Resumen
Este curso de IBM te enseñará a implementar, entrenar y evaluar modelos de IA generativa para el procesamiento de lenguaje natural (PNL). El curso cubre una variedad de aplicaciones de PNL, incluyendo clasificación de documentos, modelado de lenguaje y traducción de idiomas. Aprende los fundamentos de la construcción de modelos de lenguaje tanto pequeños como grandes y la conversión de palabras a características.
Comprende técnicas como codificación one-hot, bolsa de palabras, incrustaciones e incrustaciones en bolsas. Descubre cómo se pueden utilizar los modelos de incrustación Word2Vec para la representación de características en datos de texto y aplica estas habilidades usando PyTorch.
Este curso proporciona experiencia práctica en la construcción, entrenamiento y optimización de redes neuronales para la categorización de documentos. Explora modelos de lenguaje N-gram y modelos secuencia a secuencia. Evalúa la calidad del texto generado usando métricas como BLEU.
Practica tus habilidades en los Laboratorios Prácticos implementando clasificación de documentos usando torchtext en PyTorch. Gana experiencia en la construcción y entrenamiento de un modelo de lenguaje simple con una red neuronal, integrando modelos de incrustación preentrenados como Word2Vec para el análisis y clasificación de texto. Además, desarrolla modelos secuencia a secuencia para tareas como la traducción de idiomas usando PyTorch.
Universidad: IBM
Proveedor: Coursera
Categorías: Cursos de Redes Neuronales, Cursos de IA Generativa, Cursos de PyTorch
