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标签： Transformers

  • 深入学习：Coursera上的《生成式AI与大规模语言模型：架构与数据准备》课程评测与推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/generative-ai-llm-architecture-data-preparation

    随着人工智能技术的不断发展，生成式AI和大规模语言模型（LLMs）已成为行业的热点话题。近期我在Coursera上发现了一门由IBM提供的短期课程《生成式AI与大规模语言模型：架构与数据准备》，这门课程是“生成式AI工程基础”专业证书的一部分，内容丰富，实用性强，非常适合对AI领域感兴趣的学习者。课程主要分为两个模块：生成式AI架构和数据准备。第一部分深入介绍了生成式AI模型的类型、架构及其在实际应用中的作用，例如如何利用变换器（Transformers）库构建简单的聊天机器人。第二部分则专注于数据预处理，讲解了Tokenization方法、如何使用不同的分词工具（如NLTK、spaCy、BertTokenizer和XLNetTokenizer）进行文本处理，以及如何用PyTorch的DataLoader加载数据。课程内容紧贴行业需求，配合实战项目，让我对生成式AI的架构与数据处理有了更深入的理解。无论你是数据科学家、机器学习工程师，还是深度学习爱好者，这门课程都值得一试。强烈推荐给想要提升AI技能的朋友们！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/generative-ai-llm-architecture-data-preparation

  • 深入学习：Coursera上的《生成式AI与Copilot数据科学》课程全面评测与推荐

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/generative-ai-for-data-science-with-copilot

    近年来，生成式人工智能（Generative AI）在数据科学领域引起了广泛关注。为了帮助更多数据科学爱好者掌握这一前沿技术，我强烈推荐Coursera平台上的《生成式AI与Copilot数据科学》课程。该课程由行业领先的专家团队设计，内容丰富，理论与实践相结合，特别适合希望提升数据分析能力和了解AI最新应用的学习者。

    课程首先从生成式AI的基础知识入手，详细讲解了GANs、VAEs和Transformers等核心模型，让学习者建立坚实的理论基础。随后，课程深入介绍了Microsoft Copilot在数据科学中的应用，包括代码生成、数据分析优化、偏差缓解等方面，极大地提升了工作效率和数据处理的智能化水平。

    此外，课程还涵盖了生成式AI在实际中的应用案例，如数据增强、异常检测和场景模拟，帮助学员将所学知识应用于实际工作中。同时，课程也关注数据安全与隐私保护，提供了应对潜在风险的实用策略，确保AI应用的负责和安全。

    通过该课程的学习，不仅可以掌握生成式AI的理论与操作技巧，还能学会如何合理、安全地将其融入到自己的数据科学项目中，为未来的数据分析和AI创新打下坚实基础。无论你是数据科学新手还是行业专家，都不容错过这个提升自我、紧跟AI前沿的绝佳机会！

    课程链接: https://www.coursera.org/learn/generative-ai-for-data-science-with-copilot

  • 全面提升你的生成式AI技能！——《Python for Generative AI – Practice Certification》课程评测与推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/python-for-generative-ai-practice-certification/

    随着人工智能技术的不断发展，生成式AI逐渐成为行业的热点。今天为大家推荐一门非常实用的Udemy课程——《Python for Generative AI – Practice Certification》，这门课程专为希望在生成式AI领域提升技能的Python开发者和AI爱好者设计。课程内容丰富，涵盖了大规模语言模型（LLMs）、Hugging Face Transformers、LangChain以及Stable Diffusion等前沿技术。通过50道结合实际场景的练习题，帮助学员巩固知识、模拟考试，特别适合准备AI认证考试、面试或项目实战的学习者。课程不仅讲解了Python在AI中的应用，还涉及模型集成、提示工程和数据流程管理，让你在学习过程中全面掌握生成式AI的核心技术。无论你是刚入门的初学者，还是有一定基础的开发者，这门课程都能帮助你找到知识漏洞，提升实战能力。学习完后，你将具备开发AI驱动应用的能力，轻松应对未来的AI挑战。强烈推荐给所有热爱AI、希望在生成式AI领域大展拳脚的朋友们！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/python-for-generative-ai-practice-certification/

  • 全面升级！2024年最实用的Udemy自然语言处理与生成式AI课程评测

    课程链接: https://www.udemy.com/course/formacao-processamento-de-linguagem-natural-nlp/

    在人工智能快速发展的今天，掌握自然语言处理（NLP）已成为数据科学家的必备技能。今天为大家推荐一门由Prof. Fernando Amaral教授在Udemy平台上开设的《Formação Processamento de Linguagem Natural, LLMs e Gen AI》课程，完美结合了经典技术与前沿模型，为学员提供了丰富的实战经验。

    这门课程不仅涵盖了从基础的Tokenization、Lemmatisation到深度学习中的Transformer、BERT等现代技术，还引入了最新的OpenAI模型（如GPT系列）和生成式AI，紧跟行业前沿。最令人称道的是，整个学习过程全部在云端环境中，无需任何软件安装，极大地方便了学习者的操作与实践。

