Couvre les principes fondamentaux de l'apprentissage profond, y compris les données, l'architecture et les considérations éthiques dans le déploiement de modèles.
Couvre l'impact des transformateurs dans la vision par ordinateur, en discutant de leur architecture, de leurs applications et de leurs progrès dans diverses tâches.
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.
Introduit le cours sur le traitement du langage naturel moderne, couvrant son importance, ses applications, ses défis et les progrès de la technologie.
Introduit le traitement du langage naturel (NLP) et ses applications, couvrant la tokenisation, l'apprentissage automatique, l'analyse du sentiment et les applications NLP suisses.
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.
Introduit les marchés financiers, les séries chronologiques, les applications d'apprentissage automatique en finance et le traitement des langues naturelles.
Discute des implications éthiques des systèmes NLP, en mettant l'accent sur les biais, la toxicité et les préoccupations en matière de protection de la vie privée dans les modèles linguistiques.
Introduit le cours sur les systèmes d'information, couvrant sa structure, ses objectifs et ses concepts fondamentaux essentiels à la compréhension de la gestion des données et de la prise de décision.
Couvre les bases du traitement du langage naturel, des approches traditionnelles aux approches modernes, soulignant les défis et l'importance d'étudier les deux méthodes.
Explore les représentations neuro-symboliques pour comprendre les connaissances et le raisonnement communs, en mettant l'accent sur les défis et les limites de l'apprentissage profond dans le traitement du langage naturel.
Couvre les approches modernes du réseau neuronal en matière de PNL, en mettant l'accent sur l'intégration de mots, les réseaux neuronaux pour les tâches de PNL et les futures techniques d'apprentissage par transfert.
Explore l'analyse du modèle neuronal en PNL, couvrant les études d'évaluation, de sondage et d'ablation pour comprendre le comportement et l'interprétabilité du modèle.
