After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrizione del corso
Portarsi dietro un dizionario bilingue per le vacanze in Europa o tenerne uno sulla scrivania per i compiti di lingua è ormai il passato. Oggi basta andare online e usare un servizio di traduzione per capire al volo cosa indica un cartello stradale o come salutare e ringraziare qualcuno nella sua lingua. Dietro questi servizi ci sono modelli complessi di traduzione automatica. Ti sei mai chiesto come funzionano? In questo corso esplorerai il funzionamento interno di un modello di traduzione automatica. Userai Keras, una potente libreria di deep learning basata su Python, per implementare un modello di traduzione. Allenerai poi il modello a tradurre dall’inglese al francese e vedrai alcune tecniche per migliorarlo. Al termine del corso, avrai sviluppato una comprensione approfondita dei modelli di traduzione automatica e li apprezzerai ancora di più!
Prerequisiti
Curriculum
Programma del corso
1
Introduzione alla traduzione automatica
In questo capitolo capirai cos’è l’architettura encoder-decoder e come viene usata per la traduzione automatica. Imparerai anche cosa sono le Gated Recurrent Units (GRU) e come si utilizzano nell’architettura encoder-decoder.
- Introduzione alla traduzione automatica50 XP
- Capire i vettori one-hot100 XP
- Parte 1: Esplorare la funzione to_categorical()100 XP
- Parte 2: Esplorare la funzione to_categorical()100 XP
- Architettura encoder-decoder50 XP
- Parte 1: Modello di inversione del testo - Encoder100 XP
- Parte 2: Modello di inversione del testo - Encoder100 XP
- Completa il modello di inversione del testo100 XP
- Comprendere i modelli sequenziali50 XP
- Parte 1: Comprendere i modelli GRU100 XP
- Parte 2: comprendere i modelli GRU100 XP
- Comprendere l'output dei modelli sequenziali100 XP
2
Implementare un modello Encoder-Decoder con Keras
In questo capitolo implementerai il modello encoder-decoder con la Functional API di Keras. Nel farlo, conoscerai diversi livelli Keras utili come RepeatVector e TimeDistributed.
3
Addestramento e generazione delle traduzioni
In questo capitolo allenerai il modello definito in precedenza e poi userai un modello ben addestrato per generare traduzioni. Vedrai che il nostro modello se la cava bene nel tradurre le frasi.
4
Teacher Forcing ed embedding di parole
In questo capitolo imparerai una tecnica chiamata Teacher Forcing, che permette di addestrare i modelli di traduzione in modo migliore e più rapido. Poi vedrai come usare i word embedding per migliorare ulteriormente il modello.
Traduzione automatica con Keras
Corso
completato
