Deep Learning
Verarbeitung Natürlicher Sprache — Lernen Sie, Systeme zu erstellen, die menschliche Sprache mithilfe von Modellen wie RNNs, LSTMs und Transformers verstehen und verarbeiten.
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Verarbeitung Natürlicher Sprache
Deep Learning für NLP: Wort-Embeddings und Textklassifizierung in Python
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Angewandtes NLP in Python: Transformatoren, CNNs und Textklassifizierung
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Rekurrente neuronale Netze und Sequenzmodellierung in Python
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Verarbeitung natürlicher Sprache mit RNNs, Seq2Seq und Aufmerksamkeit
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Grundlagen großer Sprachmodelle: Von Transformatoren zur Feinabstimmung
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Sequenz-zu-Sequenz Modelle in NLP: Theoretische Grundlagen
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Verarbeitung natürlicher Sprache mit Python: Von Textvektoren zu agentenbasierter KI
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Verarbeitung natürlicher Sprache mit TensorFlow
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Verarbeitung natürlicher Sprache mit Python
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Grundlagen des NLP: Probabilistische Modelle und Wort-Einbettungen
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Grundlagen großer Sprachmodelle in Python
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Sequenzmodelle für NLP: Erstellen von RNNs, LSTMs und GRUs
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Aufmerksamkeit Mechanismen und Transformatoren für Anfänger
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Verstehen von CNNs und RNNs
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Deep Learning für Bildbeschriftungsmodelle
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Grundlagen großer Sprachmodelle: Von Grund auf mit PyTorch bauen
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Grundlagen der portugiesischen NLP mit Python
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Transformatoren von Grund auf mit PyTorch
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Einführung in die Feineinstellung von LLMs: Anpassen von GPT-Modellen
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Mathematische Grundlagen großer Sprachmodelle
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Machine Learning mit Hugging Face: Erstellen und Bereitstellen von NLP-Modellen
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Grundlagen des Deep Learning: Aufmerksamkeitsmechanismen und Transformatoren
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Einführung in LLM Fine-Tuning mit LoRA und QLoRA
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Einführung in das LLM Fine-Tuning auf Domain-Daten
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