This course introduces you to the Transformer architecture and the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model. You learn about the main components of the Transformer architecture, such as the self-attention mechanism, and how it is used to build the BERT model. You also learn about the different tasks that BERT can be used for, such as text classification, question answering, and natural language inference. This course is estimated to take approximately 45 minutes to complete.
Transformer Models and BERT Model
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.1
(73 Bewertungen)
Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Es dauert 1 Stunde
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Understand the main components of the Transformer architecture.
Learn how a BERT model is built using Transformers.
Use BERT to solve different natural language processing (NLP) tasks.
Wichtige Details
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Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
In this module you will learn about the main components of the Transformer architecture, such as the self-attention mechanism, and how it is used to build the BERT model. You also learn about the different tasks that BERT can be used for, such as text classification, question answering, and natural language inference.
Das ist alles enthalten
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Dozent
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Geprüft am 12. März 2024
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Geprüft am 28. Okt. 2023
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Geprüft am 24. Juni 2023
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