Deep Learning for Natural Language Processing

Курсот е наменент за професионалци кои сакаат да научат како да изберат од различните техники за претходна на текст најдобр модел од невронски мрежи за прашањата на НЛП, различните архитектури на невронски мрежи и нивните специфични области на примена.

Како што напредувате низ овој курс за длабоко учење, ќе ги проучувате конволутивните, рекурентните и рекурзивните невронски мрежи, покрај покривањето на мрежите за долга краткорочна меморија (LSTM). Разбирањето на овие мрежи ќе ви помогне да ги имплементирате нивните модели користејќи Keras.

Лекција 1: Вовед во NLP

Лекција 2: Примени на NLP

Лекција 3: Вовед во невронски мрежи

Лекција 4: Основи на конволутивни невронски мрежи

Лекција 5: Рекурентни невронски мрежи

Лекција 6: Затворени рекурентни единици

Лекција 7: Long Short Term Memory

Лекција 8: Најсовремена уметност со NLP

Лекција 9: Практичен работен тек на НЛП проект во компанија

Ако сте амбициозен data scientist кој бара вовед во длабоко учење во доменот на НЛП, ова е курс за вас.

Добро работно познавање на Python, линеарна алгебра и машинско учење е задолжително.

По завршувањето на овој курс, ќе можете да:

• Разберете различни техники за претходна обработка за проблеми со длабоко учење
• Изградите векторска претстава на текст користејќи word2vec и GloVe
• Изградите модел на машински превод во Керас
• Развијте апликација за генерирање текст користејќи LSTM
• Направете апликација за предикција на зборови користејќи модел на внимание

Сертификат за присуство на курсот објавен од Семос Едукација