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minGPT與 nanoGPT 開源專案主 Karpathy 提供的”神經網路:從零到英雄“開放的課程

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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資料科學:自然語言處理 Transformers

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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運用 Flutter & Python 的深度學習課程 – 開發 6 個 AI 應用程式

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。

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