Ce cours vous présente l'architecture Transformateur et le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Vous apprenez les principaux composants de l'architecture Transformateur, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment il est utilisé pour construire le modèle BERT. Vous apprenez également les différentes tâches pour lesquelles BERT peut être utilisé, telles que la classification de texte, la réponse aux questions, et l'inférence du langage naturel. La durée de ce cours est estimée à environ 45 minutes.
Modèles de transformateurs et modèle BERT
Modèles de transformateurs et modèle BERT
Instructeur : Google Cloud Training
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4.1
(119 avis)
niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
1 heure à compléter
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Comprendre les principaux composants de l'architecture du transformateur.
Apprenez comment un modèle BERT est construit à l'aide de transformateurs.
Utilisez BERT pour résoudre différentes tâches de traitement du langage naturel (NLP).
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Données non structurées
- Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
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Évaluations
1 devoir
Enseigné en Anglais
Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées
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Dans ce module, vous découvrirez les principaux composants de l'architecture Transformer, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment il est utilisé pour construire le modèle de l'ORET. Vous apprendrez également les différentes tâches pour lesquelles BERT peut être utilisé, telles que la classification de texte, la réponse aux questions, et l'inférence en langage naturel.
Inclus
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Instructeur
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Felipe M.
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Jennifer J.
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Larry W.
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Chaitanya A.
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Avis des étudiants
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WC
4
Révisé le 13 mars 2024
Excellent and concise presentation of Transformer and BERT models. The course designer may consider adding programming assignments to illustrate the concepts and to reinforce student learning.
RR
5
Révisé le 22 juil. 2025
it is a short but very effective video. the content is crisp and easy to understand if you have decent understanding of NN.
NK
4
Révisé le 14 mai 2025
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