Natural Language Processing (NLP) - eLearning

Utbildning i Natural Language Processing

Kursen Natural Language Processing (NLP) ger en djupgående undersökning av hur maskininlärningsalgoritmer används för att analysera och bearbeta stora mängder data om naturligt språk. Eftersom NLP fortsätter att driva framsteg inom AI, utrustar den här kursen dig med de viktigaste färdigheterna för att bedriva en karriär som NLP-ingenjör.

Under kursens gång kommer du att fördjupa dig i nyckelbegrepp som statistisk maskinöversättning, neurala modeller, djupa semantiska likhetsmodeller (DSSM), inbäddning av neurala kunskapsbaser och djupa tekniker för förstärkningsinlärning. Dessutom kommer du att utforska tillämpningen av neurala modeller i bildtexter och visuella frågesvar, med hjälp av Pythons Natural Language Toolkit (NLTK).

Viktiga funktioner

• Kurs och material på engelska
• Nybörjare - medelhög nivå
• 1 års tillgång till plattformen och klassinspelningar
• 6 timmars videolektioner
• 28 timmars online live-klass (flexibel registrering)
• 50 timmars rekommendation om studietid
• 2 projekt vid kursens slut
• Virtuellt labb ingår för att öva
• 2 Bedömningstest
• Inget prov men certifiering av slutförandet ingår

Läranderesultat:

• Utföra textbearbetning: Förstå och implementera tekniker för att förbehandla och analysera textdata på ett effektivt sätt.
• Utveckla NLP-moduler: Skapa funktionella NLP-komponenter som kan utföra uppgifter som språkmodellering och textgenerering.
• Bygga talmodeller: Utforma grundläggande modeller som kan konvertera tal till text och vice versa, vilket underlättar sömlös interaktion mellan människa och dator.
• Arbeta med NLP-pipelines: Konstruera och hantera NLP-arbetsflöden från början till slut för att säkerställa effektiv databehandling och modellintegration.
• Klassificera och klustra text: Tillämpa algoritmer för att kategorisera och gruppera liknande texter, vilket underlättar uppgifter som ämnesmodellering och sentimentanalys.

Målgrupp

• Datavetare och analytiker: Professionella som vill förbättra sin förmåga att bearbeta och analysera stora volymer ostrukturerad textdata.
• Ingenjörer inom maskininlärning och AI: Personer som vill specialisera sig på NLP för att utveckla intelligenta applikationer som förstår och tolkar mänskligt språk.
• Programvaruutvecklare: Programmerare som är intresserade av att integrera språkbehandlingsfunktioner i applikationer, t.ex. chatbots och virtuella assistenter.
• Forskare och akademiker: De som bedriver forskning inom beräkningslingvistik eller relaterade områden.
• Affärs- och marknadsföringsproffs: Personer som vill utnyttja NLP för sentimentanalys, kundinsikter och datadrivet beslutsfattande.

Behörighet

Natural Language Processing-kursen är idealisk för alla som vill bekanta sig med denna framväxande och spännande domän för artificiell intelligens (AI), inklusive datavetare, analyschefer, dataanalytiker, dataingenjörer och dataarkitekter.

Förkunskapskrav

Elever som vill anmäla sig till Natural Language Processing-kursen bör ha en grundläggande förståelse för matematik, statistik, datavetenskap och maskininlärning.

Kursens innehåll

Innehåll för e-lärande

1. Arbeta med textkorpus

• Kursens översikt
• Få tillgång till och använda den inbyggda korpusen i NLTK
• Läsa in en korpus
• Villkorlig frekvensfördelning
• Exempel på lexikala resurser

2. Bearbetning av råtext med NLTK

• Arbeta med en NLP-pipeline
• Implementera tokenisering
• Reguljära uttryck som används i tokenisering

3. Naturligt språk

4. Praktiskt exempel från verkligheten på textklassificering

• Naive Bayes-klassificering av text
• Tillämpning för åldersförutsägelse
• Tillämpning för dokumentklassificering

5. Hitta användbar information från högar av text

• Hierarki av idéer eller chunking
• Chunking i Python NLTK
• Chinking av icke-chunk-mönster i NLTK

