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
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Es dauert 1 Stunde
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
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
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
Juli 2024
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Deutsch
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In diesem Kurs gibt es 1 Modul
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.
Das ist alles enthalten
2 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
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