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Introduit des fondamentaux d'apprentissage profond, couvrant les représentations de données, les réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux convolutionnels.
Explore le développement d'intégrations contextuelles dans le NLP, en mettant l'accent sur les progrès réalisés par ELMo et BERT et son impact sur les tâches du NLP.
Déplacez-vous dans la façon dont la structure et le fonctionnement biologiques sont décodés par l'apprentissage non supervisé des séquences protéiques.
Explore l'évolution des mécanismes d'attention vers les transformateurs dans les NLP modernes, en soulignant l'importance de l'auto-attention et de l'attention croisée.
Explore l'analyse du modèle neuronal en PNL, couvrant les études d'évaluation, de sondage et d'ablation pour comprendre le comportement et l'interprétabilité du modèle.
