Étudier l'intégration d'une perspective sexospécifique intersectionnelle dans la recherche sur la mise en oeuvre, en mettant l'accent sur les approches participatives et les défis en matière d'application des connaissances.
Explore le mécanisme d'attention dans la traduction automatique, en s'attaquant au problème du goulot d'étranglement et en améliorant considérablement les performances NMT.
Explore la régulation spatiale de la translation des protéines ribosomiques et le rôle de l'ER dans la synthèse des protéines, couvrant les concepts avancés et les conceptions expérimentales.
Explore la séquence des modèles de séquence, les mécanismes d'attention et leur rôle dans le traitement des limites des modèles et l'amélioration de l'interprétation.
Discute de la synthèse automatique du code OS pour alléger le fardeau de la configuration du matériel de traduction pour les développeurs de système d'exploitation.
Introduit des concepts d'apprentissage profond pour les NLP, couvrant l'intégration de mots, les RNN et les Transformateurs, mettant l'accent sur l'auto-attention et l'attention multi-têtes.
Fournit un aperçu du traitement du langage naturel, en se concentrant sur les transformateurs, la tokenisation et les mécanismes d'auto-attention pour une analyse et une synthèse efficaces du langage.
Discute de l'impact des innovations TIC dans les interventions d'urgence et de l'importance de donner la priorité aux communautés locales dans la gestion des catastrophes.
Déplacez-vous dans l'architecture Transformer, l'auto-attention et les stratégies de formation pour la traduction automatique et la reconnaissance d'image.
Introduit le cours sur le traitement du langage naturel moderne, couvrant son importance, ses applications, ses défis et les progrès de la technologie.
Présente des modèles de langage classiques, leurs applications et des concepts fondamentaux tels que la modélisation et les mesures d'évaluation basées sur le nombre.
