En este curso, se presentan la arquitectura de transformadores y el modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT). Aprenderás sobre los componentes principales de la arquitectura de transformadores, como el mecanismo de autoatención, y cómo se usa para crear el modelo BERT. También aprenderás sobre las diferentes tareas para las que puede usarse BERT, como la clasificación de texto, la respuesta de preguntas y la inferencia de lenguaje natural. Tardarás aproximadamente 45 minutos en completar este curso.



Transformer Models and BERT Model - Deutsch

Instructor: Google Cloud Training
Access provided by ZS Associates
What you'll learn
Hauptkomponenten der Transformer-Architektur kennenlernen
Lernen, wie ein BERT-Modell mithilfe von Transformern erstellt wird
BERT für unterschiedliche Aufgaben im Zusammenhang mit Natural Language Processing (NLP) verwenden
Skills you'll gain
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1 assignment
See how employees at top companies are mastering in-demand skills

There is 1 module in this course
In diesem Modul lernen Sie die Hauptkomponenten der Transformer-Architektur wie den Self-Attention-Mechanismus kennen und erfahren, wie Sie diesen zum Erstellen des BERT-Modells verwenden. Darüber hinaus werden verschiedene Aufgaben behandelt, für die BERT genutzt werden kann, wie etwa Textklassifizierung, Question Answering und Natural-Language-Inferenz.
What's included
2 videos1 reading1 assignment
Instructor

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