Xử lý ngôn ngữ tự nhiên với TensorFlow

Ngôn ngữ là một trong những dạng dữ liệu phức tạp nhất, nhưng các công cụ học máy hiện đại giúp bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể xử lý và phân tích nó. Khóa học này cung cấp một lộ trình rõ ràng cho những người muốn thu hẹp khoảng cách giữa văn bản thô và các mô hình AI tinh vi. Bạn sẽ thay đổi hiểu biết của mình về dữ liệu văn bản bằng cách học cách chuyển đổi ngôn ngữ con người thành các biểu diễn số mà máy móc có thể hiểu được. Sau khi hoàn thành khóa học này, bạn sẽ có thể thiết kế và triển khai các mô hình có khả năng phân tích cảm xúc, phân loại văn bản và dự đoán chuỗi. Những gì bạn sẽ học: - Hiểu các thuật ngữ NLP cơ bản và quy trình xử lý văn bản - Mã hóa và sắp xếp chuỗi văn bản thô để chuẩn bị cho mạng nơ-ron - Áp dụng nhúng từ để nắm bắt ý nghĩa ngữ nghĩa trong không gian đa chiều - Xây dựng các mô hình chuỗi bằng cách sử dụng Mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Networks) và Mạng nơ-ron dài hạn (LSTM) - Khám phá các cơ chế chú ý hiện đại và các nguyên tắc cơ bản của logic Transformer - Thực hành xây dựng các pipeline từ đầu đến cuối cho phân tích cảm xúc và tạo văn bản Hành trình bắt đầu với các định nghĩa thiết yếu và các kỹ thuật tiền xử lý trước khi tiến đến các kiến ​​trúc phức tạp và mô hình chuỗi hiện đại. Khóa học này được thiết kế dành cho các nhà phát triển phần mềm và những người mới bắt đầu có kiến ​​thức cơ bản về lập trình và muốn tham gia vào lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo (AI). Hãy bắt đầu xây dựng các ứng dụng ngôn ngữ thông minh hơn ngay hôm nay.