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
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
1 Stunde zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Large Language Modeling
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Unterrichtet in Japanisch
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
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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