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
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Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
1 Stunde zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
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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: Lernen übertragen
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Generative Modellarchitekturen
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
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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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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.
KL
Geprüft am 28. Okt. 2023
I need to use my on GCP to run the lab. Otherwise, very good introduction to get going on Transformers
NS
Geprüft am 24. Juni 2023
very clear and detailed explanation of the transformers with practical example of training BERT model
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