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Transformer Models and BERT Model - Português Brasileiro
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Transformer Models and BERT Model - Português Brasileiro
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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.
Informações sobre o curso
Objetivos
- Entenda os principais componentes da arquitetura de transformador
- Saiba como o modelo de BERT é criado usando transformadores
- Use o BERT para concluir diferentes tarefas de processamento de linguagem natural (PLN)
Pré-requisitos
- Ter experiência intermediária em machine learning
- Entender os embeddings de palavras e o mecanismo de atenção
- Ter conhecimento sobre o TensorFlow e Python
Público-alvo
Este curso é destinado a pessoas interessadas em aprender sobre classificação de texto, respostas a perguntas e inferência de linguagem natural, como:
- Cientistas de dados
- Engenheiros de machine learning
- Engenheiros de software
Idiomas disponíveis
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
O que eu faço quando terminar o curso?
Ao final do curso, você pode navegar pelo conteúdo complementar do programa de aprendizado ou conferir nosso catálogo.
Quais selos eu posso ganhar?
Ao terminar um curso, você receberá um selo de conclusão. Os selos são exibidos no seu perfil e podem ser compartilhados nas suas redes sociais.
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