DeepLearning.AI
自然语言处理 专项课程
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自然语言处理 专项课程

进入 NLP. 通过四门实践课程掌握最前沿的 NLP 技术!2023 年 12 月更新 TensorFlow 实验室。

Eddy Shyu
Łukasz Kaiser
Younes Bensouda Mourri

位教师:Eddy Shyu

149,234 人已注册

深入学习学科知识
4.6

(5,820 条评论)

中级 等级

推荐体验

3 月 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度
深入学习学科知识
4.6

(5,820 条评论)

中级 等级

推荐体验

3 月 完成
在 10 小时 一周
灵活的计划
自行安排学习进度

您将学到什么

  • 使用逻辑回归、天真贝叶斯和单词向量来进行情感分析、完成类比和翻译单词。

  • 使用动态编程、隐马尔可夫模型和单词嵌入来实现自动更正、自动完成和识别单词的语音部分标记。

  • 使用 Recurrent Neural Network、LSTM、GRUs 和 Siamese Network 进行情感分析、文本生成和命名实体识别。

  • 使用编码器-解码器、因果关系和自我注意力来机器翻译完整句子、总结文本和回答问题。

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授课语言:英语(English)

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精进特定领域的专业知识

  • 向大学和行业专家学习热门技能
  • 借助实践项目精通一门科目或一个工具
  • 培养对关键概念的深入理解
  • 通过 DeepLearning.AI 获得职业证书

专业化 - 4门课程系列

您将学到什么

  • 使用逻辑回归、天真贝叶斯和单词向量来进行情感分析、完成类比和翻译单词。

您将获得的技能

类别:自然语言处理
类别:降维
类别:概率与统计
类别:功能工程
类别:人工智能
类别:张力流
类别:非结构化数据
类别:文本挖掘
类别:监督学习
类别:机器学习算法

您将学到什么

  • 使用动态编程、隐马尔可夫模型和单词嵌入来实现自动更正、自动完成和识别单词的语音部分标记。

您将获得的技能

类别:自然语言处理
类别:马尔可夫模型
类别:Machine Learning 方法
类别:算法
类别:线性代数
类别:人工神经网络
类别:文本挖掘
类别:数据处理
类别:概率与统计

您将学到什么

  • 在 TensorFlow 中使用递归神经网络、LSTM、GRU 和 Siamese Network 进行情感分析、文本生成和命名实体识别。

您将获得的技能

类别:自然语言处理
类别:张力流
类别:人工神经网络
类别:PyTorch(机器学习库)
类别:Machine Learning 方法
类别:文本挖掘
类别:深度学习

您将学到什么

  • 使用编码器-解码器、因果关系和自我注意力来机器翻译完整句子、总结文本和回答问题。

您将获得的技能

类别:自然语言处理
类别:张力流
类别:人工神经网络
类别:深度学习
类别:人工智能和机器学习(AI/ML)
类别:Keras(神经网络库)
类别:PyTorch(机器学习库)

获得职业证书

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位教师

Eddy Shyu
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提供方

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自 2018开始学习的学生
''能够按照自己的速度和节奏学习课程是一次很棒的经历。只要符合自己的时间表和心情,我就可以学习。'
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