Natural Language Processing Training
4.900,00 NOK
- 50 hours
Kurset i naturlig språkbehandling (NLP) tilbyr en grundig utforskning av hvordan maskinlæringsalgoritmer brukes til å analysere og behandle store mengder naturlige språkdata. Ettersom NLP fortsetter å drive fremgang innen AI, utstyrer dette kurset deg med de essensielle ferdighetene for å forfølge en karriere som en NLP-ingeniør. Gjennom kurset vil du fordype deg i nøkkelkonsepter som statistisk maskinoversettelse, nevrale modeller, dype semantiske likhetsmodeller (DSSM), nevral kunnskapsbaseinnkapsling og dype forsterkningslæringsteknikker. I tillegg vil du utforske anvendelsen av nevrale modeller i bildebeskrivelse og visuell spørsmålsbesvarelse, ved å benytte Pythons Natural Language Toolkit (NLTK).
Nøkkelfunksjoner
Språk
Kurs og materiell på engelsk
Nivå
Nybegynner - Mellomnivå
1 års tilgang
til plattformen & klasseopptakene
6 timer med videoleksjoner
28 timer online direktesendt undervisning (Fleksibel påmelding)
Studietid
Anbefaling om 50 timers studietid
Virtuelt laboratorium inkludert
og 2 avsluttende prosjektoppgaver
Øvelse
2 Vurderingsprøve
Ingen eksamen
men sertifisering for gjennomføring inkludert
Læringsutbytte
Ved slutten av dette kurset vil du være i stand til å:
Utfør tekstbehandling
Forstå og implementer teknikker for å forbehandle og analysere tekstdata effektivt.
Utvikle NLP-moduler
Lag funksjonelle NLP-komponenter som er i stand til oppgaver som språkmodellering og tekstgenerering
Bygg talemodeller
Design grunnleggende modeller som kan konvertere tale til tekst og omvendt, noe som muliggjør sømløs menneske-datamaskin-interaksjon
Arbeid med NLP-pipelines
Konstruer og håndter helhetlige NLP-arbeidsflyter, og sikre effektiv databehandling og integrasjon av modeller
Klassifiser og klyng tekster
Bruk algoritmer for å kategorisere og gruppere lignende tekster, noe som hjelper i oppgaver som emnemodellering og sentimentanalyse.
e-læringsinnhold
Arbeide med tekstkorpus
Leksjon 1
- Kursoversikten
- Tilgang til og bruk av den innebygde korpusen i NLTK
- Laster inn et korpus
- Betinget frekvensfordeling
- Eksempel på leksikalske ressurser
Behandle råtekst med NLTK
Lesson 2
- Å jobbe med en NLP-prosesskjede
- Implementering av tokenisering
- Regulære uttrykk brukt i tokenisering
Naturalspråk
Leksjon 3
Praktisk eksempel fra den virkelige verden på tekstklassifisering
Leksjon 4
- Naiv Bayes-tekstklassifisering
- Aldersprediksjonsapplikasjon
- Dokumentklassifiseringsapplikasjon
Å finne nyttig informasjon fra hauger av tekst
Leksjon 5
- Hierarki av ideer eller bryting ned i deler
- Chunking i Python NLTK
- Segmentering av ikke-chunk mønstre i NLTK
Tekstanalyse
Leksjon 6
Utvikle en tale-til-tekst-applikasjon ved bruk av Python
Leksjon 7
- Python talegjenkjenningsmodul
- Tale til tekst med tilbakevendende naturlige nettverk
- Tale til tekst med konvolusjonelle nevrale nettverk
Flere emner
Leksjon 8
- Funksjonsuttrekking
- Maskinlæring
- Python-verktøysett
- Posing
- Dyp læring
- Demonstrasjoner
Innhold fra direktesendt undervisning
Introduksjon til NLP
Leksjon 1
- Definisjon og omfang av NLP
- Reelle anvendelser og betydning av NLP
- Grunnleggende terminologi som korpus, tokenisering og syntaktisk analyse
Tekstdataanalyse
Leksjon 2
- Teknikker for forhåndsbehandling av data inkluderer tokenisering, fjerning av stoppord, og stemming, lemmatisering
- Utforsking og visualisering av tekstdata
- Funksjonsutvikling
- Tekstklassifisering - sentimentanalyse ved bruk av NLTK - Naiv Bayes-klassifikator
NLP-tekstvektorisering
Leksjon 3
- Vektorrepresentasjon av tekst - en-hot-koding
- Forståelse av BoW-teknikk
- TFIDF
Distribuerte representasjoner
Leksjon 4
- Arbeidsebbede og deres betydning i NLP
- Detaljert forklaring av Word2Vec og Glove-vektorrepresentasjoner
- Trening og bruk av forhåndstrente ordinnvektinger
Maskinoversettelse og dokumentssøk
Leksjon 5
- Maskinoversettelsessystemer og deres anvendelser
- Bygge et grunnleggende maskinoversettelsessystem
- Introduksjon til dokumentssøk ved bruk av TF-IDF og BM25
- Evaluering av målemetoder for maskinoversettelse og informasjonsgjenfinning
Sekvensmodeller
Leksjon 6
- Introduksjon til sekvensmodellering i NLP
- Tilbakevendende nevrale nettverk (RNNer) og deres anvendelser
- Bruk av sekvensmodeller i sentimentanalyse
- Utfordringer ved trening av RNN-er som forsvinnende gradienter
Oppmerksomhetsmodeller
Leksjon 7
- Sekvens til sekvens-modeller
- Introduksjon til oppmerksomhetsmekanismer i NLP
- Grundig utforskning av transformatorarkitekturen
- Moderne NLP-modeller som BERT og GPT som bruker oppmerksomhetsmekanismer
Lydanalyse
Leksjon 8
- Python-økosystem for lydanalyse
- Lesing og avspilling av lydfiler ved bruk av Python-biblioteker
- Last, visualiser og manipuler lyddata
Digital signalbehandling og egenskapsutvinning
Leksjon 9
- Grunnleggende om signalbehandling
- Frekvensdomeneanalyse ved bruk av python
- Introduksjon til MFCC-er og andre spektrale egenskaper
- Implementering av funksjonsuttrekking i Python
- Sammenlign ulike teknikker for funksjonsutvinning
Dyp læring for tale
Leksjon 10
- Bruk av maskinlæring i lydbehandling
- Bygging av dyp læringsmodeller for talegjenkjenning
- Overføringslæring for talegjenkjenning
Lyd syntese og generative modeller for lyd
Leksjon 11
- Introduksjon til generative adversarial networks (GANs) for lyd
- Generering av realistiske lydprøver ved bruk av GANer
- Musikkgenerering med dyp læring
- Bruke dyp læring til å generere musikk
- Forståelse og implementering av modeller for musikkomposisjon
Hvem bør melde seg på dette programmet?
Kurset i naturlig språkbehandling er ideelt for alle som ønsker å bli kjent med dette nye og spennende området innen kunstig intelligens (AI)
Forutsetninger
Lærere bør ha en grunnleggende forståelse av matematikk, statistikk, dataanalyse og maskinlæring.
Dataforskere og analytikere
Maskinlæring og AI-ingeniører
Programvareutviklere
Forskningsstipendiater og akademikere
Forretnings- og markedsføringsfagfolk
Studenter i bachelor-/masterprogrammer
Ofte stilte spørsmål
Trenger du bedriftsløsning eller LMS-integrasjon?
Fant du ikke kurset eller programmet som ville være passende for din bedrift? Trenger du LMS-integrasjon? Ta kontakt med oss! Vi er agile og løser alt!