Transformator-Architektur: Grundlagen von Code und Mathematik

Moderne generative KI basiert stark auf der Transformer-Architektur, aber ihre innere Funktionsweise erscheint oft wie eine Black Box.Dieser Kurs entmystifiziert die Kernkonzepte. Indem Sie sich ausschließlich auf Code und wesentliche Mathematik konzentrieren, erstellen Sie ein vollständiges, funktionales generatives Modell von Grund auf und gewinnen ein tiefes, praktisches Verständnis dafür, wie diese leistungsstarken Systeme aufgebaut und trainiert werden. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie den Zweck und die Struktur des maskierten Multi-Head-Aufmerksamkeitsmechanismus und der Positionscodierung. * Implementierung der gesamten Pipeline, von der Eingabetokenisation und der Erstellung von Vokabeln bis hin zum endgültigen Textgenerierungsprozess. * Erstellen Sie den kompletten Mehrschicht-Transformatorblock, indem Sie Vorschubnetze und Normalisierungsschichten integrieren. * Anwenden grundlegender Optimierungstechniken und Verlustfunktionen, die zum effektiven Trainieren großer neuronaler Netze erforderlich sind. * Üben Sie Debugging und Iteration an Ihren Modellkomponenten, um stabile und kohärente Ergebnisse bei der Textgenerierung zu gewährleisten. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten und mathematischen Voraussetzungen, bevor Sie in die praktische Umsetzung der einzelnen Architekturkomponenten einsteigen, die gesamte Modellstruktur nach und nach codieren und mit den Trainings- und Generierungsphasen abschließen. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger in Deep Learning oder Programmierung, die die grundlegenden Mechanismen generativer Modelle verstehen möchten.Keine Vorerfahrung mit komplexen neuronalen Netzwerk-Architekturen ist erforderlich, nur grundlegende Programmierkenntnisse. Beginnen Sie Ihre Reise zur Beherrschung der Architektur, die die moderne KI unterstützt.