本课程介绍在 Google Cloud 上解决 NLP 问题的产品和解决方案。此外,课程还探讨了使用 Vertex AI 和 TensorFlow 开发神经网络 NLP 项目的流程、技术和工具。

了解顶级公司的员工如何掌握热门技能

积累特定领域的专业知识
- 向行业专家学习新概念
- 获得对主题或工具的基础理解
- 通过实践项目培养工作相关技能
- 获得可共享的职业证书

该课程共有7个模块
本 Modulation 讨论了从 Google 学习 NLP 的原因,并概述了课程结构和目标。
涵盖的内容
2个视频1篇阅读材料
本 Modulation 介绍 Google Cloud 上的 NLP 架构。它探讨了 NLP 的历史、Dialogflow API 等 NLP API 以及 Contact Center AI 和 Document AI 等 NLP 解决方案。
涵盖的内容
7个视频1篇阅读材料1个作业
本模块探讨了 AutoML 和自定义训练,这是用顶点 AI 开发 NLP 项目的两个选项。此外,该模块还介绍了端到端 NLP 工作流,并提供了一个实践实验室,以应用该工作流解决使用 AutoML 进行文本分类的任务。
涵盖的内容
7个视频1篇阅读材料1个作业
本 Modulation 描述了 NLP 中准备文本数据的过程,并介绍了文本表示技术的主要类别。
涵盖的内容
8个视频1篇阅读材料1个作业1个应用程序项目1个插件
本 Module 介绍了不同的 NLP 模型,包括 ANN、DNN、RNN、LSTM 和 GRU。它还介绍了每种模型的优点和缺点。
涵盖的内容
9个视频1篇阅读材料1个作业1个应用程序项目
本 Module 介绍 NLP 领域最先进的技术和模型:编码器-解码器、注意力机制、transformer、BERT 和 Large Language Model。
涵盖的内容
8个视频1篇阅读材料1个作业1个应用程序项目
本 Modulation 回顾了课程中涉及的主题,并为进一步学习提供了更多资源。
涵盖的内容
1个视频
获得职业证书
将此证书添加到您的 LinkedIn 个人资料、简历或履历中。在社交媒体和绩效考核中分享。
位教师

提供方
人们为什么选择 Coursera 来帮助自己实现职业发展

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
学生评论
- 5 stars
64.25%
- 4 stars
22.40%
- 3 stars
7.40%
- 2 stars
2.59%
- 1 star
3.33%
显示 3/540 个
已于 Jul 18, 2020审阅
Everything was fine except the solution videos are old, that why you should update with update code.
已于 Dec 15, 2019审阅
Awesome course, Great tutors they teach tough topics very easily like RNN(LSTM, GRU), Encode Decoder and attention.
已于 Jun 9, 2019审阅
Very helpful but needs more in depth detail how attention works, how encoder/decoder trains and makes predictions







