このコースでは、Transformer アーキテクチャと Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）モデルの概要について説明します。セルフアテンション機構をはじめとする Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントと、それが BERT モデルの構築にどのように使用されているのかについて学習します。さらに、テキスト分類、質問応答、自然言語推論など、BERT を適用可能なその他のタスクについても学習します。このコースの推定所要時間は約 45 分です。
Transformer Models and BERT Model - 日本語版
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Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
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Was Sie lernen werden
Transformer アーキテクチャの主要なコンポーネントを理解する
Transformer を使用した BERT モデルの構築方法について学ぶ
BERT を使用して、さまざまな自然言語処理（NLP）タスクを解決する
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Generative Model Architectures
- Kategorie: Transfer Learning
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Unterrichtet in Japanisch
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このモジュールでは、セルフアテンション機構をはじめとする Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントと、それが BERT モデルの構築にどのように使用されているのかについて学習します。さらに、テキスト分類、質問応答、自然言語推論など、BERT を適用可能なその他のタスクについても学習します。
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