Setelah mengikuti kursus-kursus ini, saya merasa percaya diri membuat visualisasi dan dasbor profesional
Shoebur RahmanSpesialis Pengadaan, Giz Bangladesh
Deskripsi Kursus
Kebutuhan untuk membawa kamus dwibahasa saat liburan ke Eropa atau menyimpannya di meja untuk mengerjakan PR bahasa asing kini sudah ketinggalan zaman. Anda cukup mengakses internet dan menggunakan layanan terjemahan bahasa untuk cepat memahami arti rambu jalan atau mengetahui cara menyapa dan berterima kasih kepada orang asing dalam bahasa mereka. Di balik layanan terjemahan bahasa terdapat model machine translation yang kompleks. Pernahkah Anda bertanya-tanya bagaimana model ini bekerja? Kursus ini akan membantu Anda menjelajahi cara kerja internal model machine translation. Anda akan menggunakan Keras, sebuah pustaka deep learning berbasis Python yang andal, untuk mengimplementasikan model terjemahan. Anda kemudian akan melatih model tersebut untuk melakukan terjemahan dari bahasa Inggris ke bahasa Prancis, dan Anda akan mempelajari teknik-teknik untuk meningkatkan model Anda. Di akhir kursus ini, Anda akan memiliki pemahaman mendalam tentang model machine translation dan semakin mengapresiasinya!
Prasyarat
Kurikulum
Ringkasan kursus
1
Pengantar Machine Translation
Pada bab ini, Anda akan memahami apa itu arsitektur encoder-decoder dan bagaimana arsitektur tersebut digunakan untuk machine translation. Anda juga akan mempelajari Gated Recurrent Units (GRU) dan bagaimana GRU digunakan dalam arsitektur encoder-decoder.
- Pengantar penerjemahan mesin50 XP
- Memahami vektor one-hot100 XP
- Bagian 1: Mengeksplorasi fungsi to_categorical()100 XP
- Bagian 2: Menjelajahi fungsi to_categorical()100 XP
- Arsitektur encoder-decoder50 XP
- Bagian 1: Model pembalik teks - Encoder100 XP
- Bagian 2: Model pembalik teks - Encoder100 XP
- Menyelesaikan model pembalik teks100 XP
- Memahami model sekuensial50 XP
- Bagian 1: Memahami model GRU100 XP
- Bagian 2: Memahami model GRU100 XP
- Memahami keluaran model berurutan100 XP
2
Mengimplementasikan Model Encoder-Decoder dengan Keras
Pada bab ini, Anda akan mengimplementasikan model encoder-decoder dengan Keras functional API. Sambil melakukannya, Anda akan mempelajari beberapa layer Keras yang berguna seperti RepeatVector dan TimeDistributed.
3
Melatih dan Menghasilkan Terjemahan
Pada bab ini, Anda akan melatih model yang telah didefinisikan sebelumnya dan kemudian menggunakan model yang terlatih dengan baik untuk menghasilkan terjemahan. Anda akan melihat bahwa model kita bekerja dengan baik saat menerjemahkan kalimat.
4
Teacher Forcing dan Word Embeddings
Pada bab ini, Anda akan mempelajari teknik yang dikenal sebagai Teacher Forcing, yang memungkinkan model terjemahan dilatih dengan lebih baik dan lebih cepat. Lalu Anda akan mempelajari cara menggunakan word embeddings untuk membuat model menjadi lebih baik lagi.
Penerjemahan Mesin dengan Keras
Kursus
Selesai
