Transformer Models and BERT Model - 日本語版
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。
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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。Modules
Transformer モデルと BERT モデル: 概要
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- Transformer モデルと BERT モデル: 理解度チェック
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- Transformer モデルと BERT モデル: 概要
- Transformer モデルと BERT モデル: ラボのチュートリアル
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- Transformer モデルと BERT モデル: ラボ用リソース
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Explore the intricate world of Transformer architecture and the BERT model with this advanced course, specifically tailored for IT and computer science enthusiasts. Guided by Coursera, this expert-level program delves into the core components of Transformer architecture, such as the self-attention mechanism, and elucidates how these elements are integral to the construction of the BERT model. Learners will gain a comprehensive understanding of how BERT can be applied to various tasks including text classification, question answering, and natural language inference. The course, delivered in Japanese, is designed to be completed in approximately 45 minutes and is available through the Starter subscription. Whether you're looking to deepen your knowledge in natural language processing or enhance your skills in applying advanced machine learning models, this course offers invaluable insights into some of the most cutting-edge technologies in the field.
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