    课程结构合理，内容丰富，包括：
    – NLP基础概念和工具（Spacy、NLTK）
    – 机器学习与深度学习的实战应用
    – 情感分析、问答系统、摘要生成、翻译、相似度搜索等多种任务的实操
    – 现代Transformer模型、GPT和BERT的深入讲解
    – 利用Spark和Databricks进行大规模NLP模型训练

    作为一名学习者，我特别推荐这门课程给对AI和NLP感兴趣的学生和专业人士。课程中提供了丰富的代码实例、笔记和模型资源，帮助你快速掌握技能并应用于实际项目。无论你是初学者还是希望提升技能的开发者，都能在这里找到适合自己的内容。学习完毕后，你将拥有打造智能聊天机器人、文本分析和生成系统的能力，助力你的职业发展。

    总之，这是一门紧跟时代潮流、内容全面、实用性强的优质课程，不容错过！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/formacao-processamento-de-linguagem-natural-nlp/

  • 全面掌握机器学习数学基础——Udemy《Matemática para Machine Learning (com Transformers)》课程评测

    课程链接: https://www.udemy.com/course/matematica-para-machine-learning/

    随着人工智能和机器学习的迅猛发展，掌握相关的数学基础变得尤为重要。Udemy上的《Matemática para Machine Learning (com Transformers)》课程正是为希望深入理解机器学习算法背后数学原理的学习者量身定制的。该课程不仅注重理论知识，更强调实际应用，帮助学员弥补数学基础的空缺，从而更好地理解和运用各种机器学习模型。

    课程由浅入深地介绍了与机器学习相关的核心数学概念，包括线性代数、概率统计以及最优化方法等。特别值得一提的是，在2024年6月的最新版本中，课程还新增了关于Transformers机制的章节，这是构建ChatGPT等先进模型的核心技术。通过具体的实例和直观讲解，让学习者轻松理解复杂的数学概念，降低学习门槛。

    我个人强烈推荐这门课程给那些希望系统学习机器学习数学基础的学生和专业人士。无论你是刚入门的初学者，还是希望巩固基础的从业者，这门课程都能为你提供宝贵的知识储备。掌握了数学基础后，你将能更深入地理解算法的内在逻辑，提高模型的调优能力，并在职业发展中脱颖而出。

    课程链接: https://www.udemy.com/course/matematica-para-machine-learning/

  • 深度探索生成式AI：全面学习与实践指南

    课程链接: https://www.udemy.com/course/generative-ai-english-version-unleashing-next-gen-ai/

    在人工智能快速发展的今天，生成式AI正逐渐改变我们的生活方式。从文本、图像到语音，生成式模型的应用无处不在。本次在Udemy推出的课程《Generative AI (English Version): Unleashing Next-Gen AI》带你深入了解这一前沿领域。课程内容丰富，涵盖了生成式AI的理论基础、最新技术（如Transformers、GPT、GANs、VAE、Diffusion模型）以及实战项目，包括构建简单的语言模型、制作ChatGPT克隆、使用OpenAI API和Huggingface工具。无论你是AI新手还是有一定基础的开发者，这门课程都能帮助你掌握生成式AI的核心技术，开启你的AI创新之旅。强烈推荐给对AI感兴趣、希望提升技能的学习者，让我们一起探索未来的无限可能！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/generative-ai-english-version-unleashing-next-gen-ai/

  • 全新入门！Udemy课程《Gen AI for Quant Fin Python Modeling 101》评测与推荐

    课程链接: https://www.udemy.com/course/hands-on-gen-ai-bert-for-quant-fin-python-modeling-101/

    近年来，生成式人工智能（Gen AI）在金融数据建模领域展现出巨大潜力。为帮助初学者快速入门并掌握实用技能，Udemy推出了《Gen AI for Quant Fin Python Modeling 101》课程。本课程由浅入深，结合丰富的实践项目，让学员能在短时间内理解并应用Gen AI技术于量化金融模型中。课程内容涵盖了Python基础、Transformers模型（如BERT）、Hugging Face预训练模型、以及如何将AI模型部署到实时分析平台。

    课程亮点之一是“使用ChatGPT和Copilot进行代码修正和优化”，帮助学员理解AI在代码辅助中的实际应用。同时，课程设计了两个核心项目：一是利用BERT模型结合逻辑回归进行金融文本分类，二是部署文本模型以支持实时数据分析，实用性极强。

    通过本课程，学员可以学会如何进行模型微调、连接后端接口、利用Hugging Face和OpenAI API进行模型管理，以及未来可能的应用扩展，如异常检测和数据合成。课程内容丰富，适合对量化金融、自然语言处理和AI模型部署感兴趣的初学者。

    综上所述，《Gen AI for Quant Fin Python Modeling 101》是一门实用性强、内容全面、操作性高的课程。如果你希望在金融建模中引入最前沿的AI技术，这门课程绝对值得一试！

    课程链接: https://www.udemy.com/course/hands-on-gen-ai-bert-for-quant-fin-python-modeling-101/