Deep Learning
Verarbeitung Natürlicher Sprache — Lernen Sie, Systeme zu erstellen, die menschliche Sprache mithilfe von Modellen wie RNNs, LSTMs und Transformers verstehen und verarbeiten.
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Sequenz-zu-Sequenz Modelle in NLP: Theoretische Grundlagen
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Verarbeitung natürlicher Sprache mit Python: SpaCy, NLTK und Deep Learning
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NLP Machine Learning: Erstellen und Bereitstellen mit Flask, Docker und Jenkins
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BERT für die Verarbeitung natürlicher Sprache: Erstellen Sie NLP-Anwendungen für die reale Welt
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Natürliche Sprachverarbeitung in Python: Von Grundlagen bis LLMs
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Feinjustierung von Transformatoren und LLMs: Von BERT zu LLaMA
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Erstellen, Ausrichten und Feinabstimmen von LLMs von Grund auf mit PyTorch
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Python Spracherkennung: Von Audio-Grundlagen bis zu KI-Sprachassistenten
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Grundlagen des NLP: Probabilistische Modelle und Wort-Einbettungen
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