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Verarbeitung natürlicher Sprache in der Google Cloud

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Verarbeitung natürlicher Sprache in der Google Cloud

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4

(537 Bewertungen)

Stufe Fortgeschritten
Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert
Flexibler Zeitplan
8 Stunden zu vervollständigen
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
78%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Google Cloud-Platform
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: Cloud-API
  • Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
  • Kategorie: Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
  • Kategorie: Künstliche neuronale Netze

Wichtige Details

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5 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Fortgeschrittenes maschinelles Lernen in der Google Cloud
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 7 Module

Dieses Modul befasst sich mit den Gründen, NLP von Google zu lernen und gibt einen Überblick über die Kursstruktur und die Ziele.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre

Dieses Modul stellt die NLP-Architektur in der Google Cloud vor. Es befasst sich mit der NLP-Geschichte, den NLP-APIs wie der Dialogflow-API und den NLP-Lösungen wie Contact Center AI und Document AI.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Dieses Modul befasst sich mit AutoML und benutzerdefiniertem Training, den beiden Optionen zur Entwicklung eines NLP-Projekts mit Vertex AI. Außerdem stellt das Modul einen durchgängigen NLP-Workflow vor und bietet eine praktische Übung zur Anwendung des Workflows, um eine Aufgabe zur Textklassifizierung mit AutoML zu lösen.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Dieses Modul beschreibt den Prozess der Aufbereitung von Textdaten im NLP und stellt die wichtigsten Kategorien von Textdarstellungstechniken vor.

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

Dieses Modul beschreibt verschiedene NLP-Modelle wie ANN, DNN, RNN, LSTM und GRU. Außerdem werden die Vor- und Nachteile der einzelnen Modelle vorgestellt.

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

In diesem Modul werden die neuesten Technologien und Modelle im Bereich NLP vorgestellt: Encoder-Decoder, Aufmerksamkeitsmechanismus, Transformatoren, BERT und große Sprachmodelle.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

Dieses Modul gibt einen Überblick über die im Kurs behandelten Themen und bietet zusätzliche Ressourcen für das weitere Lernen.

Das ist alles enthalten

1 Video

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Dozent

Lehrkraftbewertungen
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2.018 Kurse3.758.793 Lernende

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

4.4

537 Bewertungen

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AJ
5

Geprüft am 7. Juni 2021

SA
4

Geprüft am 25. Aug. 2023

MD
5

Geprüft am 2. Feb. 2019

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Häufig gestellte Fragen