6. Analys av text

7. Utveckla en tal-till-text-applikation med Python

• Python taligenkänningsmodul
• Tal till text med återkommande naturliga nätverk
• Tal till text med konvolutionella neurala nätverk

8. Fler ämnen:

• Extrahering av funktioner
• Maskininlärning
• Python verktygslådor
• Bagging
• Djup inlärning
• Demonstrationer

Innehåll i live-klass

1. Introduktion till NLP

• Definition och omfattning av NLP
• Verkliga tillämpningar och betydelsen av NLP
• Grundläggande terminologier som korpus, tokenisering och syntaktisk analys

2. Analys av textdata

• Förbehandlingstekniker för data - tokenisering, borttagning av stoppord, stamning och lemmatisering
• Utforskning och visualisering av textdata
• Konstruktion av funktioner
• Textklassificering - sentimentanalys med hjälp av NLTK- Naive Bayes Classifier

3. NLP Vektorisering av text

• Vektorrepresentation av text - en het kodning
• Förståelse av BoW-teknik
• TFIDF

4. Distribuerade representationer

• Arbetsinbäddningar och deras betydelse i NLP
• Detaljerad förklaring av Word2Vec- och Glove-inbäddningar
• Träning och användning av förtränade ordinbäddningar

5. Maskinöversättning och dokumentsökning

• Maskinöversättningssystem och deras tillämpningar
• Bygga ett grundläggande maskinöversättningssystem
• Introduktion till dokumentsökning med hjälp av TF-IDF och BM25
• Utvärderingsmått för maskinöversättning och informationshämtning

6. Modeller för sekvenser

• Introduktion till sekvensmodellering inom NLP
• Recurrent Neural Networks (RNN) och deras tillämpningar
• Tillämpning av sekvensmodeller i sentimentanalys
• Utmaningar vid träning av RNN, t.ex. försvinnande gradienter

7. Modeller för uppmärksamhet

• Sekvens till sekvensmodeller
• Introduktion till uppmärksamhetsmekanismer i NLP
• Fördjupad utforskning av transformatorarkitekturen
• Moderna NLP-modeller som BERT och GPT som utnyttjar uppmärksamhetsmekanismer

8. Ljudanalys

• Python-exosystem för ljudanalys
• Läsa och spela upp ljudfiler med hjälp av Python-bibliotek
• Ladda, visualisera och manipulera ljuddata

9. Digital signalbehandling och funktionsextraktion

• Grunderna i signalbehandling
• Analys av frekvensdomän med hjälp av Python
• Introduktion till MFCC och andra spektrala funktioner
• Implementering av funktionsextraktion i Python
• Jämför olika tekniker för funktionsextraktion

10. Djupinlärning för tal

• Tillämpning av maskininlärning i ljud
• Bygga modeller för djupinlärning för taligenkänning
• Överföringsinlärning för taligenkänning

11. Syntes av ljud och generativa modeller för ljud

• Introduktion till generativa adversariala nätverk (GAN) för ljud
• Generera realistiska ljudprover med hjälp av GAN
• Musikgenerering med djupinlärning
• Tillämpning av djupinlärning för att generera musik
• Förstå och implementera modeller för musikkomposition

Kommer en missad lektion att påverka min förmåga att slutföra kursen?

Nej, om du missar en lektion kommer det inte att påverka din förmåga att slutföra kursen. Med vår ”flexi-learn”-funktion kan du titta på den inspelade sessionen av en missad klass när det passar dig. Detta gör att du kan hålla dig uppdaterad med kursinnehållet och uppfylla de nödvändiga kraven för att gå vidare och få ditt certifikat. Gå bara in på lärplattformen, välj den missade lektionen och titta på inspelningen för att få din närvaro markerad.

Licensiering och ackreditering

Denna kurs erbjuds av Simplilearn enligt Partner Program Agreement och uppfyller kraven i licensavtalet. AVC marknadsför denna kurs på uppdrag av Simplilearn.

Equity Policy

Simplilearn tillhandahåller inte boende på grund av funktionshinder eller medicinska tillstånd hos några studenter. Kandidater uppmuntras att nå ut till AVC för vägledning och stöd under hela boendeprocessen.