04
Transformer Models and BERT Model - Español
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Transformer Models and BERT Model - Español
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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.
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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