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Google Cloud Training

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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What's inside

Syllabus

Transformer-Modelle und BERT-Modell: Übersicht
In diesem Modul lernen Sie die Hauptkomponenten der Transformer-Architektur wie den Self-Attention-Mechanismus kennen und erfahren, wie Sie diesen zum Erstellen des BERT-Modells verwenden. Darüber hinaus werden verschiedene Aufgaben behandelt, für die BERT genutzt werden kann, wie etwa Textklassifizierung, Question Answering und Natural-Language-Inferenz.

Good to know

Know what's good
, what to watch for
, and possible dealbreakers
Hilft den Lernenden dabei, sich in der realen Welt zurechtzufinden, wo Transformermodelle und BERT alltäglich sind
Vermittelt die Grundlagen der Transformer-Architektur und des BERT-Modells, wodurch ein starkes Fundament für fortgeschrittenere Konzepte geschaffen wird
Wird von Google Cloud Training unterrichtet, einem Anbieter, der für seine Expertise in diesem Bereich bekannt ist
Ist relativ kurz und kann in etwa 45 Minuten abgeschlossen werden, was es zu einer leicht zugänglichen Option für vielbeschäftigte Lernende macht

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Activities

Be better prepared before your course. Deepen your understanding during and after it. Supplement your coursework and achieve mastery of the topics covered in Transformer Models and BERT Model - Deutsch with these activities:
Überprüfen Sie die Grundlagen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)
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.
  • Üben Sie mit NLP-Tools wie spaCy oder NLTK.
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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.
  • Üben Sie die Implementierung von Transformermodellen in Python.
Erstellen Sie eine Infografik über BERT
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.
  • Entwerfen Sie eine Infografik, die diese Komponenten visuell darstellt.
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Career center

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Reading list

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