01
自然語言處理概論
成為 AI 科學家｜用文字探勘與自然語言處理萃取文字數據精華，逐步成為數據統整大師
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成為 AI 科學家｜用文字探勘與自然語言處理萃取文字數據精華，逐步成為數據統整大師
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課程內容
課程大綱
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1
文字探勘基礎理論
02
NLP 的應用
03
NLP 開源程式碼介紹
04
安裝環境建置
05
實作練習：環境操作示範
2
文字探勘技術
01
語法分析
02
語意分析
03
語法與語意技巧
04
實作練習（上）：語法與語意技巧
05
實作練習（下）：語法與語意技巧
3
文字探勘模型與應用
01
文字探勘的流程
02
文字探勘模型介紹
03
文字探勘的模型範例
04
實作練習：文字探勘模型應用
4
分詞技術介紹
01
文字探勘中的分詞技術
02
常見分詞套件介紹
03
分詞與建立詞庫
04
實作練習：分詞與建立詞庫
5
網路爬蟲應用
01
網站概念與網頁結構
02
新聞網站分析
03
新聞爬蟲
04
實作練習：新聞爬蟲
6
文字雲應用
01
觀察與檢視來源資料
02
資料擷取與資料清洗
03
繪製文字雲
04
實作練習：新聞文字雲
7
Colab 環境建置介紹
01
CoLab 架構介紹
02
Colab 基礎使用
03
Colab 上傳檔案
04
實作練習：Colab 應用
8
WordNet
01
何謂 WordNet
02
WordNet 初體驗
03
實作練習：WordNet 應用
04
中文 WordNet 介紹
9
NLP 字詞處理
01
字詞拆分（tokenize）與 N-gram 模型
02
詞性標註語詞義分析介紹
03
字詞拆分與詞性標註
04
實作練習：字詞拆分與詞性標註
10
Gensim
01
Gensim 介紹
02
Gensim 訓練詞向量
03
Gensim 進行文字類推
04
實作練習：Gensim 應用
11
SpaCy
01
SpaCy 介紹
02
安裝 SpaCy
03
利用 SpaCy 進行 NLP 處理
04
實作練習：SpaCy 應用
12
類神經網路（NN）在 NLP 的應用
01
利用 NN 處理 NLP
02
類神經網路演算法
03
使用 NN 處理 NLP
04
實作練習：垃圾郵件分類
13
自然語言的分散式表示
01
詞意與詞庫
02
分布假說
03
詞向量空間
14
Word2Vec
01
Word2Vec 介紹
02
使用 Word2vec 建立模型
03
使用 Word2vec 理解內容
04
實作練習：Word2Vec 應用
15
RNN
01
RNN 介紹
02
在自然語言處理 Lab 中執行 RNN 範例
03
實作練習：使用 RNN 實作簡易文本分類
04
梯度爆炸與梯度消失
16
LSTM
01
LSTM 介紹
02
在自然語言處理 Lab 中執行 LSTM 範例
03
討論與改良 LSTM
04
實作練習：使用 LSTM 實作 IMDB 文本分類
17
Seq2Seq
01
Seq2Seq 介紹
02
在自然語言處理 Lab 中執行 Seq2Seq 範例
03
Seq2Seq 的優缺點
04
實作練習：Seq2Seq 模型應用
18
認識 Attention
01
Attention 介紹
02
在自然語言處理 Lab 中執行 Attention 範例
03
Attention 小結
04
實作練習：Attention 應用
19
BERT
01
BERT 介紹
02
在自然語言處理 Lab 中執行 BERT 簡單範例
03
BERT 應用說明
04
實作練習：BERT 應用
20
GPT-2
01
GPT-2 介紹
02
在自然語言處理 Lab 中執行 GPT-2 簡單範例
03
實作練習：使用 GPT-2 產生文章
你可以學到
適合對象
建議具備 Python 等相關基礎知識又同時擁有以下身份的你
- 需要從事文字探勘研究的學生與研究人員
- 從事資料分析相關領域，想精進文字探勘技術的工作者
- 對於文字探勘技術有興趣
課程講師
李厚均課程講師：李厚均經歷｜▹ TibaMe AI/Big Data 資料分析師養成班 Python 課程專業講師▹ 臺積電、中華電信、富邦銀行、新思科技等知名企業擔任內訓 AI 講師與顧問▹ 受邀超過 30 個以上單位擔任講師進行演講及授課▹ 四零四科技 AI Lab 工程師▹ 國立臺灣大學電子所碩士畢業專長｜▹ 人工智慧及資料分析▹ 擅長影像辨識▹ 金融數據分析
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開課單位
緯育TibaMe由全球最大資通訊集團之一的緯創資通集團於2015年正式成立，我們專注於人才培訓與平台服務，發展多元的授課模式，並結合緯育開發的雲端智能化學習系統，有效培育新世代數位化人才。在行動與雲端時代，用科技加值人才培育，持續發展創新與有效的數位教育學習服務。
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常見問答
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