Ce cours présente l'architecture Transformer et le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture Transformer, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés pour créer un modèle BERT. Vous verrez également les différentes tâches pour lesquelles le modèle BERT peut être utilisé, comme la classification de texte, les questions-réponses et l'inférence en langage naturel. Ce cours dure environ 45 minutes.



Transformer Models and BERT Model - Français

Instructor: Google Cloud Training
Access provided by Cencosud
What you'll learn
Comprendre les principaux composants de l'architecture Transformer
Apprendre comment un modèle BERT est créé à l'aide de Transformer
Utiliser BERT pour réaliser différentes tâches de traitement du langage naturel (TLN)
Skills you'll gain
Details to know

Add to your LinkedIn profile
1 assignment
See how employees at top companies are mastering in-demand skills

There is 1 module in this course
Dans ce module, vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture Transformer, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés pour créer un modèle BERT. Vous verrez également les différentes tâches pour lesquelles le modèle BERT peut être utilisé, comme la classification de texte, les questions-réponses et l'inférence en langage naturel.
What's included
2 videos1 reading1 assignment
Instructor

Offered by
Why people choose Coursera for their career




Explore more from Information Technology
Google Cloud
Google Cloud
Google Cloud