Ga naar hoofdinhoud

Cursus

Deep Learning voor tekst met PyTorch

GevorderdVaardigheidsniveau

Bijgewerkt 01-2026

Start Cursus Kosteloos

PyTorchArtificial Intelligence4 u16 videos50 Opdrachten4,050 XP9,690Prestatieverklaring

Maak je gratis account aan

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Wil je 2 of meer mensen trainen?

Probeer DataCamp for Business

Cursusbeschrijving

Leer technieken voor tekstverwerking

Je duikt in de basisprincipes van tekstverwerking en leert hoe je tekstgegevens kunt voorbewerken en coderen voor deep learning-modellen. Je gaat technieken ontdekken zoals tokenisatie, stemming, lemmatisering en coderingsmethoden zoals one-hot-codering, Bag-of-Words en TF-IDF, en je gaat ze gebruiken met Convolutional Neural Networks (CNN's) en Recurrent Neural Networks (RNN's) voor tekstclassificatie.

Wees creatief met tekstgeneratie en RNN's

De reis gaat verder terwijl je leert hoe Recurrent Neural Networks (RNN's) tekstgeneratie mogelijk maken en je de fascinerende wereld van Generative Adversarial Networks (GAN's) voor tekstgeneratie ontdekt. Je zult ook vooraf getrainde modellen ontdekken die vloeiende en creatieve teksten kunnen genereren.

Maak krachtige modellen voor tekstclassificatie

Tot slot ga je dieper in op geavanceerde onderwerpen op het gebied van deep learning voor tekst, zoals transfer learning-technieken voor tekstclassificatie en het benutten van de kracht van vooraf getrainde modellen. Je leert over de Transformer-architectuur en het aandachtsmechanisme en begrijpt hoe je ze kunt gebruiken bij tekstverwerking. Aan het einde van deze cursus heb je praktische ervaring en vaardigheden opgedaan om met complexe tekstgegevens om te gaan en krachtige deep learning-modellen te bouwen.

Vereisten

Intermediate Deep Learning with PyTorch

1

Introduction to Deep Learning for Text with PyTorch

This chapter introduces you to deep learning for text and its applications. Learn how to use PyTorch for text processing and get hands-on experience with techniques such as tokenization, stemming, stopword removal, and more. Understand the importance of encoding text data and implement encoding techniques using PyTorch. Finally, consolidate your knowledge by building a text processing pipeline combining these techniques.

Introduction to preprocessing for text

Word frequency analysis

Preprocessing text

Encoding text data

One-hot encoded book titles

Bag-of-words for book titles

Applying TF-IDF to book descriptions

Introduction to building a text processing pipeline

Shakespearean language preprocessing pipeline

Shakespearean language encoder

Hoofdstuk Beginnen

2

Text Classification with PyTorch

Explore text classification and its role in Natural Language Processing (NLP). Apply your skills to implement word embeddings and develop both Convolutional Neural Networks (CNNs) and Recurrent Neural Networks (RNNs) for text classification using PyTorch, and understand how to evaluate your models using suitable metrics.

Overview of Text Classification

Embedding in PyTorch

Categorizing text classification tasks

Convolutional neural networks for text classification

Build a CNN model for text

Train a CNN model for text

Testing the Sentiment Analysis CNN Model

Recurrent neural networks for text classification

Building an RNN model for text

Building an LSTM model for text

Building a GRU model for text

Evaluation metrics for text classification

Evaluating RNN classification models

Evaluating the model's performance

Comparing models

Hoofdstuk Beginnen

3

Text Generation with PyTorch

Venture into the exciting world of text generation and its applications in NLP. Understand how to leverage Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative Adversarial Networks (GANs), and pre-trained models for text generation tasks using PyTorch. Alongside, you'll learn to evaluate the performance of your models using relevant metrics.

Introduction to text generation

Creating a RNN model for text generation

Text generation using RNN - Training and Generation

Generative adversarial networks for text generation

Building a generator and discriminator

Training a GAN model

Pre-trained models for text generation

Text completion with pre-trained GPT-2 models

Language translation with pretrained PyTorch model

Evaluation metrics for text generation

Evaluating pretrained text generation model

Understanding text generation metrics

Hoofdstuk Beginnen

4

Advanced Topics in Deep Learning for Text with PyTorch

Understand the concept of transfer learning and its application in text classification. Explore Transformers, their architecture, and how to use them for text classification and generation tasks. You will also delve into attention mechanisms and their role in text processing. Finally, understand the potential impacts of adversarial attacks on text classification models and learn how to protect your models.

Transfer learning for text classification

Transfer learning using BERT

Evaluating the BERT model

Transformers for text processing

Creating a transformer model

Training and testing the Transformer model

Attention mechanisms for text processing

Creating a RNN model with attention

Training and testing the RNN model with attention

Adversarial attacks on text classification models

Adversarial attack classification

Safeguarding AI at PyBooks

Hoofdstuk Beginnen

Deep Learning voor tekst met PyTorch

Cursus
voltooid

Verdien een prestatieverklaring

Voeg deze referentie toe aan je LinkedIn-profiel, cv of curriculum vitae
Deel het op sociale media en in je functioneringsgesprekSchrijf Je Nu in

Sluit je aan bij meer dan 19 miljoen leerlingen en start vandaag nog met Deep Learning voor tekst met PyTorch!

Maak je gratis account aan

of

Door verder te gaan accepteer je onze Gebruiksvoorwaarden, ons Privacybeleid en dat je gegevens worden opgeslagen in de VS.

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

Maak vooruitgang onderweg met onze mobiele cursussen en dagelijkse 5-minuten programmeeruitdagingen.