Dieser Kurs führt Sie in die Transformer-Architektur und das Modell der bidirektionalen Encoder-Darstellungen von Transformers (BERT) ein. Sie lernen die wichtigsten Komponenten der Transformer-Architektur kennen, wie z.B. den Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit, und erfahren, wie er zum Aufbau des BERT-Modells verwendet wird. Sie lernen auch die verschiedenen Aufgaben kennen, für die BERT verwendet werden kann, wie z.B. Textklassifizierung, Beantwortung von Fragen und Inferenz natürlicher Sprache. Die Dauer dieses Kurses wird auf etwa 45 Minuten geschätzt.
Transformator-Modelle und BERT-Modell
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Transformator-Modelle und BERT-Modell
Dozent: Google Cloud Training
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
125 Bewertungen
Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
1 Stunde zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Die Hauptkomponenten der Transformer-Architektur zu verstehen.
Erfahren Sie, wie ein BERT-Modell mit Transformatoren aufgebaut ist.
Verwenden Sie BERT, um verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zu lösen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Embeddings
- Kategorie: Transfer Learning
- Kategorie: Generative Model Architectures
Wichtige Details
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 1 Modul
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Felipe M.
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Bewertungen von Lernenden
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WC
Geprüft am 12. März 2024
Excellent and concise presentation of Transformer and BERT models. The course designer may consider adding programming assignments to illustrate the concepts and to reinforce student learning.
NK
Geprüft am 13. Mai 2025
I am looking for free resources for experimentation, or a lighter model that can run on my laptop.
NA
Geprüft am 16. Juli 2023
course was amazing gave me a good overview of BERT model and concepts like Encoding and decoding but not for beginner :>
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