Ce cours présente les produits et les solutions pour résoudre les problèmes de NLP sur Google Cloud. En outre, il explore les processus, les techniques et les outils pour développer un projet NLP avec des réseaux neuronaux en utilisant Vertex AI et TensorFlow - Reconnaître les produits NLP et les solutions sur Google Cloud - Créer un flux de travail NLP de bout en bout en utilisant AutoML avec Vertex AI - Construire différents modèles NLP, y compris DNN, RNN, LSTM et GRU en utilisant TensorFlow - Reconnaître les modèles NLP avancés et les solutions sur Google Cloud


Traitement du langage naturel sur Google Cloud
Ce cours fait partie de Spécialisation Apprentissage automatique avancé sur Google Cloud

Instructeur : Google Cloud Training
22 835 déjà inscrits
Inclus avec
(537 avis)
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Réseaux neuronaux artificiels
- Catégorie : Traitement du langage naturel (NLP)
- Catégorie : Google Cloud Platform
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Deep learning
- Catégorie : Ingénierie des caractéristiques
- Catégorie : Grand modèle de langage (LLM)
- Catégorie : API dans le nuage
- Catégorie : Keras (bibliothèque de réseaux neurones)
- Catégorie : Intelligence artificielle et apprentissage automatique (IA/ML)
Détails à connaître

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5 devoirs
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Élaborez votre expertise du sujet
- Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
- Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
- Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
- Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 7 modules dans ce cours
Ce module aborde les raisons d'apprendre la NLP à partir de Google et donne un aperçu de la structure et des objectifs du cours.
Inclus
2 vidéos1 lecture
Ce module présente l'architecture NLP sur Google Cloud. Il explore l'histoire du NLP, les API NLP telles que l'API Dialogflow, et les solutions NLP telles que Contact Center IA et Document IA.
Inclus
7 vidéos1 lecture1 devoir
Ce module explore AutoML et la formation personnalisée, qui sont les deux options pour développer un projet NLP avec Vertex IA. En outre, le module présente un flux de travail NLP de bout en bout et fournit un laboratoire pratique pour appliquer le flux de travail afin de résoudre une tâche de classification de texte avec AutoML.
Inclus
7 vidéos1 lecture1 devoir
Ce module décrit le processus de préparation des données textuelles dans le cadre du NLP et présente les principales catégories de techniques de représentation du texte.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
Ce module décrit les différents modèles NLP, notamment ANN, DNN, RNN, Mémoire court et long terme (LSTM) et GRU. Il présente également les avantages et les inconvénients de chaque modèle.
Inclus
9 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
Ce module présente les technologies et modèles de pointe en NLP : encodeur-décodeur, mécanisme d'attention, transformateurs, BERT, et grands modèles de langage.
Inclus
8 vidéos1 lecture1 devoir1 élément d'application
Ce module passe en revue les thèmes abordés dans le cours et fournit des ressources supplémentaires pour poursuivre l'apprentissage.
Inclus
1 vidéo
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Avis des étudiants
537 avis
- 5 stars
64,43 %
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22,16 %
- 3 stars
7,44 %
- 2 stars
2,60 %
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3,35 %
Affichage de 3 sur 537
Révisé le 16 août 2019
I like it because it is very relevant to my work. The dialogflow part is a bit weak. I am not sure if it is the product or the course.
Révisé le 19 juil. 2021
The course was interesting, however the material needs to be updated. In particular, most of the workshops
Révisé le 9 juin 2019
Very helpful but needs more in depth detail how attention works, how encoder/decoder trains and makes predictions

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