PickAClass · AI, Technologia i Inżynieria · AI i Uczenie Maszynowe

Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP)

Naucz komputery rozumieć, przetwarzać i generować ludzki język. Obejmuje tematy od wstępnego przetwarzania tekstu i analizy sentymentu po transformers i duże modele językowe.

Przetwarzanie Języka Naturalnego (NLP)

Głębokie uczenie się dla NLP: osadzanie słów i klasyfikacja tekstu w Pythonie

Przetwarzanie języka naturalnego w Pythonie: Budowanie praktycznych narzędzi do analizy tekstu

Stosowane NLP w Pythonie: transformatory, CNN i klasyfikacja tekstu

Programowanie neurolingwistyczne (NLP)

Przetwarzanie języka naturalnego z RNN, Seq2Seq i Attention

Projekty z zakresu analizy danych i uczenia maszynowego z ChatGPT

Modele sekwencyjne w NLP: podstawy teoretyczne

Ukryte modele Markowa dla danych sekwencyjnych w Pythonie

Tworzenie aplikacji internetowej do analizy nastrojów za pomocą Pythona i Flaska

Przetwarzanie języka naturalnego z Pythonem: od wektorów tekstowych do agentowej sztucznej inteligencji

Przetwarzanie języka naturalnego z Pythonem: SpaCy, NLTK i Deep Learning

Uczenie maszynowe NLP: budowanie i wdrażanie za pomocą Flask, Docker i Jenkins

Hands-On NLP with Python: Tworzenie klasyfikatorów i podsumowań tekstowych

Praktyczne wyrażenia regularne dla programistów: Dowiedz się Regex od podstaw

Przetwarzanie języka naturalnego i eksploracja tekstu z Pythonem

Praktyczne eksplorowanie tekstu i NLP w R

Uczenie maszynowe i NLP z Pythonem: praktyczne wprowadzenie

BERT dla przetwarzania języka naturalnego: budowanie rzeczywistych aplikacji NLP

Podstawy uczenia maszynowego Hugging Face i Open-Source

Przetwarzanie języka naturalnego w Pythonie: od podstaw do LLM

Wyodrębnianie danych z dokumentów za pomocą OCR i niestandardowego NER w Pythonie

Wprowadzenie do skryptów Perl: praktyczne przetwarzanie tekstu i automatyzacja

Eksploracja tekstu i analiza sentymentu z R

Python dla OCR: od przetwarzania obrazu do integracji LLM