Trinity
Администратор
- Регистрация
- 10.07.21
- Сообщения
- 31.305
- Реакции
- 440.293
[Udemy] Практическая обработка естественного языка — от нуля до героя (2023)
Практическая обработка естественного языка — от нуля до героя
Обработка естественного языка (NLP) — это область информатики, искусственного интеллекта и лингвистики, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками. Как следует из названия, НЛП занимается разработкой методов обработки и анализа больших объемов данных на естественном языке.
НЛП — важная область, потому что она помогает нам лучше понять человеческое общение. Разрабатывая алгоритмы, которые могут автоматически обрабатывать и анализировать языковые данные, мы можем получить информацию, которая была бы невозможна с помощью ручных методов. Кроме того, NLP можно использовать для создания приложений, с которыми люди могут более легко и эффективно взаимодействовать, таких как чат-боты и голосовые помощники.
Изучение обработки естественного языка дает много преимуществ. Здесь только несколько:
НЛП может помочь вам лучше понять человеческое общение.
НЛП можно использовать для создания приложений, с которыми люди могут взаимодействовать более легко и эффективно.
NLP может помочь вам автоматизировать утомительные задачи, такие как извлечение информации из неструктурированных текстовых данных.
НЛП может повысить удобство использования поисковых систем и других систем поиска информации.
Изучение НЛП может открыть возможности для карьерного роста в различных отраслях, включая разработку программного обеспечения, науку о данных и маркетинг.
НЛП является междисциплинарной областью, а это означает, что она опирается на знания из различных дисциплин, включая лингвистику, информатику, искусственный интеллект и психологию.
НЛП — это быстро развивающаяся область, в которой постоянно публикуются новые захватывающие исследования.
Мы разработали этот курс таким образом, чтобы вы как практик изучили основные темы, описанные ниже:
Коллекция важных разделов, которые помогут вам понять уникальность текстовых данных и методы их обработки:
В учебном путешествии вы познакомитесь с важными темами обработки текста, такими как:
Предварительная обработка текста
Работа над конвейером НЛП
Токенизация
Стемминг
лемматизация
Вложения слов
NLP Pipeline для различных задач
Распознавание именованных объектов
Обобщение текста
Создание чат-бота корпоративного класса с помощью Dialogflow:
В этом разделе вы создадите чат-бота корпоративного уровня, используя широко используемую платформу Google Cloud Platform — DialogFlow. В ходе этого путешествия вы узнаете, как создать чат-бота с нуля, а также воспользоваться преимуществами моделей расширенного машинного обучения Google, а также использовать их несколькими щелчками мыши и готовыми к внедрению в свои собственные проекты.
Создание проекта в Twitter Tweets:
В практическом проекте этого раздела вы узнаете о работе с платформой социальных сетей — Twitter, узнаете, как использовать библиотеку Tweepy, выполнять извлечение данных, интеллектуальный анализ данных, предварительную обработку данных для текстовых данных, а затем создать World Cloud на платформе. Основа твитов, созданных в реальном времени. Это сквозной проект.
Создайте чат-бота с RASA с расширенной интеграцией:
Rasa — это платформа чат-ботов с открытым исходным кодом, которая помогает компаниям создавать контекстных помощников. Это набор инструментов, который позволяет компаниям создавать, обучать и развертывать чат-ботов на базе ИИ. С помощью Rasa предприятия могут предоставлять своим клиентам привлекательный и персонализированный опыт в любом масштабе. В этом курсе вы узнаете о его бизнес-варианте использования, его реализации с нуля и интеграции с каналом Slack, чтобы вы могли начать использовать его в своих проектах. Чат-бот также может получить новости с веб-сайта New York Times, который может ответить в соответствии с запросом пользователя.
Глубокое обучение для данных последовательности:
Помимо аспектов машинного обучения, мы также собираемся рассмотреть нейронные сети глубокого обучения для работы с текстовыми данными. В последнее время прогресс НЛП-исследований в области классификации текстов достиг современного уровня (SOTA). Он добился потрясающих результатов, показав методы глубокого обучения как передовую технологию для выполнения таких задач. В рамках вашего учебного путешествия вы узнаете о рекуррентных нейронных сетях, нейронных сетях LSTM и механизме внимания для архитектуры кодировщика-декодера.
