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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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Syllabus
Modelos de transformador e modelo de BERT: Informações gerais
Neste módulo, 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.
Good to know
Good to know
Know what's good ,
what to watch for , 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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Familiarize yourself with the topics that will be covered in the course.
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Transformer Architecture
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Read through the course syllabus to identify the modules and topics to be covered.
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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.
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-
Find a comprehensive tutorial on BERT and Transformer architecture.
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Follow the tutorial step-by-step, taking notes on key concepts.
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Complete any exercises or quizzes provided in the tutorial to test your understanding.
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Expand your network and gain insights from experienced NLP professionals.
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NLP
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Identify potential mentors who specialize in NLP and BERT.
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Reach out to them via LinkedIn or email, introducing yourself and expressing your interest.
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Set up a meeting to discuss your career goals and seek guidance.
Five other activities
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BERT Resource Compilation
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Search for and identify high-quality resources related to BERT, such as tutorials, articles, and research papers.
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Share the compilation with your classmates or the broader NLP community.
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Form a study group with classmates who share similar learning goals.
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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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Find a platform or resource that provides NLP practice drills.
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Select drills that focus on BERT-specific tasks, such as text classification or question answering.
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Complete the drills and review your results to identify areas for improvement.
NLP Workshop
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Identify and register for an NLP workshop that covers BERT.
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Participate actively in the workshop, asking questions and taking notes.
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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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Define the problem statement and gather the necessary data.
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Design and implement a BERT-based solution to address the problem.
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Evaluate the performance of your solution and make improvements as needed.
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Career center
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Cientista de Pesquisa em Inteligência Artificial
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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.
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.
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.
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.
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.
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.
Engenheiro de Software
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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.
Designer de Experiência do Usuário (UX)
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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
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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.
Especialista em Otimização de Mecanismos de Busca (SEO)
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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.
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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.
Escritor de Conteúdo de IA
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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.
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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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