Transformer モデルと BERT モデル
Transformer モデルと BERT モデル
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このコースでは、Transformer アーキテクチャと Bidirectional Encoder Representations from Transformers（BERT）モデルの概要について説明します。セルフアテンション機構をはじめとする Transformer アーキテクチャの主要コンポーネントと、それが BERT モデルの構築にどのように使用されているのかについて学習します。さらに、テキスト分類、質問応答、自然言語推論など、BERT を適用可能なその他のタスクについても学習します。このコースの推定所要時間は約 45 分です。
コース情報
目標
- Transformer アーキテクチャの主要なコンポーネントを理解する
- Transformer を使用した BERT モデルの構築方法について学ぶ
- BERT を使用して、さまざまな自然言語処理（NLP）タスクを解決する
前提条件
- 機械学習に関する中級レベルの経験
- 単語のエンベディングとアテンション機構の知識
- Python と TensorFlow の使用経験
対象
このコースは、テキスト分類、質問応答、自然言語推論などについて学ぶことに関心のある以下のような方を対象としています。
- データ サイエンティスト
- ML エンジニア
- ソフトウェア エンジニア
使用できる言語
English、español (Latinoamérica)、français、עברית、bahasa Indonesia、italiano、日本語、한국어、português (Brasil)、简体中文、繁體中文、Deutsch、Türkçe
このコースを修了した後はどうすればよいですか？
コースを修了した後は、学習プログラム のその他のコンテンツを確認したり、学習カタログ を閲覧したりできます。
どのようなバッジを獲得できますか？
コースを修了すると、修了バッジが付与されます。バッジはプロフィールで確認可能で、ソーシャル ネットワークで共有していただくこともできます。
オンデマンド パートナーを介してこのコースの受講を希望される場合
Coursera および Pluralsight で Google Cloud のコンテンツをご確認ください。
インストラクターによる指導をご希望の場合