עיבוד שפות טבעיות מרצף-לרצף (seq2seq), תשומת לב, CNNs, RNNs, ורשתות זיכרון!

מה תלמדו

  • בנה מערכת סיווג טקסט (ניתן להשתמש בהם לגילוי דואר זבל, ניתוח סנטימנטים ובעיות דומות)
  • בנה מערכת תרגום מכונה עצבית (ניתן להשתמש בה גם עבור צ'אט בוטים ותשובות לשאלות)
  • בנה מודל רצף לרצף (seq2seq)
  • בנה מודל קשב
  • בנה רשת זיכרון (לתשובה לשאלה על סמך סיפורים)

דרישות

  • להבין למה מיועד למידה עמוקה ואיך משתמשים בה
  • כישורי קידוד פייתון הגונים, במיוחד כלים למדעי נתונים (Numpy, Matplotlib)
  • עדיף להיות בעל ניסיון עם RNNs, LSTMs ו- GRUs
  • עדיף שיהיה לי ניסיון עם Keras
  • עדיף להבין הטמעות מילים

תיאור

קשה להאמין שעבר יותר משנה מאז שפרסמתי את הקורס הראשון שלי בנושא Deep Learning עם NLP (עיבוד שפות טבעיות).

הרבה דברים מגניבים התרחשו מאז, ואני הייתי עמוק בלמידה, חקרתי וצברתי את הרעיונות הטובים והשימושיים ביותר ולהעביר אותם בלימוד אליך.

אז במה עוסק המסלול הזה, ואיך הדברים השתנו מאז?

בקורסים קודמים למדת על כמה מאבני הבניין הבסיסיות של Deep NLP. בדקנו RNNs (רשתות עצביות חוזרות), CNNs (רשתות עצביות מפותלות) ואלגוריתמי הטמעת מילים כמו word2vec ו- GloVe.

קורס זה לוקח אותך לרמת חשיבה גבוהה יותר במערכות.

מכיוון שאתה יודע איך הדברים האלה עובדים, הגיע הזמן לבנות מערכות באמצעות רכיבים אלה.

בסיום קורס זה תוכלו לבנות יישומים לבעיות כמו:

  • סיווג טקסט (דוגמאות: הן ניתוח רגשות וגילוי דואר זבל)
  • תרגום מכונה עצבית
  • מענה לתשובות

אנו נסתכל בקצרה על צ'אט בוטים וכפי שתלמדו בקורס זה הבעיה למעשה אינה שונה מתרגום מכונה של תשובת ושאלות.

כדי לפתור את הבעיות הללו, אנו נבחן כמה טכניקות מתקדמות ב- Deep NLP, כגון:

  • RNNs דו כיווניים
  • seq2seq (רצף לרצף)
  • תשומת הלב
  • רשתות זיכרון

ניתן להוריד ולהתקין את כל החומרים של קורס זה בחינם. אנו נבצע את מרבית העבודה שלנו בספריות פייתון כמו Keras, Numpy, Tensorflow, Matpotlib כדי להקל על הדברים ולהתמקד במושגים ברמה גבוהה. אני תמיד זמין לענות על שאלותיך ולעזור לך במסע מדעי הנתונים.

קורס זה מתמקד ב- "כיצד לבנות ולהבין", ולא רק "כיצד להשתמש". כל אחד יכול ללמוד להשתמש בממשק API תוך רבע שעה לאחר שקרא תיעוד מסוים. זה לא קשור ל"זכור עובדות ", אלא לראות בעצמך באמצעות ניסויים. זה ילמד אותך כיצד לדמיין את מה שקורה במודל באופן פנימי. אם אתם רוצים יותר מסתם קורס שטחי על מודלים של למידת מכונה, קורס זה הוא בשבילכם.

נראה אותך בכיתה!

תנאים מוקדמים מוצעים:

  • כישורי קידוד פייטון הגונים
  • הבן RNNs, CNNs והטבעות מילים
  • דע כיצד לבנות, לאמן ולהעריך רשת עצבית ב- Keras

טיפים (כדי לעבור את הקורס):

  • צפו בו במהירות 2x.
  • רשמו פתקים בכתב יד. זה יגדיל באופן דרסטי את היכולת שלך לשמור על המידע.
  • רשמו את המשוואות. אם לא, אני מבטיח שזה ייראה כמו ג'יבריש.
  • שאלו המון שאלות בלוח הדיון. כמה שיותר יותר טוב!
  • התרגילים הטובים ביותר ייקחו לך ימים או שבועות להשלים.
  • כתוב קוד בעצמך, אל תשב רק שם ותסתכל בקוד שלי. זה לא קורס פילוסופיה!

למי מיועד הקורס הזה:

  • סטודנטים בלימוד מכונות, למידה עמוקה, בינה מלאכותית ומדעי נתונים
  • אנשי מקצוע בלימוד מכונות, למידה עמוקה, בינה מלאכותית ומדעי נתונים
  • כל מי שמעוניין בעיבוד שפות טבעיות עדכניות

תכנית הלימודים של הקורס

לא נמצאה רשימת תוכן

חוות דעת

אין

פידבקים
  • 5 כוכבים0
  • 4 כוכבים0
  • 3 כוכבים0
  • 2 כוכבים0
  • 1 כוכבים0

לא נמצאו חוות דעת לקורס

התחילו את הקורס
0 תלמידים רשומים 

    © Meitav Self Learning. All rights reserved.