Обработка на естествен език с Python

Name: Обработка на естествен език с Python
Price: 840 EUR

Този курс по обработка на естествен език (NLP) предоставя изчерпателно въведение в ключови техники и концепции на NLP, като помага на участниците да развият основни умения в тази област. Курсът изследва методите за обработка на текст, представянето на думи, граматическия анализ и приложението на машинно обучение и алгоритми за задълбочено обучение към различни NLP задачи като анализ на настроението, класификация на текст и машинен превод. Участниците също така ще научат за предварително обучени модели, като BERT и фамилията GPT, и как да ги използват за изграждане на напреднали NLP приложения.

Курсът съчетава теория с практическо приложение, използвайки езика за програмиране Python и популярни библиотеки за NLP и машинно обучение като NLTK, spaCy, TensorFlow и PyTorch. По време на курса студентите ще участват в практически упражнения и ще работят по проекти, за да засилят своето разбиране и да придобият практически опит в НЛП.

Към кого е адресирано?

• Студенти и изследователи, интересуващи се от изкуствен интелект, машинно обучение и обработка на естествен език.
• Софтуерни разработчици и инженери, които искат да разширят своите НЛП умения и да създават приложения, базирани на разбиране и генериране на текст.
• Специалисти по анализ на данни и учени по данни, които искат да интегрират текстови анализи в своите аналитични проекти и модели.
• Специалисти по изкуствен интелект и машинно обучение, които искат да се специализират в НЛП, за да останат конкурентоспособни в кариерата си.
• Предприемачи и продуктови мениджъри, които искат да проучат бизнес възможности и иновации, свързани с НЛП в различни индустрии.

Какво ще научите?

• История, приложения и значение на обработката на естествен език (NLP).
• Техники за обработка на текст като токенизация, вкореняване и лематизация и как се използват за подготовка на данни за анализ.
• Различните методи за представяне на думи в контекста на НЛП, включително еднократно кодиране, Bag-of-Words (BoW), TF-IDF и Word Embeddings.
• Как да приложим обработката на текст на практика с помощта на Python и NLP библиотеки.
• Анализ на синтаксис и граматика, включително конституционален/зависим парсинг и маркиране на части от речта (POS) и разпознаване на име на обект (NER).
• Анализ на настроението и техники за класифициране на текст, заедно със стратегии за избор на подходящи характеристики.
• Как да извършите анализ на настроението с помощта на машинно обучение и алгоритми за дълбоко обучение.
• Модели Seq2Seq и свързани ключови концепции, като енкодер-декодер и механизъм за внимание, както и съответните области на приложение.
• Предварително обучени модели като BERT и семейството GPT (вкл ChatGPT), и как могат да се използват при проблеми с НЛП.
• Методи за оценка на ефективността на НЛП моделите, предизвикателства в областта и бъдещи насоки в развитието на НЛП.

Предпоставки:

Основни умения за програмиране (запознаване с Python), фундаментално разбиране на техниките за машинно обучение, опит с ML библиотеки в Python, основни познания за Deep Learning.

График на курса:

Материалите на курса са на английски език. Обучението се води на румънски език.

• Въведение в НЛП: история, приложения и значение.
• Обработка на текст: Токенизация, root, лематизация и др.
• Представяне на думи: One-hot, BoW, TF-IDF, Word Embeddings.
• Практическо приложение: Обработка на текст с помощта на Python и NLP библиотеки.
• Анализ на синтаксис и граматика: конститутивен/зависим анализ, POS етикетиране, NER.
• Анализ на настроението/Класификация на текста: Техники и избор на характеристики.
• Практическо приложение: Анализ на настроението с ML алгоритми и дълбоко обучение.
• Seq2Seq модели: Encoder-Decoder, механизъм за внимание, приложения.
• Предварително обучени модели: BERT, семейство GPT (вкл ChatGPT).
• Метрики за оценка, предизвикателства и бъдещи насоки в НЛП.

Препоръчваме да продължите с:

Към момента няма препоръки.

Сертификационни програми

След този курс ще получите сертификат за завършен курс.