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開啟你的 AI 技能 —— 無痛入門 NLP
【若你是 AI 初學者】 你將對 AI 產業趨勢、商業應用及基礎 AI 運作原理有所了解,也可觀摩和學習程式語言的設定方式。雖然我們比較難保證在 AI 運作原理及程式語言學習上, 是否會遇到較多困難點,但碰到問題都歡迎在社團詢問老師! 【若你是 AI 進階者】 如果你對於提案頁面裡所提到的程式語言都有所涉獵(如 Python、TensorFlow 等),那這堂課對你來說,做出聊天機器人、掌握 NLP 核心知識、電影影評語意分析,應該不是難事!
Hahow好學校
AI深度學習問答系統實作
自然語言處理(Natural Language Processing,NLP)是計算機科學以及人工智慧的子領域,專注在如何讓計算機處理並分析大量(人類的)自然語言數據。 NLP常見的挑戰有語音辨識、自然語言理解、機器翻譯、聊天機器人以及自然語言的生成,是近幾年成長最迅速的AI應用。本課程將帶領學員了解NLP自然語言處理的任務與流程、中文自然語言處理及常見的文字編碼方式,並透過深度學習演算法與進階語言模型實作,進而實現AI主題專案:Telegram飯店業問答系統。課程搭配軟體套件使用,兼具理論與實作面向,讓你對NLP有完整的概念。 推薦系統應用將會介紹常見的推薦系統應用(產品/平台),再以深入淺出的方式,說明推薦系統的經典演算法,以直觀的方式理解這些演算法的原理。 學習目標 1.了解NLP自然語言處理任務與流程,熟悉相關演算法。 2.學習NLP自然語言處理任務的文字探勘、句法分析、文本分類、資訊提取等。 3.了解深度學習RNN、LSTM、GRU、BERT模型的原理與運用方法。 4.瞭解問答系統(Question Answering System)之開發流程與要領。 5.了解推薦系統應用與推薦系統的經典演算法。 6.學會使用Tensorflow/Keras進行深層神經網路(DNN)實作 7.了解深度學習的原理及各種訓練技巧-Batch Normalization, Dropout, Early Stopping,… 課程大綱 NLP自然語言處理與問答系統 1.自然語言處理(N-gram) -資訊提取、句法分析、機器翻譯、問答系統等 資料來源 NLP自然語言處理 2.中文自然語言處理(jieba斷詞、停用詞) 3.編碼方式 -Bag of Words -TF-IDF -Word2Vec 4.深度學習模型 -RNN/LSTM -SEQ2SEQ+attention -HuggingFace BERT using tensorflow -HuggingFace BERT using pytorch 5.實例 -文章評論情緒分類 -中英文文字生成 -文字描述預測商品價格 6.專案: 在Telegram上建立Q&A問答系統 Telegram上建立Q&A問答系統 推薦系統 推薦系統的原理說明與實作練習 - 基於內容的的推薦 (Content-based Recommendation) - 基於用戶的協同過濾((User-Based Collaborative Filtering) - 基於物品的協同過濾 (Item-Based Collaborative Filtering) - 矩陣分解 (Matrix Factorization) - 實作練習:以iMDB電影推薦為例
艾鍗學院
《從零開始!90 分鐘帶你完整了解自然語言處理》
自然語言是人類為了溝通而創造出來的工具,隨著時間演化而成的結晶 像是:文字、語言、音樂等等都是自然語言。 自然語言處理 Natural Language Process,簡單來說就是透過電腦、機器解析自然語言資料之中的涵義,來獲得我們想要的資訊。
Cupoy
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
此門線上課程,將從環境建置與安裝開始,帶你認識「文字探勘與自然語言處理(NLP)」的基本概念與應用,並利用多個實作練習,舉例像是:「文字雲應用」、「字詞拆分」、「垃圾郵件分類」等等,幫助你累積大量經驗值!
緯育TibaMe
【尹相志深度學習實戰4】AI翻譯官-自然語言處理(基礎篇)
自然語言處理技術(NLP)成熟讓IBM華生人工智慧系統在益智問答節目打敗人類,尹相志老師就將在本課程中藉由三大練習範例重點,配合簡單Python指令,讓學員輕鬆探索語意學習,並逐一了解HMM, LSTM, Attention...等自然語言處理技術,讓自己的深度學習實作知識更上層樓!
緯育TibaMe
【尹相志深度學習實戰5】AI翻譯官-自然語言處理(進階篇)
IBM華生人工智慧系統打敗了人類喧騰一時,自然語言處理NLP技術因而備受矚目,尹相志老師將運用大量舉例講解:CNN,HMM, LSTM, Attention等技術,並將於課程中示範使用股市的投資研究報告數據,練習使用RNN以及CNN來處理資料,讓深度學習更加淺顯易懂,降低學習AI知識門檻。
緯育TibaMe
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