نماذج الأساس في الذكاء الاصطناعي التوليدي لفهم اللغة

تُقدم هذه الدورة من شركة IBM معرفة عملية لتنفيذ وتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي التوليدي الخاصة بمعالجة اللغة الطبيعية باستخدام مكتبة PyTorch. يغطي المحتوى مهام أساسية في هذا المجال مثل تصنيف المستندات، نمذجة اللغة، والترجمة اللغوية، مع استعراض لكيفية تحويل النص إلى ميزات رقمية عبر طرق الترميز المختلفة مثل التشفير الأحادي، حقيبة الكلمات، والتضمينات. يتم تعليم المشاركين بناء نماذج Word2Vec وتطوير الشبكات العصبية لتوليد اللغة بناءً على أساليب إحصائية معمقة، مع التركيز على بناء نماذج تسلسل إلى تسلسل باستخدام الشبكات العصبية المتكررة مثل encoder-decoder.

• شرح كيفية تحويل النص إلى ميزات رقمية باستخدام تقنيات التشفير المختلفة
• تنفيذ نماذج Word2Vec باستخدام معماريات CBOW وSkip-gram لإنشاء تضمينات السياق
• تطوير وتدريب نماذج لغة باستخدام الشبكات العصبية الإحصائية والمعماريات الأمامية
• بناء نماذج تسلسل إلى تسلسل مع RNNs للمهام مثل الترجمة وتحويل التسلسل