Elaborazione del linguaggio naturale con RNN, Seq2Seq e Attenzione

Comprendere come le macchine elaborano le sequenze, traducono le lingue e si concentrano sulle parole chiave è essenziale per costruire una moderna IA linguistica. In questo corso basato su testo, passerai dalla rappresentazione di base del testo alla costruzione di sofisticati modelli sequenza-sequenza.Leggerai le ripartizioni concettuali e praticherai con frammenti di codice Python per costruire sistemi di traduzione automatica neurale, classificatori di testo e modelli di base per rispondere alle domande. Cosa imparerai: - Comprendere i concetti NLP fondamentali, gli embedding di parole e le tecniche di preelaborazione del testo - Costruire reti neurali ricorrenti (RNN) e reti bidirezionali per la modellazione di sequenze - Implementare architetture sequenza-a-sequenza (seq2seq) per la traduzione del linguaggio - Applicare meccanismi di attenzione per aiutare i modelli a concentrarsi su parti rilevanti del testo di input - Esplora i concetti moderni di trasformazione e i fondamenti degli embedding vettoriali - Configura i modelli di classificazione del testo per l'analisi del sentimento e il rilevamento dello spam utilizzando TensorFlow e Keras Il viaggio inizia con la terminologia essenziale, i fondamenti matematici dei vettori di parole e i livelli ricorrenti di base, quindi progredirai passo dopo passo attraverso le strutture di codifica-decodifica, i livelli di attenzione e i modelli di implementazione pratica. Questo corso è progettato per aspiranti scienziati dei dati, sviluppatori e appassionati di IA che vogliono comprendere il funzionamento interno dei modelli di linguaggio.Una familiarità di base con la programmazione Python è utile, ma non è richiesta alcuna esperienza di apprendimento approfondito. Inizia a leggere oggi stesso per scoprire la potenza dei modelli di deep learning sequenza per sequenza.