About this Course
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다음 전문 분야의 7개 강좌 중 6번째 강좌:

100% 온라인

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 마감일

일정에 따라 마감일을 재설정합니다.

고급 단계

완료하는 데 약 34시간 필요

권장: 5 weeks of study, 4-5 hours per week...

영어

자막: 영어

귀하가 습득할 기술

ChatterbotTensorflowDeep LearningNatural Language Processing

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Course을(를) 수강하는 학습자

  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Data Analysts
  • Data Engineers
  • Software Engineers

강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1
완료하는 데 5시간 필요

Intro and text classification

11개 동영상 (총 114분), 3 readings, 3 quizzes
11개의 동영상
Welcome video5m
Main approaches in NLP7m
Brief overview of the next weeks7m
[Optional] Linguistic knowledge in NLP10m
Text preprocessing14m
Feature extraction from text14m
Linear models for sentiment analysis10m
Hashing trick in spam filtering17m
Neural networks for words14m
Neural networks for characters8m
3개의 읽기 자료
Prerequisites check-list2m
Hardware for the course5m
Getting started with practical assignments20m
2개 연습문제
Classical text mining10m
Simple neural networks for text10m
2
완료하는 데 5시간 필요

Language modeling and sequence tagging

8개 동영상 (총 84분), 2 readings, 3 quizzes
8개의 동영상
Perplexity: is our model surprised with a real text?8m
Smoothing: what if we see new n-grams?7m
Hidden Markov Models13m
Viterbi algorithm: what are the most probable tags?11m
MEMMs, CRFs and other sequential models for Named Entity Recognition11m
Neural Language Models9m
Whether you need to predict a next word or a label - LSTM is here to help!11m
2개의 읽기 자료
Perplexity computation10m
Probabilities of tag sequences in HMMs20m
2개 연습문제
Language modeling15m
Sequence tagging with probabilistic models20m
3
완료하는 데 5시간 필요

Vector Space Models of Semantics

8개 동영상 (총 83분), 3 quizzes
8개의 동영상
Explicit and implicit matrix factorization13m
Word2vec and doc2vec (and how to evaluate them)10m
Word analogies without magic: king – man + woman != queen11m
Why words? From character to sentence embeddings11m
Topic modeling: a way to navigate through text collections7m
How to train PLSA?6m
The zoo of topic models13m
2개 연습문제
Word and sentence embeddings15m
Topic Models10m
4
완료하는 데 5시간 필요

Sequence to sequence tasks

9개 동영상 (총 98분), 4 quizzes
9개의 동영상
Noisy channel: said in English, received in French6m
Word Alignment Models12m
Encoder-decoder architecture6m
Attention mechanism9m
How to deal with a vocabulary?12m
How to implement a conversational chat-bot?11m
Sequence to sequence learning: one-size fits all?10m
Get to the point! Summarization with pointer-generator networks12m
3개 연습문제
Introduction to machine translation10m
Encoder-decoder architectures20m
Summarization and simplification15m
4.6
111개의 리뷰Chevron Right

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33%

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자연 언어 처리의 최상위 리뷰

대학: GYMar 24th 2018

Great thanks to this amazing course! I learned a lot on state-to-art natural language processing techniques! Really like your awesome programming assignments! See you HSE guys in next class!

대학: YYJan 2nd 2019

I like this course very much. It is a good introduction for NLP. But if you want to know more about the NLP, you need to search and read a lot of posts during the learning process.

강사

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Anna Potapenko

Researcher
HSE Faculty of Computer Science
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Alexey Zobnin

Accosiate professor
HSE Faculty of Computer Science
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Anna Kozlova

Team Lead
Yandex
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Sergey Yudin

Analyst-developer
Yandex
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Andrei Zimovnov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science

국립 연구 고등 경제 대학 정보

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

고급 기계 학습 전문 분야 정보

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
고급 기계 학습

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

  • 강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있고 강좌를 완료하면 수료증을 취득할 수 있습니다. 전자 수료증이 성취도 페이지에 추가되며 해당 페이지에서 수료증을 인쇄하거나 LinkedIn 프로필에 수료증을 추가할 수 있습니다. 강좌 내용만 읽고 살펴보려면 해당 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다.

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