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Lec 21. Language Models

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2.2KEstados Unidos
1Lec 18. Transfer Learning: Models

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4Lec 01. Introduction to Deep Learning

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66: Deep Learning for Natural Language – Embeddings

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75: Deep Learning for Natural Language – The Basics

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8Lec 05. Architectures: Graphs

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9Lec 23. Metrized Deep Learning

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108: Deep Learning for Natural Language – Transformers, Self-Supervised Learning

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11Lec 06. Generalization Theory

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13Lec 19. Transfer Learning: Data

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14Lec 24. Inference Methods for Deep Learning

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167: Deep Learning for Natural Language – Transformers

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18Lec 08. Architectures: Transformers

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19Lec 04. Architectures: Grids

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20Lec 15. Generative Models: Representation Learning Meets Generative Modeling

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1511: Generative AI – Text-to-Image Models

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27.1KEstados Unidos93
39: Generative AI – Large Language Models (LLMs) and Retrieval Augmented Generation (RAG)

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13.1KEstados Unidos95
2Lec 09. Hacker's Guide to Deep Learning

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11.5KEstados Unidos95
1710: Generative AI – Adapting LLMs with Parameter-Efficient Fine-Tuning

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9.3KEstados Unidos93
5Lec 10. Architectures: Memory

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4.1KEstados Unidos94
12Lec 13. Representation Learning: Theory

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3.2KEstados Unidos93