告訴我，我會忘記； 教導我，我只是記得；讓我深入其中，我便學會。 ~ Benjamin Franklin
Andrej Karpathy 開設的一門關於用程式碼從頭開始建構神經網路的課程。 從反向傳播的基礎知識開始，逐步建構現代深度神經網路，例如 GPT。 Karpathy 認為，語言模型是學習深度學習的絕佳場所，即使你打算最終進入電腦視覺等其他領域，因為你學到的大部分內容都可以立即轉移。這就是他的課程將帶你深入研究並專注於語言模型的原因。 先決條件：紮實的編程（Python）、入門級數學（例如導數、高斯）。
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學習自然語言處理 (Natural Language Processing，NLP) 創建聊天機器人、RASA、ChatGPT、BERT、Transformers、ChatGPT3、Open AI GPT
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用 Hugging Face 、Python 的 Attention 機制、Tensorflow、PyTorch 和 Keras 實踐 BERT、GPT、深度學習、機器學習和自然語言處理
本課程涵蓋了使用 Transformers 進行自然語言處理的實用技能。 首先,我們將看到如何使用預訓練 Transformer 模型來解決各種 NLP 任務,包括文本分類、實體識別和機器翻譯。 然後,我們將學習如何微調這些模型,以在自訂資料集上進一步提高其性能。 最後,本課程將深入研究 Transformer 的工作原理,以便讓學習者進一步推動這些模型和應用。
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本課程將介紹如何使用 GPT-3 的開源版本 GPT-Neo 和 100% Python 創立 Web 應用程式，該應用程式可以生成類似於人類寫作出來的文字。課程將介紹如何使用 Happy Transformer、Anvil 和 Google Colab 等工具，訓練 GPT-Neo 以生成特定域的文字。
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完整的初學者 NLP 教學大綱。實用：語言學、Flask、Sentiment、Scrape Tweets、Chatbot、Hugging Face 等等！
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NLP：在 Python 中使用馬可夫( Markov )模型、NLTK、人工智慧、深度學習、機器學習和資料科學
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實作 8 個專案，學習自然語言處理 Python，機器學習，深度學習，SpaCy，NLTK，Sklearn，CNN
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進入 NLP 空間。通過四門實踐課程，掌握最尖端的 NLP 技術
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想要學習如何在 iOS 和 Android 上建構最先進的深度學習應用程式? 本課程就是為你準備的！在課程中，你將學習如何應用各種最新的深度學習演算法，例如 GAN、CNN 和自然語言處理。你會學到如何用 Python 在 Google Collab/Jupyter Notebook 上建構神經網路，並將其匯出到 Flutter 專案中，以及如何使用 API 將自然語言處理演算法應用於 Flutter 應用程式中。
Continue reading “運用 Flutter & Python 的深度學習課程 – 開發 6 個 AI 應用程式”