本课程将向您介绍变换器体系结构和来自变换器的双向编码器表示（BERT）模型。您会了解到 Transformer 架构的主要组件，如自我关注机制，以及如何利用它来构建 BERT 模型。您还将了解 BERT 可用于文本分类、问题解答和自然语言推理等不同任务。本课程预计大约需要 45 分钟完成。
变压器模型和 BERT 模型
了解顶级公司的员工如何掌握热门技能
该课程共有1个模块
在本 Modulation 模块中，您将了解 Transformer 架构的主要组件，如自我关注机制，以及如何利用该机制构建 BERT 模型。您还将了解 BERT 可用于文本分类、问题解答和自然语言推理等不同任务。
涵盖的内容
2个视频1篇阅读材料1个作业
位教师
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(27个评价)
提供方
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展
Felipe M.
自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情，我就可以学习。'
Jennifer J.
自 2020开始学习的学生
''我直接将从课程中学到的概念和技能应用到一个令人兴奋的新工作项目中。'
Larry W.
自 2021开始学习的学生
''如果我的大学不提供我需要的主题课程，Coursera 便是最好的去处之一。'
Chaitanya A.
''学习不仅仅是在工作中做的更好：它远不止于此。Coursera 让我无限制地学习。'
学生评论
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WC
已于 Mar 12, 2024审阅
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.
NK
已于 May 13, 2025审阅
I am looking for free resources for experimentation, or a lighter model that can run on my laptop.
KB
已于 Mar 21, 2025审阅
Lab no longer works end to end. I was able to run until we started building classification model. TesnsorFlow code is no longer compiling.
