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Transformer Models and BERT Model - Español

Transformer Models and BERT Model - Español

magic_button BERT Deep Learning Artificial Intelligence
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2 horas Avanzado

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.

Completa esta actividad y gana una insignia. Impulsa tu carrera de nube mostrándole al mundo las habilidades que desarrollaste.

info
Información del curso
Objetivos
  • Comprende los componentes principales de la arquitectura de transformadores
  • Aprende cómo se crea un modelo BERT con transformadores
  • Usa BERT para resolver diferentes tareas de procesamiento de lenguaje natural (PLN)
Requisitos previos

- Nivel de experiencia intermedio en aprendizaje automático

- Comprender las incorporaciones de palabras y el mecanismo de atención

- Experiencia en Python y TensorFlow

Público
Este curso está dirigido a personas interesadas en aprender sobre la clasificación de texto, la respuesta de preguntas y la inferencia de lenguaje natural, como las siguientes: - Científicos de datos - Ingenieros de aprendizaje automático - Ingenieros de software
Idiomas disponibles
English, español (Latinoamérica), français, עברית, bahasa Indonesia, italiano, 日本語, 한국어, português (Brasil), 简体中文, 繁體中文, Deutsch y Türkçe
¿Qué debo hacer cuando finalice este curso?
Después de finalizar el curso, puede consultar contenido adicional en su ruta de aprendizaje o explorar el catálogo de aprendizaje.
¿Qué insignias puedo obtener?
Cuando complete un curso, obtendrá una insignia de finalización. Puede ver las insignias en su perfil y compartirlas en sus redes sociales.
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El poder de los labs de desafío

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