Member since 2023
Create Image Captioning Models
Earned Ağu 4, 2024 EDT
Transformer Models and BERT Model
Earned Ara 14, 2023 EST
Dikkat Mekanizması
Earned Ara 14, 2023 EST
Görüntü Üretmeye Giriş
Earned Ara 14, 2023 EST
This course teaches you how to create an image captioning model by using deep learning. You learn about the different components of an image captioning model, such as the encoder and decoder, and how to train and evaluate your model. By the end of this course, you will be able to create your own image captioning models and use them to generate captions for images
This course introduces you to the Transformer architecture and the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model. You learn about the main components of the Transformer architecture, such as the self-attention mechanism, and how it is used to build the BERT model. You also learn about the different tasks that BERT can be used for, such as text classification, question answering, and natural language inference.This course is estimated to take approximately 45 minutes to complete.
Bu kursta nöral ağların, giriş sırasının belirli bölümlerine odaklanmasına olanak tanıyan güçlü bir teknik olan dikkat mekanizması tanıtılmaktadır. Kursta, dikkat mekanizmasının çalışma şeklini ve makine öğrenimi, metin özetleme ve soru yanıtlama gibi çeşitli makine öğrenimi görevlerinin performansını artırmak için nasıl kullanılabileceğini öğreneceksiniz.
Bu kursta, görüntü üretme alanında gelecek vadeden bir makine öğrenimi modelleri ailesi olan "difüzyon modelleri" tanıtılmaktadır. Difüzyon modelleri fizikten, özellikle de termodinamikten ilham alır. Geçtiğimiz birkaç yıl içinde, gerek araştırma gerekse endüstri alanında difüzyon modelleri popülerlik kazandı. Google Cloud'daki son teknoloji görüntü üretme model ve araçlarının çoğu, difüzyon modelleri ile desteklenmektedir. Bu kursta, difüzyon modellerinin ardındaki teori tanıtılmakta ve bu modellerin Vertex AI'da nasıl eğitilip dağıtılacağı açıklanmaktadır.