이 강좌에 대하여

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영어
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귀하가 습득할 기술

Word2vecParts-of-Speech TaggingN-gram Language ModelsAutocorrect
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제공자:

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 6시간 필요

Autocorrect

완료하는 데 6시간 필요
9개 동영상 (총 27분), 2 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
9개의 동영상
Overview1m
Autocorrect2m
Building the model3m
Building the model II2m
Minimum edit distance2m
Minimum edit distance algorithm5m
Minimum edit distance algorithm II3m
Minimum edit distance algorithm III2m
2개의 읽기 자료
Connec10m
How to Refresh your Workspace10m
2

2

완료하는 데 4시간 필요

Part of Speech Tagging and Hidden Markov Models

완료하는 데 4시간 필요
11개 동영상 (총 38분)
11개의 동영상
Markov Chains3m
Markov Chains and POS Tags4m
Hidden Markov Models3m
Calculating Probabilities3m
Populating the Transition Matrix4m
Populating the Emission Matrix2m
The Viterbi Algorithm3m
Viterbi: Initialization2m
Viterbi: Forward Pass2m
Viterbi: Backward Pass5m
3

3

완료하는 데 7시간 필요

Autocomplete and Language Models

완료하는 데 7시간 필요
9개 동영상 (총 50분)
9개의 동영상
N-grams and Probabilities7m
Sequence Probabilities5m
Starting and Ending Sentences8m
The N-gram Language Model6m
Language Model Evaluation6m
Out of Vocabulary Words4m
Smoothing6m
Week Summary1m
4

4

완료하는 데 7시간 필요

Word embeddings with neural networks

완료하는 데 7시간 필요
20개 동영상 (총 65분), 1 개의 읽기 자료, 1 개의 테스트
20개의 동영상
Basic Word Representations3m
Word Embeddings3m
How to Create Word Embeddings3m
Word Embedding Methods3m
Continuous Bag-of-Words Model3m
Cleaning and Tokenization4m
Sliding Window of Words in Python3m
Transforming Words into Vectors2m
Architecture of the CBOW Model3m
Architecture of the CBOW Model: Dimensions3m
Architecture of the CBOW Model: Dimensions 22m
Architecture of the CBOW Model: Activation Functions4m
Training a CBOW Model: Cost Function4m
Training a CBOW Model: Forward Propagation3m
Training a CBOW Model: Backpropagation and Gradient Descent4m
Extracting Word Embedding Vectors2m
Evaluating Word Embeddings: Intrinsic Evaluation3m
Evaluating Word Embeddings: Extrinsic Evaluation2m
Conclusion2m
1개의 읽기 자료
Acknowledgments10m

검토

NATURAL LANGUAGE PROCESSING WITH PROBABILISTIC MODELS의 최상위 리뷰

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자연 언어 처리 특화 과정 정보

Natural Language Processing (NLP) uses algorithms to understand and manipulate human language. This technology is one of the most broadly applied areas of machine learning. As AI continues to expand, so will the demand for professionals skilled at building models that analyze speech and language, uncover contextual patterns, and produce insights from text and audio. By the end of this Specialization, you will be ready to design NLP applications that perform question-answering and sentiment analysis, create tools to translate languages and summarize text, and even build chatbots. These and other NLP applications are going to be at the forefront of the coming transformation to an AI-powered future. This Specialization is designed and taught by two experts in NLP, machine learning, and deep learning. Younes Bensouda Mourri is an Instructor of AI at Stanford University who also helped build the Deep Learning Specialization. Łukasz Kaiser is a Staff Research Scientist at Google Brain and the co-author of Tensorflow, the Tensor2Tensor and Trax libraries, and the Transformer paper....
자연 언어 처리

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