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Este curso é uma introdução à arquitetura de transformador e ao modelo de Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT, na sigla em inglês). Você vai aprender sobre os principais componentes da arquitetura de transformador, como o mecanismo de autoatenção, e como eles são usados para construir o modelo de BERT. Também vai conhecer as diferentes tarefas onde é possível usar o BERT, como classificação de texto, respostas a perguntas e inferência de linguagem natural. O curso leva aproximadamente 45 minutos.
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What's inside
Syllabus
Traffic lights
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Read about what's good
what should give you pause and
possible dealbreakers
Explores industry-standard techniques in transformer architecture and BERT modeling
Provides a strong foundation for understanding the fundamentals of transformer architecture and BERT modeling
Taught by Google Cloud Training, recognized experts in cloud computing and AI
Covers key applications of BERT, including text classification, question answering, and natural language inference
Suitable for beginners with limited prior knowledge in transformer architecture or BERT modeling
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Reviews summary
Concise bert and transformer overview
According to learners, this course offers an excellent and concise introduction to Transformer Models and the BERT architecture. Many appreciate its ability to deliver fundamental concepts clearly in a short 45-minute format, making it an ideal starting point for those needing a quick overview or refresher. Reviewers often highlight the quality of the Google Cloud content. However, some find it too superficial, wishing for more practical examples or in-depth explanations, especially if they lack prior AI knowledge. It is generally recommended as a high-level overview rather than a comprehensive deep dive.
The course benefits from Google Cloud's high production quality.
"The quality of Google's production is visible."
"Excellent course! Google Cloud always delivers high-quality content."
"High-quality content with Google Cloud's credibility."
"I appreciate the professional presentation and clear explanations typical of Google Cloud courses."
Serves as an excellent starting point or quick refresher.
"It is an excellent starting point."
"A well-made and understandable introduction, ideal for those with little time. It helped me refresh my memory..."
"I recommend it as a starting point."
"Ideal for a first approach to transformer models. Great for certification purposes or just to understand the hype."
Delivers fundamental concepts quickly and effectively.
"Excellent introduction to Transformers and BERT! In just 45 minutes, I managed to understand the fundamental concepts..."
"Very good for beginners or those who need a quick review. It covers key points clearly."
"Perfect for an overview and to understand the theoretical basis. The clarity of the explanations is impressive for the duration."
"Simply incredible how they managed to condense so much knowledge in so little time. It is the perfect gateway..."
Some learners desired more practical examples and deeper coverage.
"I found it very fast and a bit superficial for the topic. It would be great if there were more practical examples or code demonstrations."
"For those without prior knowledge, it can be very abstract and fast. I felt a lack of a more solid foundation..."
"Good for getting an idea, but not enough to apply in practice. It needs complementary material for those who really want to work with this."
"Too theoretical, without practical examples to help solidify knowledge. I expected something more hands-on."
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 - Português Brasileiro with these
activities:
Review course syllabus
Show steps
Familiarize yourself with the topics that will be covered in the course.
Browse courses on
Transformer Architecture
Show steps
-
Read through the course syllabus to identify the modules and topics to be covered.
-
Identify any unfamiliar concepts or terms and make a note of them for further research.
BERT Tutorial
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Build a strong foundation in the fundamentals of BERT and Transformer architecture.
Browse courses on
BERT Model
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-
Find a comprehensive tutorial on BERT and Transformer architecture.
-
Follow the tutorial step-by-step, taking notes on key concepts.
-
Complete any exercises or quizzes provided in the tutorial to test your understanding.
Connect with NLP Experts
Show steps
Expand your network and gain insights from experienced NLP professionals.
Browse courses on
NLP
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-
Identify potential mentors who specialize in NLP and BERT.
-
Reach out to them via LinkedIn or email, introducing yourself and expressing your interest.
-
Set up a meeting to discuss your career goals and seek guidance.
Five other activities
Expand to see all activities and additional details
Show all eight activities
BERT Resource Compilation
Show steps
Organize and curate a collection of valuable resources on BERT.
Browse courses on
BERT Model
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-
Search for and identify high-quality resources related to BERT, such as tutorials, articles, and research papers.
-
Organize the resources into categories based on topic or relevance.
-
Share the compilation with your classmates or the broader NLP community.
Study Group
Show steps
Engage with peers to discuss and reinforce course concepts.
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BERT Model
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-
Form a study group with classmates who share similar learning goals.
-
Meet regularly to discuss course material, solve problems, and quiz each other.
NLP Practice Drills
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Gain proficiency in using BERT for various NLP tasks.
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Natural Language Processing
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-
Find a platform or resource that provides NLP practice drills.
-
Select drills that focus on BERT-specific tasks, such as text classification or question answering.
-
Complete the drills and review your results to identify areas for improvement.
NLP Workshop
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Deepen your understanding of NLP and BERT through hands-on experience.
