Dieser Kurs führt Sie in die Transformer-Architektur und das Modell der bidirektionalen Encoder-Darstellungen von Transformers (BERT) ein. Sie lernen die wichtigsten Komponenten der Transformer-Architektur kennen, wie z.B. den Mechanismus der Selbstaufmerksamkeit, und erfahren, wie er zum Aufbau des BERT-Modells verwendet wird. Sie lernen auch die verschiedenen Aufgaben kennen, für die BERT verwendet werden kann, wie z.B. Textklassifizierung, Beantwortung von Fragen und Inferenz natürlicher Sprache. Die Dauer dieses Kurses wird auf etwa 45 Minuten geschätzt.

Transformator-Modelle und BERT-Modell
Sparen Sie mit 40% Rabatt auf 3 Monate Coursera Plus bei den Fähigkeiten, die Sie zum Strahlen bringen. Jetzt sparen

Transformator-Modelle und BERT-Modell

Dozent: Google Cloud Training
12.671 bereits angemeldet
Bei enthalten
125 Bewertungen
Was Sie lernen werden
Die Hauptkomponenten der Transformer-Architektur zu verstehen.
Erfahren Sie, wie ein BERT-Modell mit Transformatoren aufgebaut ist.
Verwenden Sie BERT, um verschiedene Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) zu lösen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Generative Modellarchitekturen
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Lernen übertragen
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Wichtige Details

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
1 Aufgabe
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

In diesem Kurs gibt es 1 Modul
Dozent

von
Mehr von Cloud Computing entdecken
Status: VorschauGoogle Cloud
Status: Vorschau
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: Kostenloser Testzeitraum
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
- 5 stars
56 %
- 4 stars
21,60 %
- 3 stars
8 %
- 2 stars
5,60 %
- 1 star
8,80 %
Zeigt 3 von 125 an
Geprüft am 12. März 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.
Geprüft am 13. Mai 2025
I am looking for free resources for experimentation, or a lighter model that can run on my laptop.
Geprüft am 30. Jan. 2025
Concise, challenging, thought-provoking. This course is an immersive look into the inner workings of Transformer models, and the BERT model
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,




