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Transformer Models and BERT Model - Italiano

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Transformer Models and BERT Model - Italiano

magic_button Machine Learning Artificial Intelligence Encoder-Decoder Architecture Deep Learning
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8 ore Intermedio

Questo corso ti introduce all'architettura Transformer e al modello BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Scopri i componenti principali dell'architettura Transformer, come il meccanismo di auto-attenzione, e come viene utilizzata per creare il modello BERT. Imparerai anche le diverse attività per le quali può essere utilizzato il modello BERT, come la classificazione del testo, la risposta alle domande e l'inferenza del linguaggio naturale. Si stima che il completamento di questo corso richieda circa 45 minuti.

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info
Informazioni corso
Obiettivi
  • Comprendere i componenti principali dell'architettura Transformer
  • Scoprire come viene creato un modello BERT utilizzando i modelli Transformer
  • Utilizzare il modello BERT per risolvere diverse attività di elaborazione del linguaggio naturale (NLP)
Prerequisiti
- Esperienza intermedia di machine learning - Comprensione delle rappresentazioni distribuite di parole e del meccanismo di attenzione - Esperienza con Python e TensorFlow
Pubblico
Questo corso è rivolto alle persone interessate a conoscere la classificazione del testo, la risposta alle domande e l'inferenza del linguaggio naturale, come ad esempio: - Data scientist - Machine learning engineer - Software engineer
Lingue disponibili
English, español (Latinoamérica), français, עברית, bahasa Indonesia, italiano, 日本語, 한국어, português (Brasil), 简体中文, 繁體中文, Deutsch e Türkçe
Cosa faccio al termine del corso?
Al termine di questo corso, puoi esplorare contenuti aggiuntivi nel tuo percorso di apprendimento o esplorare il catalogo formativo
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