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Natural Language Processing
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-
Identify and register for an NLP workshop that covers BERT.
-
Participate actively in the workshop, asking questions and taking notes.
-
Apply the knowledge gained in the workshop to your own NLP projects.
BERT Project
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Apply your knowledge of BERT to a practical NLP problem.
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Transformer Architecture
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-
Define the problem statement and gather the necessary data.
-
Design and implement a BERT-based solution to address the problem.
-
Evaluate the performance of your solution and make improvements as needed.
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Career center
Learners who complete Transformer Models and BERT Model - Português Brasileiro will develop knowledge and skills
that may be useful to these careers:
Cientista de Pesquisa em Inteligência Artificial
Cientista de Pesquisa em Inteligência Artificial
Os Cientistas de Pesquisa em Inteligência Artificial conduzem pesquisas e desenvolvem novas tecnologias de inteligência artificial. O curso 'Modelos de Transformador e Modelo BERT' pode ser útil para essa função porque oferece uma base sólida na arquitetura de transformador, que é um componente essencial em muitos sistemas de IA. Ao entender esses conceitos, os Cientistas de Pesquisa em Inteligência Artificial podem contribuir efetivamente para o avanço do campo de IA.
Engenheiro de Aprendizado de Máquina
Engenheiro de Aprendizado de Máquina
Os Engenheiros de Aprendizado de Máquina projetam, desenvolvem e implantam soluções de aprendizado de máquina para resolver problemas do mundo real. O curso 'Modelos de Transformador e Modelo BERT' pode ser benéfico para essa função, pois fornece uma compreensão aprofundada da arquitetura de transformador, que é fundamental para muitas aplicações de aprendizado de máquina. Ao dominar esses conceitos, os Engenheiros de Aprendizado de Máquina podem criar modelos mais precisos e eficientes para uma ampla gama de tarefas.
Arquiteto de Soluções de IA
Arquiteto de Soluções de IA
Os Arquitetos de Soluções de IA projetam e implementam soluções de inteligência artificial para empresas. O curso 'Modelos de Transformador e Modelo BERT' pode ser benéfico para essa função, pois fornece uma base sólida na arquitetura de transformador, que é essencial para muitos aplicativos de IA. Ao entender esses conceitos, os Arquitetos de Soluções de IA podem criar soluções mais escaláveis, eficientes e precisas.
Desenvolvedor de Produto de IA
Desenvolvedor de Produto de IA
Os Desenvolvedores de Produto de IA projetam, desenvolvem e lançam produtos de inteligência artificial. O curso 'Modelos de Transformador e Modelo BERT' pode ser benéfico para essa função, pois ensina os fundamentos da arquitetura de transformador, que é amplamente usada em aplicativos de IA. Ao adquirir esse conhecimento, os Desenvolvedores de Produto de IA podem criar produtos mais inovadores e eficazes que aproveitam o poder do processamento de linguagem natural.
Analista de Ciência de Dados
Analista de Ciência de Dados
Um Analista de Ciência de Dados é responsável por fornecer informações valiosas para as empresas, coletando, analisando e interpretando dados. O curso 'Modelos de Transformador e Modelo BERT' pode ser útil para essa função porque ensina os fundamentos da arquitetura de transformador, que é comumente usada em processamento de linguagem natural e tarefas de aprendizado de máquina. Ao entender esses conceitos, os Analistas de Ciência de Dados podem desenvolver e implementar modelos mais eficazes para extrair insights de dados textuais.
Gerente de Produto de IA
Gerente de Produto de IA
Os Gerentes de Produto de IA são responsáveis por definir a visão e a estratégia para produtos de inteligência artificial. O curso 'Modelos de Transformador e Modelo BERT' pode ser útil para essa função, pois fornece uma compreensão abrangente dos fundamentos técnicos da IA, incluindo a arquitetura de transformador. Ao dominar esses conceitos, os Gerentes de Produto de IA podem tomar decisões mais informadas e liderar suas equipes para criar produtos de IA bem-sucedidos.
Gerente de Projeto de IA
Gerente de Projeto de IA
Os Gerentes de Projeto de IA planejam, executam e monitoram projetos de inteligência artificial. O curso 'Modelos de Transformador e Modelo BERT' pode ser benéfico para essa função, pois fornece uma compreensão dos fundamentos técnicos da IA, incluindo a arquitetura de transformador. Ao dominar esses conceitos, os Gerentes de Projeto de IA podem liderar suas equipes com mais eficácia e tomar decisões mais informadas ao longo do ciclo de vida do projeto.
Tradutor de Máquina
Tradutor de Máquina
Os Tradutores de Máquina usam ferramentas de inteligência artificial para traduzir textos de uma língua para outra. O curso 'Modelos de Transformador e Modelo BERT' pode ser benéfico para essa função, pois ensina os fundamentos do processamento de linguagem natural. Ao entender esses conceitos, os Tradutores de Máquina podem melhorar a precisão e a fluência de suas traduções, produzindo textos traduzidos mais naturais e precisos.