Преобразователь архитектуры НЛП:
НЛП-трансформер — это тип НЛП, в котором для решения задач на естественном языке используется подход глубокого обучения. Эта технология произвела революцию в том, как предприятия обрабатывают и анализируют языковые данные, упрощая извлечение значимой информации из больших объемов текста. Давайте посмотрим, как работает Transformer NLP и как его можно использовать в деловом мире.
ЧатGPT:
ChatGPT — это новая революционная технология искусственного интеллекта, которая помогает компаниям экономить время и деньги. Это означает «Процессы и задачи, сгенерированные чат-ботом», и использует обработку естественного языка (NLP) для автоматизации рутинных бизнес-задач, таких как поддержка клиентов, адаптация, обучение, продажи и маркетинг. В этом курсе вы изучите интуицию, стоящую за ChatGPT.
БЕРТ Модель:
BERT расшифровывается как представление двунаправленного кодировщика от трансформаторов. Это тип искусственного интеллекта (ИИ), предназначенный для лучшего понимания естественного языка, чем когда-либо прежде. Его можно использовать для таких задач, как анализ настроений, ответы на вопросы и обобщение текста. Эта технология была создана исследователями Google AI, которые хотели создать более надежную систему для понимания человеческого языка. В этом курсе вы изучите основную архитектуру BERT в этом разделе.
Трансформеры с обнимающим лицом:
Преобразователи Hugging Face — это платформа, которая предоставляет сообществу API-интерфейсы для доступа и использования современных предварительно обученных моделей, доступных в концентраторе Hugging Face. В расширенных модулях этого курса вы узнаете, как реализовать самые современные модели из Hugging Face Hub и реализовать их на практике.
Для кого этот курс:
Любой, кто хочет изучить обработку естественного языка (NLP)
Всем, кто интересуется искусственным интеллектом, машинным обучением, глубоким обучением или наукой о данных.
Любой, кто хочет построить продвинутые модели НЛП и внедрить их в проект.
Любой, кто хочет создавать чат-ботов корпоративного уровня
Требования
Доступ к блокноту Google Colab/Jupyter
Навыки программирования на Python от базового до среднего
Необязательно — бесплатная пробная учетная запись GCP.
Материал на английском языке
Подробнее:
Практическая обработка естественного языка — от нуля до героя
Обработка естественного языка (NLP) — это область информатики, искусственного интеллекта и лингвистики, занимающаяся взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками. Как следует из названия, НЛП занимается разработкой методов обработки и анализа больших объемов данных на естественном языке.
НЛП — важная область, потому что она помогает нам лучше понять человеческое общение. Разрабатывая алгоритмы, которые могут автоматически обрабатывать и анализировать языковые данные, мы можем получить информацию, которая была бы невозможна с помощью ручных методов. Кроме того, NLP можно использовать для создания приложений, с которыми люди могут более легко и эффективно взаимодействовать, таких как чат-боты и голосовые помощники.
Изучение обработки естественного языка дает много преимуществ. Здесь только несколько:
НЛП может помочь вам лучше понять человеческое общение.
НЛП можно использовать для создания приложений, с которыми люди могут взаимодействовать более легко и эффективно.
NLP может помочь вам автоматизировать утомительные задачи, такие как извлечение информации из неструктурированных текстовых данных.
НЛП может повысить удобство использования поисковых систем и других систем поиска информации.
Изучение НЛП может открыть возможности для карьерного роста в различных отраслях, включая разработку программного обеспечения, науку о данных и маркетинг.
НЛП является междисциплинарной областью, а это означает, что она опирается на знания из различных дисциплин, включая лингвистику, информатику, искусственный интеллект и психологию.
НЛП — это быстро развивающаяся область, в которой постоянно публикуются новые захватывающие исследования.
Мы разработали этот курс таким образом, чтобы вы как практик изучили основные темы, описанные ниже:
Коллекция важных разделов, которые помогут вам понять уникальность текстовых данных и методы их обработки:
В учебном путешествии вы познакомитесь с важными темами обработки текста, такими как:
Предварительная обработка текста
Работа над конвейером НЛП
Токенизация
Стемминг
лемматизация
Вложения слов
NLP Pipeline для различных задач
Распознавание именованных объектов
Обобщение текста
Создание чат-бота корпоративного класса с помощью Dialogflow:
В этом разделе вы создадите чат-бота корпоративного уровня, используя широко используемую платформу Google Cloud Platform — DialogFlow. В ходе этого путешествия вы узнаете, как создать чат-бота с нуля, а также воспользоваться преимуществами моделей расширенного машинного обучения Google, а также использовать их несколькими щелчками мыши и готовыми к внедрению в свои собственные проекты.
