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Attention Mechanisms and Transformer Models Course

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Attention Mechanisms and Transformer Models Course

Priyanka Mehta

Instructeur : Priyanka Mehta

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
niveau Débutant

Expérience recommandée

4 heures pour terminer
3 semaines à 1 heure par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • Apply self-attention and multi-head attention in deep learning models

  • Understand transformer architecture and its key components

  • Explore the role of attention in powering models like GPT and BERT

  • Analyze real-world GenAI applications in NLP and image generation

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : OpenAI
  • Catégorie : Natural Language Processing
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : ChatGPT
  • Catégorie : Large Language Modeling
  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
  • Catégorie : Machine Learning Methods
  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Artificial Neural Networks

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juin 2025

Évaluations

7 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

 logos de Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G et L'Oreal

Il y a 2 modules dans ce cours

Explore the power of attention mechanisms in modern deep learning. Compare traditional neural architectures with attention-based models to see how additive, multiplicative, and self-attention boost accuracy in NLP and vision tasks. Grasp the core math and flow of self-attention, the engine behind Transformer giants like GPT and BERT and build a solid base for advanced AI development.

Inclus

10 vidéos1 lecture3 devoirs

Master multi-head attention and transformer models in this advanced module. Learn how multi-head attention improves context understanding and powers leading transformer architectures. Explore transformer components, text and image generation workflows, and real-world use cases with models like GPT, BERT, LLaMa, and DALL·E. Ideal for building GenAI-powered applications.

Inclus

11 vidéos4 devoirs

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Instructeur

Priyanka Mehta
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Offert par

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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
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’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
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Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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