Ga naar hoofdinhoud

Cursus

Deep Learning voor tekst met PyTorch

GevorderdVaardigheidsniveau

Bijgewerkt 01-2026

Start Cursus Kosteloos

PyTorchArtificial Intelligence

4 u

16 videos

50 Opdrachten

4,050 XP

10,312

Bewijs van Prestatie

Geliefd bij leerlingen van duizenden bedrijven

Een team trainen?

Probeer voor bedrijven

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

Introductie tot deep learning voor tekst met PyTorch

Dit hoofdstuk introduceert je in deep learning voor tekst en de toepassingen ervan. Leer hoe je PyTorch gebruikt voor tekstverwerking en oefen met technieken zoals tokenization, stemming, het verwijderen van stopwoorden, en meer. Begrijp het belang van het encoden van tekstdata en implementeer encoding-technieken met PyTorch. Sluit af door een tekstverwerkingspipeline te bouwen waarin je deze technieken combineert.

Introductie tot pre-processing voor tekst

Woordanalyse op frequentie

Tekst pre-processen

Tekstgegevens encoderen

One-hot gecodeerde boektitels

Bag-of-words voor boektitels

TF-IDF toepassen op boekbeschrijvingen

Introductie in het bouwen van een tekstverwerkingspipeline

Voorbewerking van Shakespeare-tekst: pipeline

Shakespeareaans taal-encoder

Hoofdstuk beginnen

2

Tekstclassificatie met PyTorch

Verken tekstclassificatie en de rol ervan binnen Natural Language Processing (NLP). Pas je vaardigheden toe om word embeddings te implementeren en ontwikkel zowel Convolutional Neural Networks (CNN’s) als Recurrent Neural Networks (RNN’s) voor tekstclassificatie met PyTorch. Begrijp daarnaast hoe je je modellen evalueert met geschikte metrieken.

Overzicht van tekstclassificatie

Embedding in PyTorch

Tekstclassificatietaken categoriseren

Convolutionele neurale netwerken voor tekstclassificatie

Bouw een CNN-model voor tekst

Train een CNN-model voor tekst

Het Sentimentanalyse-CNN-model testen

Recurrent neural networks voor tekstclassificatie

Een RNN-model voor tekst bouwen

Een LSTM-model voor tekst bouwen

Een GRU-model bouwen voor tekst

Evaluatiemetrics voor tekstclassificatie

RNN-classificatiemodellen evalueren

De prestaties van het model evalueren

Modellen vergelijken

Hoofdstuk beginnen

3

Tekstgeneratie met PyTorch

Waag je aan de spannende wereld van tekstgeneratie en de toepassingen ervan in NLP. Begrijp hoe je Recurrent Neural Networks (RNN’s), Generative Adversarial Networks (GAN’s) en voorgetrainde modellen inzet voor tekstgeneratietaken met PyTorch. Tegelijk leer je de prestaties van je modellen te beoordelen met relevante metrieken.

Introductie tot tekstgeneratie

Een RNN-model maken voor tekstgeneratie

Tekstgeneratie met RNN - Trainen en genereren

Generative adversarial networks voor tekstgeneratie

Een generator en discriminator bouwen

Een GAN-model trainen

Voorgetrainde modellen voor tekstgeneratie

Tekstaanvulling met voorgetrainde GPT-2-modellen

Taalvertaling met een voorgetraind PyTorch-model

Evaluatiemaatstaven voor tekstgeneratie

Een voorgetraind model voor tekstgeneratie evalueren

Inzicht in evaluatiemetrics voor tekstopwekking

Hoofdstuk beginnen

4

Gevorderde onderwerpen in deep learning voor tekst met PyTorch

Begrijp het concept van transfer learning en de toepassing ervan in tekstclassificatie. Verken Transformers, hun architectuur en hoe je ze gebruikt voor taken rond tekstclassificatie en -generatie. Je gaat ook dieper in op attention-mechanismen en hun rol in tekstverwerking. Begrijp ten slotte de mogelijke impact van adversarial attacks op tekstclassificatiemodellen en leer hoe je je modellen beschermt.

Transfer learning voor tekstclassificatie

Transfer learning met BERT

Het BERT-model evalueren

Transformers voor tekstverwerking

Een transformermodel maken

Het Transformer-model trainen en testen

Attention-mechanismen voor tekstverwerking

Een RNN-model met attention maken

RNN-model met attention trainen en testen

Adversariële aanvallen op tekstclassificatiemodellen

Classificatie van adversarial attacks

AI beveiligen bij 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!

Ontwikkel je datavaardigheden met DataCamp voor Mobiel

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