Lerne Methoden der modernen Textverarbeitung – von Word Embedding bis zu leistungsstarken Transformer-Modellen
Der dritte Teil unserer Deep-Learning-Kursserie widmet sich der Verarbeitung von Sprache und Text mit modernen neuronalen Netzarchitekturen. Im Zentrum stehen dabei Transformer-Modelle, die heute das Rückgrat vieler Anwendungen im Bereich Natural Language Processing (NLP) bilden – von Chatbots bis hin zu automatischer Übersetzung.
Du lernst, wie Wörter mithilfe von Word Embedding in mathematische Vektoren überführt werden und damit semantische Zusammenhänge in Texten abgebildet werden können. Darauf aufbauend steigst du in die Welt der Transformer ein – eine der bedeutendsten Entwicklungen im Deep Learning.
Der Kurs erläutert sowohl Decoder-Only-Transformer, die zur Texterzeugung verwendet werden, als auch Encoder-Decoder-Transformer, die typischerweise für Aufgaben wie maschinelle Übersetzung eingesetzt werden. Du erfährst, wie diese Modelle strukturiert sind, wie sie trainiert werden und wie ihre verschiedenen Komponenten – wie Attention-Mechanismen, Layer Normalization und Feedforward-Blöcke – zusammenspielen.
Wie in den vorherigen Kursen liegt auch hier der Fokus auf Praxisnähe: Mit zahlreichen Übungen, Codebeispielen und zwei begleitenden Projekten wendest du die Theorie auf reale NLP-Aufgaben an.
In den Videokursen der heise academy lernst du IT-Themen anschaulich und verständlich. Du siehst den Experten bei der praktischen Arbeit zu und lässt dir dabei alles genau erklären. Das Wissen ist in kompakte Lerneinheiten unterteilt, sodass du den Kurs Schritt für Schritt durcharbeiten oder gezielt zu Lektionen springen kannst, die dich interessieren. Die persönliche Lernumgebung der heise academy hält viele Funktionen für dich bereit, die dich beim Lernen unterstützen:
Für diesen Videokurs wird lediglich ein aktueller Browser (mit eingeschalteter JavaScript-Funktionalität) und eine Internetverbindung benötigt.
Ilyas Tachakor entdeckte bereits während seines Informatikstudiums seine Leidenschaft für Data Science. Bevor er sich als Online-Dozent selbstständig machte, entwickelte er bei einem führenden deutschen EdTech-Startup innovative Lerninhalte im Bereich Informatik. Diese Erfahrung verschaffte ihm ein umfassendes Verständnis für die Bedürfnisse von Lernenden. Heute verbindet er dieses Wissen mit seiner Fachkompetenz, um in seinen praxisorientierten Videokursen ein nachhaltiges Lernerlebnis zu schaffen und Menschen für moderne Technologien zu begeistern.
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