Cientista de Dados
Cientista de Dados
Os Cientistas de Dados usam métodos estatísticos e computacionais para extrair insights de dados. O curso 'Modelos de Transformador e Modelo BERT' pode ser benéfico para essa função, pois ensina os fundamentos do processamento de linguagem natural. Ao entender esses conceitos, os Cientistas de Dados podem analisar dados textuais com mais eficiência, extraindo insights mais valiosos e precisos.
Engenheiro de Software
Engenheiro de Software
Os Engenheiros de Software projetam, desenvolvem e testam sistemas de software. O curso 'Modelos de Transformador e Modelo BERT' pode ser útil para essa função, pois ensina os fundamentos do processamento de linguagem natural. Ao entender esses conceitos, os Engenheiros de Software podem criar recursos e aplicativos de software mais sofisticados que incorporam processamento e compreensão de texto.
Especialista em Otimização de Mecanismos de Busca (SEO)
Especialista em Otimização de Mecanismos de Busca (SEO)
Os Especialistas em Otimização de Mecanismos de Busca (SEO) otimizam sites e conteúdo para melhorar sua visibilidade nos resultados de pesquisa. O curso 'Modelos de Transformador e Modelo BERT' pode ser benéfico para essa função, pois ensina os fundamentos do processamento de linguagem natural. Ao entender esses conceitos, os Especialistas em SEO podem criar conteúdo mais relevante e envolvente que atenda às consultas dos usuários e melhore as classificações de pesquisa.
Escritor de Conteúdo de IA
Escritor de Conteúdo de IA
Os Escritores de Conteúdo de IA usam a inteligência artificial para criar conteúdo envolvente e informativo. O curso 'Modelos de Transformador e Modelo BERT' pode ser útil para essa função, pois ensina os fundamentos do processamento de linguagem natural. Ao dominar esses conceitos, os Escritores de Conteúdo de IA podem gerar conteúdo mais coerente, informativo e envolvente que atenda às necessidades do público-alvo.
Engenheiro de Dados
Engenheiro de Dados
Os Engenheiros de Dados projetam, constroem e mantêm sistemas para armazenar e processar dados. O curso 'Modelos de Transformador e Modelo BERT' pode ser útil para essa função, pois ensina os fundamentos da arquitetura de transformador, que é usada em várias aplicações de processamento de linguagem natural. Ao entender esses conceitos, os Engenheiros de Dados podem criar sistemas mais eficazes para gerenciar e analisar dados textuais.
Designer de Experiência do Usuário (UX)
Designer de Experiência do Usuário (UX)
Os Designers de Experiência do Usuário (UX) projetam interfaces fáceis de usar e esteticamente agradáveis para produtos e serviços. O curso 'Modelos de Transformador e Modelo BERT' pode ser útil para essa função, pois fornece uma compreensão dos fundamentos do processamento de linguagem natural. Ao dominar esses conceitos, os Designers de UX podem criar experiências mais intuitivas e envolventes que atendam às necessidades dos usuários.
Analista de negocios
Analista de negocios
Os Analistas de Negócios analisam as necessidades dos negócios e projetam soluções para melhorar os processos e o desempenho. O curso 'Modelos de Transformador e Modelo BERT' pode ser benéfico para essa função, pois ensina os fundamentos do processamento de linguagem natural, que é usado em várias aplicações de análise de negócios. Ao entender esses conceitos, os Analistas de Negócios podem extrair insights mais precisos de dados textuais e fornecer recomendações mais informadas.
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deeper understanding of the topics covered in
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Covers the fundamental concepts and algorithms of deep learning, including neural networks, convolutional neural networks, and recurrent neural networks, providing a solid foundation for understanding transformer models.
Provides a practical introduction to NLP, covering core concepts and techniques, as well as hands-on examples using Python libraries, which can be useful for implementing and experimenting with transformer models.
Provides a comprehensive introduction to statistical learning, covering supervised and unsupervised learning methods, as well as model selection and evaluation, which are important concepts for understanding the training and evaluation of transformer models.
Provides a gentle introduction to machine learning using Python, covering the basics of supervised and unsupervised learning, which can be helpful for beginners who want to build a foundation before diving into transformer models.
Provides a comprehensive overview of speech and language processing, covering topics such as speech recognition, language modeling, and dialogue systems, which can provide a broader context for understanding the use of transformer models in these areas.
Provides a comprehensive introduction to pattern recognition and machine learning, covering a wide range of algorithms and techniques, including neural networks and support vector machines, which can provide a foundation for understanding the underlying principles of transformer models.
Provides a theoretical and practical introduction to machine learning, covering topics such as supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning, which can provide a solid foundation for understanding the concepts behind transformer models.
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