Dönüştürücü Modelleri ve BERT Modeli

Coursera Courses ↗ · Coursera

Open Course on Coursera

Free to audit · Opens on Coursera

Dönüştürücü Modelleri ve BERT Modeli

Coursera · Intermediate ·🧠 Large Language Models ·1mo ago
Bu kurs, dönüştürücü mimarisini ve dönüştürücülerden çift yönlü kodlayıcı temsilleri (BERT - Encoder Representations from Transformers) modelini tanıtmaktadır. Kursta, öz dikkat mekanizması gibi dönüştürücü mimarisinin ana bileşenlerini ve BERT modelini oluşturmak için dönüştürücünün nasıl kullanıldığını öğreneceksiniz. Ayrıca sınıflandırma, soru yanıtlama ve doğal dil çıkarımı gibi BERT'in kullanılabileceği çeşitli görevler hakkında da bilgi sahibi olacaksınız. Kursun tahmini süresi 45 dakikadır.
Watch on Coursera ↗ (saves to browser)
Sign in to unlock AI tutor explanation · ⚡30

Related AI Lessons

Safeguard AI — a multilingual disaster preparedness assistant powered by Gemma 4
Learn how to build a multilingual disaster preparedness assistant using Gemma 4, enhancing crisis management with AI-powered tools
Dev.to · Kamishetti Varshitha
"Gemma 4 Deep Dive: Multi-Token Prediction and the New Frontier of Edge AI"
Explore Gemma 4's multi-token prediction capabilities and its potential in edge AI, enabling more efficient and localized processing
Dev.to · M. Khubaib Zafar
RAG vs Fine-Tuning
Learn when to use RAG vs fine-tuning for your project and why it matters for efficient model deployment
Dev.to · Khishamuddin Syed
Structured Output Validation: Pydantic/Zod vs In-Prompt Schema vs JSON Mode
Learn how to enforce structured LLM output using Pydantic/Zod, In-Prompt Schema, and JSON Mode to ensure reliable model upgrades
Dev.to · Gabriel Anhaia
Up next
5 Levels of AI Agents - From Simple LLM Calls to Multi-Agent Systems
Dave Ebbelaar (LLM Eng)
Watch →