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Curso de Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural - Parte 6

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Preço:
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Descrição

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Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural - Parte 6

Parte 6: Modelos Transformer Populares

Este curso faz parte da série "Aprendizado Profundo Avançado para Processamento de Linguagem Natural". Neste curso, o Professor John Smith discutirá vários modelos Transformer populares que vão além dos abordados nas sessões anteriores desta série. Esses modelos Transformer incluem tanto modelos baseados em codificador quanto em decodificador e diferem em termos de formato de entrada, objetivos de pré-treinamento, dados de pré-treinamento e variações de arquitetura. Esses modelos foram propostos após 2019, sendo que alguns deles foram introduzidos no início de 2021. Em agosto de 2021, esses modelos representam o estado da arte em várias tarefas de PNL. O curso está dividido em três seções principais:

Seção 1: Modelos de Codificador e Decodificador Transformer

Nesta seção, o Professor Smith abordará vários modelos de codificador e decodificador Transformer que estendem o framework Transformer original. Os modelos discutidos incluem SpanBERT, Electra, DeBERTa e DialoGPT. SpanBERT, Electra e DeBERTa são codificadores Transformer, enquanto DialoGPT é um modelo decodificador Transformer. Para cada modelo, o Professor Smith explicará como sua arquitetura ou pré-treinamento difere do Transformer padrão. Ele também discutirá resultados importantes alcançados em várias tarefas de PNL.

Seção 2: Modelos Transformer Multimodais

A aprendizagem multimodal ganhou impulso significativo nos últimos anos, exigindo o desenvolvimento de modelos Transformer capazes de lidar com dados de texto e imagem. Nesta parte, o Professor Smith abordará o VisualBERT e o vilBERT, dois modelos que processam efetivamente entrada multimodal. Ambos os modelos compartilham muitas semelhanças, e o Professor Smith fornecerá uma análise detalhada de suas semelhanças e diferenças.

Seção 3: Modelos Transformer em Escala Grande

Na seção final, o Professor Smith discutirá modelos Transformer em escala grande. Ele apresentará a arquitetura de mistura de especialistas (MoE) e explicará como o GShard adapta essa arquitetura para alcançar resultados impressionantes na tradução automática multilíngue massiva. Além disso, ele discutirá os Switch Transformers, que simplificam o algoritmo de roteamento MoE e incorporam otimizações de engenharia para reduzir os custos de comunicação e computação da rede, além de mitigar instabilidades. No geral, cada um desses artigos é bastante extenso, tornando desafiador e demorado compreendê-los completamente. Nestas sessões, o Professor Smith fez um esforço para resumi-los de forma concisa, destacando os conceitos-chave e fornecendo explicações intuitivas. Esperamos que este curso seja valioso para o seu trabalho e compreensão do aprendizado profundo para PNL. O que você aprenderá: - Aprendizado Profundo para Processamento de Linguagem Natural - Modelos populares de codificador e decodificador Transformer - Modelos Transformer multimodais - Modelos Transformer em escala grande - DL para PNL

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