного языка до внутренней работы современных генеративных моделей. С помощью структурированных письменных объяснений и пошаговых просмотров кода вы приобретете практические рабочие знания о механизмах самостоятельного внимания, конструкциях кодеров-декодеров и современных стратегиях оптимизации моделей.
Что вы узнаете:
- Понять основополагающую механику вложений слов, токенизации и позиционного кодирования.
- Настройка и обучение моделей трансформаторов для классификации текста с использованием архитектур кодеров, таких как BERT.
- Реализация причинно-следственного моделирования языка для генерации текста с использованием архитектур декодеров, таких как GPT.
- Примените концепции самовнимания и многоголового внимания непосредственно в вашем коде.
- Изучите современные концепции в поиске-дополнительном поколении (RAG) для подключения языковых моделей с пользовательскими данными.
- Практикуются методы тонкой настройки для адаптации предварительно обученных моделей к конкретным задачам на выходе.
Курс начинается с основных терминов и основных определений, а затем постепенно продвигает вас через последовательное внедрение слоев внимания, рабочих процессов обучения и методов оценки модели.
Этот курс предназначен для разработчиков программного обеспечения, аналитиков данных и технических энтузиастов, которые хотят получить глубокое понимание генеративного ИИ. Предварительный опыт работы с глубоким обучением не требуется, хотя базовое знание Python будет полезным.
Начните читать сегодня, чтобы разблокировать механику генеративных языковых моделей и начать создавать свои собственные интеллектуальные текстовые приложения.
Что вы получите
-
📜
Сертификат об окончании
Добавьте в профиль LinkedIn -
💬
Личный AI-наставник
Застрял на уроке? Спроси встроенного наставника о чём угодно, в любой момент. -
🎧
Аудиоверсия включена
Учитесь в дороге — экран не нужен -
♾️
Пожизненный доступ
Возвращайтесь в любое время, без срока -
📱
Телефон или компьютер
Работает везде и на любом устройстве -
💸
Возврат в течение 14 дней
Без вопросов -
⚡
Кратко и по делу
2 ч 54 мин практического материала
Отзывы
Отзывов пока нет — поделитесь своим первым.
Студенты также прошли
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Модели последовательностей и НЛП с TensorFlow на облачных платформах
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Основы оптимизации LLM: сжатие и тонкая настройка
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🔥 Хит
🎓 С сертификатом
Введение в дообучение (Fine-Tuning) LLM с помощью LoRA и QLoRA
Сертификат
Практика
299 ₽
→
🏆 Самый популярный
🎓 С сертификатом
Основы больших языковых моделей: от трансформеров до тонкой настройки
Сертификат
Практика
299 ₽
→
Часто спрашивают
Что нужно для прохождения курса? +
Только смартфон или компьютер с доступом в интернет. Никаких установок и оборудования.
Как оплатить? +
Банковской картой через Stripe. Данные карты обрабатывает Stripe — мы их не храним.
Можно ли вернуть деньги? +
Да — полный возврат в течение 14 дней, без вопросов.
Как долго будут доступны материалы? +
Навсегда. После покупки курс остаётся с вами — возвращайтесь в любое время.
Получу ли я сертификат? +
Да. По окончании выдаётся сертификат, который можно добавить в профиль LinkedIn.
Подходит для специалистов в
IT
Дизайн
Финансы
Маркетинг
Медицина
Образование
HoReCa
Производство