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.
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Schnelle einführung in transformer und bert
Ein klarer Vorteil für Muttersprachler und Lernende der deutschen Sprache.
Ermöglicht ein solides Verständnis der Kernkomponenten und Funktionsweise.
Bietet einen schnellen, aber umfassenden Überblick über komplexe Themen.
Activities
Überprüfen Sie die Grundlagen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)
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Überprüfen Sie Ihr Grundwissen in NLP, um einen reibungslosen Start in den Kurs zu gewährleisten.
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Lernen Sie über Textverarbeitung, Word Embeddings und Sequenzmodellierung.
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Üben Sie mit NLP-Tools wie spaCy oder NLTK.
Folgen Sie Tutorials zur Transformer-Architektur
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Vertiefen Sie Ihr Verständnis der Transformer-Architektur durch praktische Tutorials.
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Sehen Sie sich Video-Tutorials zur Funktionsweise von Transformatoren an.
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Üben Sie die Implementierung von Transformermodellen in Python.
Erstellen Sie eine Infografik über BERT
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Verbessern Sie Ihr Verständnis von BERT, indem Sie eine visuelle Darstellung seiner Funktionsweise erstellen.
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Recherchieren Sie die wichtigsten Komponenten des BERT-Modells.
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Entwerfen Sie eine Infografik, die diese Komponenten visuell darstellt.
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