Przetwarzanie języka naturalnego: od podstaw tekstu do podstaw LLM

Czy kiedykolwiek zastanawiałeś się, jak wyszukiwarki rozumieją Twoje zapytania lub jak nowoczesne modele AI, takie jak ChatGPT, generują tekst podobny do ludzkiego? Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) to technologia napędzająca tę rewolucję, przekształcająca surowy tekst w uporządkowane zrozumienie maszyny. W tym przyjaznym dla początkujących kursie pisemnym przejdziesz od zrozumienia podstawowych pojęć tekstowych do zrozumienie architektury najnowocześniejszych modeli językowych. Czytając szczegółowe wyjaśnienia, analizując fragmenty kodu i wykonując ćwiczenia pisemne, zbudujesz solidne podstawy zarówno w klasycznych przepływach pracy NLP, jak i nowoczesnych wzorcach generatywnych AI. Czego się nauczysz: - Poznaj podstawowe pojęcia NLP, w tym tokenizację, lematyzowanie i wstępne przetwarzanie tekstu. - Zrozum, jak osadzanie słów i bazy danych wektorowych reprezentują znaczenie semantyczne. - Poznaj mechanikę architektur transformatorów i sposób, w jaki zasilają duże modele językowe. - Zastosuj biblioteki oparte na Pythonie, takie jak spaCy i Hugging Face, do przetwarzania i analizy tekstu. - Odkryj wzorce generowania zwiększonego pobierania (RAG) używane do łączenia modeli z niestandardowymi danymi. - Ćwicz podstawową inżynierię promptową, aby zoptymalizować wyjścia modelu językowego. Kurs rozpoczyna się od podstawowego przetwarzania tekstu i reguł językowych, zanim przejdziemy do podejść do uczenia maszynowego do klasyfikacji tekstu. Następnie przejdziesz do modeli głębokiego uczenia się, transformatorów i nowoczesnego ekosystemu generatywnej sztucznej inteligencji. Ten kurs jest przeznaczony dla początkujących specjalistów od danych, programistów i entuzjastów technologii, którzy są nowi w NLP, nie wymagając wcześniejszego doświadczenia w AI. Zacznij czytać już dziś, aby odblokować moc technologii językowych i budować umiejętności potrzebne w przyszłości sztucznej inteligencji.