Date d'abonnement : 2019
Modèles Transformer et modèle BERT
Earned oct. 20, 2025 EDT
Natural Language Processing on Google Cloud
Earned août 14, 2025 EDT
Présentation de l'IA générative
Earned juin 10, 2025 EDT
Mécanisme d'attention
Earned jan. 29, 2025 EST
Guide de préparation pour devenir ingénieur professionnel en machine learning
Earned nov. 18, 2024 EST
Generative AI Explorer
Earned nov. 14, 2024 EST
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.
This course introduces the products and solutions to solve NLP problems on Google Cloud. Additionally, it explores the processes, techniques, and tools to develop an NLP project with neural networks by using Vertex AI and TensorFlow.
Ce cours de micro-apprentissage, qui s'adresse aux débutants, explique ce qu'est l'IA générative, décrit à quoi elle sert et souligne ce qui la distingue des méthodes de machine learning traditionnel. Il présente aussi les outils Google qui vous aideront à développer votre propre application d'IA générative.
Ce cours présente le mécanisme d'attention, une technique efficace permettant aux réseaux de neurones de se concentrer sur des parties spécifiques d'une séquence d'entrée. Vous découvrirez comment fonctionne l'attention et comment l'utiliser pour améliorer les performances de diverses tâches de machine learning, dont la traduction automatique, la synthèse de texte et les réponses aux questions.
Ce cours aide les participants à créer un plan de formation pour l'examen de certification afin de devenir ingénieur professionnel en machine learning (PMLE, Professional Machine Learning Engineer). Ils découvriront l'ampleur et le champ d'application des domaines abordés lors de l'examen. Ils détermineront s'ils sont prêts à passer l'examen et créeront leur propre plan de formation.
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