Обробка природної мови за допомогою Python

Name: Обробка природної мови за допомогою Python
Price: 840 EUR

Цей курс із обробки природної мови (НЛП) забезпечує повне ознайомлення з ключовими техніками та концепціями НЛП, допомагаючи учасникам розвинути основні навички в цій галузі. Курс досліджує методи обробки тексту, представлення слів, граматичного аналізу та застосування алгоритмів машинного та глибокого навчання до різних завдань НЛП, таких як аналіз настроїв, класифікація тексту та машинний переклад. Учасники також дізнаються про попередньо підготовлені моделі, такі як BERT і сімейство GPT, і про те, як їх використовувати для створення передових програм NLP.

Курс поєднує теорію з практичним застосуванням, використовуючи мову програмування Python і популярні NLP і бібліотеки машинного навчання, такі як NLTK, spaCy, TensorFlow і PyTorch. Протягом курсу студенти братимуть участь у практичних вправах і працюватимуть над проектами, щоб зміцнити своє розуміння та отримати практичний досвід НЛП.

Кому воно адресоване?

• Студенти та дослідники, які цікавляться штучним інтелектом, машинним навчанням і обробкою природної мови.
• Розробники програмного забезпечення та інженери, які хочуть розширити свої навички НЛП і створювати програми на основі розуміння та генерації тексту.
• Фахівці з аналізу даних і дослідники даних, які хочуть інтегрувати аналітику тексту в свої аналітичні проекти та моделі.
• Фахівці зі штучного інтелекту та машинного навчання, які хочуть спеціалізуватися на НЛП, щоб залишатися конкурентоспроможними у своїй кар’єрі.
• Підприємці та менеджери з продуктів, які хочуть вивчити бізнес-можливості та інновації, пов’язані з НЛП у різних галузях.

Що ти навчишся?

• Історія, застосування та важливість обробки природної мови (NLP).
• Методи обробки тексту, такі як токенізація, укорінення та лемматизація, і як вони використовуються для підготовки даних для аналізу.
• Різні методи представлення слів у контексті НЛП, включаючи одноразове кодування, Bag-of-Words (BoW), TF-IDF і Word Embeddings.
• Як застосувати обробку тексту на практиці за допомогою бібліотек Python і NLP.
• Аналіз синтаксису та граматики, включаючи конституційний/залежний синтаксичний аналіз і тегування частин мови (POS) і розпізнавання імен об’єктів (NER).
• Техніки аналізу настроїв і класифікації тексту, а також стратегії вибору відповідних функцій.
• Як виконувати аналіз настроїв за допомогою машинного навчання та алгоритмів глибокого навчання.
• Моделі Seq2Seq і відповідні ключові концепції, такі як кодер-декодер і механізм уваги, а також відповідні області застосування.
• Попередньо навчені моделі, такі як BERT і сімейство GPT (включаючи ChatGPT), і як їх можна використовувати в проблемах НЛП.
• Методи оцінки ефективності моделей НЛП, виклики в галузі та майбутні напрямки розвитку НЛП.

Передумови:

Базові навички програмування (знайомство з Python), фундаментальне розуміння техніки машинного навчання, досвід роботи з бібліотеками ML на Python, базові знання Deep Learning.

Розклад курсу:

Матеріали курсу англійською мовою. Викладання ведеться румунською мовою.

• Вступ до НЛП: історія, застосування та значення.
• Обробка тексту: токенізація, корінь, лематизація тощо.
• Представлення слів: One-hot, BoW, TF-IDF, Word Embeddings.
• Практичне застосування: Опрацювання тексту з використанням бібліотек Python та NLP.
• Аналіз синтаксису та граматики: конститутивний/залежний аналіз, тегування POS, NER.
• Аналіз настрою/класифікація тексту: прийоми та вибір ознак.
• Практичне застосування: аналіз настрою за допомогою алгоритмів ML і глибокого навчання.
• Моделі Seq2Seq: кодер-декодер, механізм уваги, додатки.
• Попередньо навчені моделі: сімейство BERT, GPT (вкл ChatGPT).
• Метрики оцінювання, виклики та майбутні напрямки в НЛП.

Програми сертифікації

Після цього курсу ви отримаєте сертифікат про проходження.