Dieses Seminar behandelt die Grundlagen und Anwendungen von Transformer-Modellen und Attention in der modernen Sprachverarbeitung. Wir werden uns mit dem Aufbau und der Funktionsweise von Transformer-Modellen auseinandersetzen und lernen, wie diese zur Verarbeitung von natürlicher Sprache eingesetzt werden können.
Attention ist ein wichtiger Bestandteil von Transformer-Modellen, der es ermöglicht, auf bestimmte Teile der Eingabesequenz zu fokussieren und so eine bessere Verarbeitung von langen Sequenzen zu erreichen. Wir werden uns genauer mit der Funktionsweise von Attention beschäftigen und lernen, wie es in verschiedenen Anwendungsfällen angewendet werden kann.
Dieses Seminar richtet sich an Studierende und Berufstätige, die ein Interesse an Sprachverarbeitung und künstlicher Intelligenz haben. Vorkenntnisse in den Bereichen Machine Learning und Programmierung sind von Vorteil, aber nicht zwingend erforderlich. Durch die Teilnahme an diesem Seminar werden Sie ein grundlegendes Verständnis von Transformer-Modellen und Attention erlangen und lernen, wie Sie diese in verschiedenen Anwendungsfällen einsetzen können.
Transformer-Modelle und Attention sind in der heutigen Zeit immer gefragter und werden in vielen Bereichen eingesetzt, wie z.B. bei der automatischen Übersetzung von Texten oder der Erstellung von Chatbots. Mit diesem Seminar erhalten Sie das notwendige Wissen, um in diesen Bereichen tätig zu werden und sich von anderen Bewerbern abzuheben.
Außerdem wird die Nachfrage nach Experten auf diesem Gebiet voraussichtlich weiter steigen, da immer mehr Unternehmen auf Künstliche Intelligenz und Sprachverarbeitung setzen. Mit dem Wissen aus diesem Seminar sind Sie also bestens gerüstet, um in der sich schnell entwickelnden Welt der Technologie erfolgreich zu sein.
Sichern Sie sich jetzt Ihren Platz in diesem Seminar und werden Sie Teil der Zukunft der Sprachverarbeitung! Wir freuen uns auf Ihre Teilnahme.