מתקדם
Deep Learning
למידה עמוקה
הבינו איך Deep Learning עובד מבפנים - Neural Networks, Overfitting, CNNs, RNNs, LSTMs, Transformers, Attention Mechanism, ואיך LLMs כמו GPT ו-Claude בנויים.
שעות שיעורים1.4K לומדים
Deep LearningNeural NetworksTransformersLLMsCNNRNNPyTorch
טכנולוגיות בקורס
Python
PyTorch
TensorFlow
Hugging Face
OpenAI
2 שיעורים חינמיים מתוך 12
תוכן הקורס
12 שיעורים · 16 שעות
- 1Neural Networks - איך רשת נוירונים לומדת25 דק׳חינם
- 2Backpropagation & Gradient Descent - המתמטיקה מאחורי הלמידה30 דק׳חינם
- 3Overfitting & Regularization - Dropout, Batch Norm, Early Stopping30 דק׳
- 4CNNs - Convolutional Neural Networks וזיהוי תמונות35 דק׳
- 5RNNs & LSTMs - רשתות רקורנטיביות וזיכרון לטווח ארוך35 דק׳
- 6Attention Mechanism - הרעיון שהחליף RNNs30 דק׳
- 7Transformers - ארכיטקטורה שמניעה את כל ה-AI המודרני40 דק׳
- 8BERT vs GPT - Encoder, Decoder, ו-Pre-training35 דק׳
- 9LLMs - איך GPT-4, Claude ו-Llama עובדים מבפנים35 דק׳
- 10Fine-tuning & RLHF - איך מאלפים מודל לדבר כמו שצריך30 דק׳
- 11Multimodal Models - Vision-Language, CLIP, Stable Diffusion30 דק׳
- 12Deep Learning בפרודקשן - Inference, Quantization, Serving30 דק׳