Fundamentos de aprendizagem profunda: mecanismos de atenção e transformadores

A inteligência artificial moderna é impulsionada pela arquitetura do transformador, mas entender como esses modelos realmente processam informações pode parecer esmagador.Este curso baseado em texto desmistifica o funcionamento interno dos mecanismos de atenção e transformadores, dividindo conceitos matemáticos complexos em explicações claras e legíveis e implementações de código estruturado.Você fará a transição de entender as redes neurais básicas para trabalhar com confiança com modelos de sequência de última geração.O que você aprenderá:Entenda a mecânica fundamental da autoatenção e atenção multi-cabeça;Implemente blocos de transformadores do zero usando PyTorch e fastai;Aplique técnicas modernas de otimização e fluxos de trabalho de treinamento para tarefas de seqüência a seqüencia;Pratique pipelines de preparação de tokens e dados para processamento de linguagem natural;Configure máscaras detenção e codificações posicionais para lidar com dados sequenciais.O curso começa com definições básicas e contexto histórico antes de guiá-lo passo a passo através da construção, treinamento e ajustes finos de arquiteturas de transformador.Projetado especificamente para programadores e entusiastas de dados novos para o aprendizado profundo, este curso requer apenas conhecimento básico de Python e nenhuma experiência prévia de aprendizado de máquina.Comece a ler hoje para desbloquear a mecànica da IA moderna.