Обработка естественного языка (NLP)
Научите компьютеры понимать, обрабатывать и генерировать человеческий язык. Рассматриваются темы от предварительной обработки текста и анализа настроений до transformers и больших языковых моделей.
20 courses
Освойте основы обработки естественного языка, используя word2vec, GloVe и рекуррентные нейронные сети для создания интеллектуальных классификаторов текста на Python.
Освоите основные методы НЛП на Python, чтобы создавать собственные модели классификации текста, анализа настроений и обработки языка.
Освойте основополагающие принципы НЛП, чтобы улучшить свои коммуникативные навыки, преодолеть психологические барьеры и эффективно направлять других к позитивным изменениям в поведении.
Создавайте сложные текстовые модели, системы перевода и приложения для ответов на вопросы, используя Python, TensorFlow и нейронные сети типа «последовательность-последовательность».
Заложите прочную основу в области обработки текста, векторных моделей и методов машинного обучения для разработки интеллектуальных языковых приложений и понимания современных систем искусственного интеллекта.
Научитесь создавать интеллектуальные системы обработки текста и модели последовательностей с использованием фреймворка TensorFlow для современных приложений машинного обучения.
Создайте прочную основу в области обработки текста, анализа настроений и современных трансформерных моделей, используя Python для решения реальных языковых задач.
Освойте основы обработки естественного языка для очистки текста, построения моделей машинного обучения и внедрения современных архитектур на основе трансформеров для работы с реальными данными.
Научитесь анализировать настроения и представлять язык в числовом виде, используя модели классификации и векторного пространства, основанные на машинном обучении.
Изучите основы моделирования последовательностей для создания приложений по генерации текста, переводу и распознаванию речи с использованием рекурсивных нейронных сетей.
Научитесь анализировать текстовые данные и создавать интеллектуальные языковые модели, используя Python, Spacy и современные методы машинного обучения.
Изучите основные концепции и практические методы извлечения ценных сведений из неструктурированных текстовых данных с помощью Python.
Создайте прочную основу в обработке естественного языка и архитектуре Transformer, чтобы понять, как современные языковые модели генерируют текст, похожий на человеческий.
Научитесь применять проверенные методы нейролингвистического программирования (NLP) для переосмысления негативных мыслей, управления повседневным стрессом и формирования устойчивой эмоциональной устойчивости.
Развивайте основные навыки в области предсказывающего моделирования, глубокого обучения и трансформаторного ИИ с помощью структурированных письменных уроков и практических упражнений.
Освоить основные понятия обработки естественного языка и применять Python для очистки, анализа и подготовки текстовых данных для интеллектуальных приложений.
Создайте прочный фундамент для анализа португальского текста с использованием Python, современных методов машинного обучения и нейронных сетей для решения реальных языковых задач.
Научитесь анализировать и обрабатывать текстовые данные с использованием современных вычислительных методов для исследований в гуманитарных и социальных науках.
Узнайте, как автоматически преобразовывать речь в текст и создавать основные рабочие процессы транскрипции в облаке.
Узнайте, как классифицировать текст и создавать базовые рабочие процессы обработки естественного языка с помощью современных библиотек Python.