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    Transformer Models and BERT Model - 繁體中文

    课程 navigate_next 概览

    Transformer Models and BERT Model - 繁體中文

    magic_button Machine Learning Model Training Encoder-Decoder Architecture Machine Learning
    These skills were generated by AI. Do you agree this course teaches these skills?
    2 个小时 高级 universal_currency_alt 免费

    這堂課程將說明變換器架構，以及基於變換器的雙向編碼器表示技術 (BERT) 模型，同時帶您瞭解變換器架構的主要組成 (如自我注意力機制) 和如何用架構建立 BERT 模型。此外，也會介紹 BERT 適用的各種任務，像是文字分類、問題回答和自然語言推論。課程預計約 45 分鐘。

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    Transformer Models and BERT Model - 繁體中文徽章
    info
    课程信息
    目标
    • 瞭解變換器架構的主要組成
    • 認識如何使用變換器建立 BERT 模型
    • 使用 BERT 解決不同的自然語言處理 (NLP) 任務
    前提条件

    - 須具備中等程度的機器學習經驗

    - 瞭解字詞嵌入與注意力機制

    - 使用過 Python 和 TensorFlow
    受众
    這堂課程適合對以下內容有興趣的使用者，如文字分類、問題回答和自然語言推論，對象包括： - 數據資料學家 - 機器學習工程師 - 軟體工程師
    支持的语言
    English, español (Latinoamérica), français, עברית, bahasa Indonesia, italiano, 日本語, 한국어, português (Brasil), 简体中文, 繁體中文, Deutsch, and Türkçe
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