This course provides practical instruction on transformer architectures such as BERT, GPT, and T5. You will learn about attention mechanisms, transfer learning, and model fine-tuning through coding exercises and case studies. By the end, you will be able to build and optimize NLP models for various applications.
Spécialisation Introduction to Transformer Models for NLP
Spécialisation Introduction to Transformer Models for NLP
LLMs, Transformers, and Mechanisms for NLP Models. Use top transformer LLMs like BERT, GPT-3, ChatGPT and T5 to tackle modern NLP challenges.
Instructeur : Pearson
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 mois à raison de 5 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
1 mois à raison de 5 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez
Master the core concepts and mathematics behind transformer architectures, including attention mechanisms and embeddings.
Gain experience fine-tuning and deploying advanced models BERT, GPT, and T5 for tasks like classification, question answering, and text generation.
Learn to apply transfer learning, MLOps, and deployment strategies to create and share robust NLP solutions in real-world scenarios.
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !
août 2025
14 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de Pearson
Spécialisation - série de 3 cours
Ce que vous apprendrez
Understand the evolution of NLP architectures and the transformative impact of attention mechanisms.
Analyze the structure and mathematical foundations of transformer models, including scaled dot product and multi-headed attention.
Apply transfer learning techniques using pre-trained language models such as BERT and GPT.
Gain practical experience with PyTorch to fine-tune NLP models for custom tasks.
Compétences que vous acquerrez
Natural Language Processing, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Deep Learning, Large Language Modeling et Generative AI
Ce que vous apprendrez
Master the architectures and core mechanisms of BERT and GPT for natural language understanding and generation.
Fine-tune pre-trained models for advanced NLP tasks such as classification, question answering, and semantic search.
Apply hands-on techniques to customize BERT and GPT for specific domains and writing styles.
Utilize prompt engineering and few-shot learning to solve multiple NLP tasks efficiently.
Compétences que vous acquerrez
Natural Language Processing, Generative Model Architectures, Large Language Modeling, Text Mining, Prompt Engineering et Semantic Web
Ce que vous apprendrez
Understand and apply the T5 model’s 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.
Compétences que vous acquerrez
Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Computer Vision, Large Language Modeling, Restful API, Image Analysis, Application Deployment, Cloud Hosting et Deep Learning
Obtenez un certificat professionnel
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| Partie de Coursera Plus |
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