Создание проекта в Twitter Tweets:
В практическом проекте этого раздела вы узнаете о работе с платформой социальных сетей — Twitter, узнаете, как использовать библиотеку Tweepy, выполнять извлечение данных, интеллектуальный анализ данных, предварительную обработку данных для текстовых данных, а затем создать World Cloud на платформе. Основа твитов, созданных в реальном времени. Это сквозной проект.
Создайте чат-бота с RASA с расширенной интеграцией:
Rasa — это платформа чат-ботов с открытым исходным кодом, которая помогает компаниям создавать контекстных помощников. Это набор инструментов, который позволяет компаниям создавать, обучать и развертывать чат-ботов на базе ИИ. С помощью Rasa предприятия могут предоставлять своим клиентам привлекательный и персонализированный опыт в любом масштабе. В этом курсе вы узнаете о его бизнес-варианте использования, его реализации с нуля и интеграции с каналом Slack, чтобы вы могли начать использовать его в своих проектах. Чат-бот также может получить новости с веб-сайта New York Times, который может ответить в соответствии с запросом пользователя.
Глубокое обучение для данных последовательности:
Помимо аспектов машинного обучения, мы также собираемся рассмотреть нейронные сети глубокого обучения для работы с текстовыми данными. В последнее время прогресс НЛП-исследований в области классификации текстов достиг современного уровня (SOTA). Он добился потрясающих результатов, показав методы глубокого обучения как передовую технологию для выполнения таких задач. В рамках вашего учебного путешествия вы узнаете о рекуррентных нейронных сетях, нейронных сетях LSTM и механизме внимания для архитектуры кодировщика-декодера.
Преобразователь архитектуры НЛП:
НЛП-трансформер — это тип НЛП, в котором для решения задач на естественном языке используется подход глубокого обучения. Эта технология произвела революцию в том, как предприятия обрабатывают и анализируют языковые данные, упрощая извлечение значимой информации из больших объемов текста. Давайте посмотрим, как работает Transformer NLP и как его можно использовать в деловом мире.
ЧатGPT:
ChatGPT — это новая революционная технология искусственного интеллекта, которая помогает компаниям экономить время и деньги. Это означает «Процессы и задачи, сгенерированные чат-ботом», и использует обработку естественного языка (NLP) для автоматизации рутинных бизнес-задач, таких как поддержка клиентов, адаптация, обучение, продажи и маркетинг. В этом курсе вы изучите интуицию, стоящую за ChatGPT.
БЕРТ Модель:
BERT расшифровывается как представление двунаправленного кодировщика от трансформаторов. Это тип искусственного интеллекта (ИИ), предназначенный для лучшего понимания естественного языка, чем когда-либо прежде. Его можно использовать для таких задач, как анализ настроений, ответы на вопросы и обобщение текста. Эта технология была создана исследователями Google AI, которые хотели создать более надежную систему для понимания человеческого языка. В этом курсе вы изучите основную архитектуру BERT в этом разделе.
Трансформеры с обнимающим лицом:
Преобразователи Hugging Face — это платформа, которая предоставляет сообществу API-интерфейсы для доступа и использования современных предварительно обученных моделей, доступных в концентраторе Hugging Face. В расширенных модулях этого курса вы узнаете, как реализовать самые современные модели из Hugging Face Hub и реализовать их на практике.
Для кого этот курс:
Любой, кто хочет изучить обработку естественного языка (NLP)
Всем, кто интересуется искусственным интеллектом, машинным обучением, глубоким обучением или наукой о данных.
Любой, кто хочет построить продвинутые модели НЛП и внедрить их в проект.
Любой, кто хочет создавать чат-ботов корпоративного уровня
Требования
Доступ к блокноту Google Colab/Jupyter
Навыки программирования на Python от базового до среднего
Необязательно — бесплатная пробная учетная запись GCP.
Материал на английском языке
Подробнее:
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
