04
Transformer Models and BERT Model - Français
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Transformer Models and BERT Model - Français
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Ce cours présente l'architecture Transformer et le modèle BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Vous découvrirez quels sont les principaux composants de l'architecture Transformer, tels que le mécanisme d'auto-attention, et comment ils sont utilisés pour créer un modèle BERT. Vous verrez également les différentes tâches pour lesquelles le modèle BERT peut être utilisé, comme la classification de texte, les questions-réponses et l'inférence en langage naturel. Ce cours dure environ 45 minutes.
Informations sur le cours
Objectifs
- Comprendre les principaux composants de l'architecture Transformer
- Apprendre comment un modèle BERT est créé à l'aide de Transformer
- Utiliser BERT pour réaliser différentes tâches de traitement du langage naturel (TLN)
Prérequis
- Niveau d'expérience intermédiaire en machine learning
- Maîtrise des représentations vectorielles continues de mots et du mécanisme d'attention
- Connaissance de Python et TensorFlow
Cible
Ce cours s'adresse aux personnes qui s'intéressent à la classification de texte, aux questions-réponses et à l'inférence en langage naturel, par exemple :
- Data scientists
- Ingénieurs en machine learning
- Ingénieurs logiciel
Langues disponibles
English, español (Latinoamérica), français, עברית, bahasa Indonesia, italiano, 日本語, 한국어, português (Brasil), 简体中文, 繁體中文 et Deutsch
Que faire après avoir terminé ce cours ?
Après avoir terminé ce cours, vous pouvez consulter des contenus supplémentaires de votre parcours de formation ou parcourir le catalogue de formations.
Quels badges pouvez-vous gagner ?
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