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
Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.1
(94 avis)
niveau Avancées
Conçu pour les professionnels de ce secteur
1 heure pour terminer
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Artificial Neural Networks
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Unstructured Data
- Catégorie : Deep Learning
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1 devoir
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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.
Inclus
2 vidéos1 lecture1 devoir
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.5 (18 évaluations)
Offert par
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Avis des étudiants
4.1
94 avis
- 5 stars
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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.
KL
4
Révisé le 29 oct. 2023
I need to use my on GCP to run the lab. Otherwise, very good introduction to get going on Transformers
JS
5
Révisé le 31 janv. 2025
Concise, challenging, thought-provoking. This course is an immersive look into the inner workings of Transformer models, and the BERT model
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