本课程向您介绍 Transformer 架构和 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 模型。您将了解 Transformer 架构的主要组成部分，例如自注意力机制，以及该架构如何用于构建 BERT 模型。您还将了解可以使用 BERT 的不同任务，例如文本分类、问答和自然语言推理。完成本课程估计需要大约 45 分钟。
Transformer Models and BERT Model - 简体中文
Sparen Sie mit 40% Rabatt auf 3 Monate Coursera Plus bei den Fähigkeiten, die Sie zum Strahlen bringen. Jetzt sparen
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
了解 Transformer 架构的主要组成部分
了解如何使用 Transformers 构建 BERT 模型
使用 BERT 解决不同的自然语言处理 (NLP) 任务
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Generative Model Architectures
Wichtige Details
Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Bewertungen
1 Aufgabe
Unterrichtet in Chinesisch (vereinfacht)
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 1 Modul
Dozent
von
Mehr von Cloud Computing entdecken
Status: VorschauGoogle Cloud
Status: Vorschau
Google Cloud
Status: VorschauGoogle Cloud
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.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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.“
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,