This course covers transformer models and their applications in natural language processing and computer vision. Topics include the T5 model, fine-tuning for tasks such as abstractive summarization, and the Vision Transformer. Students will learn to build an image captioning system by combining vision and language models. The course also provides practical instruction on deploying models, including MLOps practices, sharing models on HuggingFace, and cloud deployment with FastAPI. By the end of the course, students will have the knowledge and skills to implement, fine-tune, and deploy transformer models for various real-world tasks.
Introduction to Transformer Models for NLP: Unit 3
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Introduction to Transformer Models for NLP: Unit 3
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung fĂźr Introduction to Transformer Models for NLP
Dozent: Pearson
Bei 
enthalten
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Understand and apply the T5 modelâs end-to-end transformer architecture for advanced NLP tasks.
Fine-tune and evaluate transformer models for complex applications like abstractive summarization.
Leverage Vision Transformers and build custom image captioning systems by combining vision and language models.
Deploy, share, and operationalize transformer models using modern MLOps tools and cloud frameworks.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Application Deployment
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Cloud Hosting
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Restful API
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
- Kategorie: Image Analysis
Wichtige Details
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KĂźrzlich aktualisiert!
August 2025
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
This module explores advanced transformer models and their applications across natural language processing and computer vision. Learners will examine the T5 modelâs end-to-end architecture and cross-attention mechanism, apply and fine-tune T5 for complex NLP tasks, and discover how vision transformers extend these techniques to image processing and image captioning. The module concludes with practical strategies for deploying and sharing transformer models using MLOps principles, HuggingFace, and FastAPI, equipping students with both theoretical understanding and hands-on skills for state-of-the-art model development and deployment.
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