向量层代码讲解

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课程介绍

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适合人群

适合已有TensorFlow2.0开发知识的童鞋或者熟悉Keras开发的童鞋。

你将会学到

帮助童鞋们，快速上手BERT。

课程简介

主要讲解当下非常火，应用于NLP领域的语言模型技术BERT，课程由免费内容和收费内容两部分组成，免费内容主要是讲解TransFormer技术，并且通过机器翻译案例,代码层面实现TransFormer Encoder Dncoder的所有技术细节，收费内容主要讲解如何通过TransFormer Encoder构建BERT语言模型，在此基础上实现情感分析，句子对分类等下游应用任务。

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从事软件开发行业二十余年，创业公司做过，上市公司也干过，历任程序员、项目经理、产品经理、QA经理、技术总监等职位。 AI浪潮来临，发现AI编程与传统编程差异明显，深感淘汰危机，所以编制 AI 实战课程帮助有同感的童鞋学习AI编程。

课程大纲

自动连播

第一章 BERT简介
1-1
试看课程简介
04:00
1-2
试看 BERT简介
12:58
1-3
试看 BERT架构
12:59
1-4
试看课程推广
01:52
第二章 Transformer_Encoder讲解
2-1
试看 Transformer_Encoder讲解
07:48
2-2
试看 TransFormer_Encoder_Layer代码讲解
13:30
第三章向量层是怎么来的？
3-1
试看位置向量
16:02
3-2
试看向量层代码讲解
18:33
第四章注意力机制
4-1
试看注意力机制的数学思想
12:08
4-2
试看 SelfAttention解决了什么问题？
03:01

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