在自然语言处理专业课程 4 中，您将：a) 使用编码器-解码器注意力模型将完整的英语句子翻译成葡萄牙语；b) 建立一个 Transformer 模型来总结文本；c) 使用 T5 和 BERT 模型来执行问题解答。 在本专业课程结束时，您将设计出能够执行问题解答和情感分析的 NLP 应用程序，并创建翻译语言和总结文本的工具！学习者应掌握机器学习、中级 Python（包括使用深度学习框架的经验）（例如、TensorFlow、Keras），并熟练掌握微积分、线性代数和统计学。在开始本课程之前，请确保您已经完成了课程 3 - 序列模型的自然语言处理。 本专业由 NLP、机器学习和深度学习领域的两位专家设计和教授。Younes Bensouda Mourri 是斯坦福大学的 AI 讲师，他还帮助建立了 Deep Learning 专业。Łukasz Kaiser 是 Google Brain 的员工研究科学家，也是 TensorFlow、Tensor2Tensor 和 Trax 库以及 Transformer 论文的合著者。