Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên (NLP)
Dạy máy tính cách hiểu, xử lý và tạo ra ngôn ngữ của con người. Bao gồm các chủ đề từ tiền xử lý văn bản và phân tích cảm xúc đến các mô hình transformers và mô hình ngôn ngữ lớn.
18 courses
Nắm vững các nguyên tắc cơ bản của xử lý ngôn ngữ tự nhiên bằng cách triển khai word2vec, GloVe và mạng nơ-ron hồi quy để xây dựng các bộ phân loại văn bản thông minh trong Python.
Học kỹ thuật NLP cơ bản trong Python để xây dựng phân loại văn bản, phân tích cảm xúc và mô hình xử lý ngôn ngữ của riêng bạn.
Nắm vững các nguyên tắc nền tảng của NLP để nâng cao khả năng giao tiếp, vượt qua các rào cản tâm lý và hướng dẫn người khác thay đổi hành vi một cách hiệu quả.
Xây dựng các mô hình văn bản tiên tiến, hệ thống dịch thuật và ứng dụng trả lời câu hỏi bằng Python, TensorFlow và mạng nơ-ron tuần tự (sequence-to-sequence neural networks).
Xây dựng nền tảng vững chắc về xử lý văn bản, mô hình vector và các kỹ thuật học máy để thiết kế các ứng dụng ngôn ngữ thông minh và hiểu các hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện đại.
Hãy học cách xây dựng các hệ thống xử lý văn bản thông minh và mô hình chuỗi bằng cách sử dụng khung TensorFlow cho các ứng dụng máy học hiện đại.
Xây dựng nền tảng vững chắc về xử lý văn bản, phân tích cảm xúc và các mô hình Transformer hiện đại bằng Python để giải quyết các bài toán ngôn ngữ thực tế.
Nắm vững các nguyên tắc cơ bản của xử lý ngôn ngữ tự nhiên để làm sạch văn bản, xây dựng mô hình máy học và triển khai các kiến trúc dựa trên Transformer hiện đại cho dữ liệu thực tế.
Hãy học cách phân tích cảm xúc và biểu diễn ngôn ngữ bằng số liệu bằng cách sử dụng phân loại máy học và mô hình không gian vectơ.
Tìm hiểu nền tảng của mô hình hóa chuỗi để xây dựng các ứng dụng tạo văn bản, dịch thuật và nhận dạng giọng nói sử dụng mạng nơ-ron hồi quy.
Hãy học cách phân tích dữ liệu văn bản và xây dựng các mô hình ngôn ngữ thông minh bằng Python, Spacy và các kỹ thuật máy học hiện đại.
Tìm hiểu các khái niệm cốt lõi và kỹ thuật thực tế để trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc bằng Python.
Tìm hiểu cách áp dụng các phương pháp Lập trình Ngôn ngữ Thần kinh (NLP) đã được chứng minh để định hình lại suy nghĩ tiêu cực, quản lý căng thẳng hàng ngày và xây dựng khả năng phục hồi cảm xúc bền vững.
Phát triển các kỹ năng thiết yếu trong mô hình dự đoán, học sâu và AI dựa trên transformer thông qua các bài học viết có cấu trúc và bài tập thực hành.
Nắm vững các khái niệm cốt lõi của Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên và áp dụng Python để làm sạch, phân tích và chuẩn bị dữ liệu văn bản cho các ứng dụng thông minh.
Build a strong foundation in analyzing Portuguese text using Python, modern machine learning techniques, and neural networks to solve real-world language tasks.
Học cách phân tích và xử lý dữ liệu văn bản bằng các phương pháp tính toán hiện đại cho nghiên cứu trong lĩnh vực khoa học xã hội và nhân văn.
Khám phá cách phân loại văn bản và xây dựng quy trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên cơ bản bằng các thư viện Python hiện đại.