After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Învață tehnici de procesare a textului
Vei aprofunda principiile fundamentale ale procesării textului, învățând cum să preprocesezi și să codifici datele text pentru modelele de deep learning. Vei explora tehnici precum tokenizarea, stemming-ul, lematizarea și metode de codificare precum one-hot encoding, Bag-of-Words și TF-IDF, folosindu-le împreună cu rețele neuronale convoluționale (CNN) și rețele neuronale recurente (RNN) pentru clasificarea textului.Deveniți creativ cu generarea de text și RNN-urile
Călătoria continuă pe măsură ce înveți cum Rețelele Neuronale Recurente (RNN-uri) permit generarea de text și explorezi lumea fascinantă a Rețelelor Adversariale Generative (GAN-uri) pentru generarea de text. În plus, vei descoperi modele pre-antrenate care pot genera text cu fluență și creativitate.Construiește modele puternice pentru clasificarea textului
În cele din urmă, vei aprofunda subiecte avansate din deep learning pentru text, inclusiv tehnici de transfer learning pentru clasificarea textului și valorificarea puterii modelelor pre-antrenate. Vei învăța despre arhitectura Transformer și mecanismul de atenție și vei înțelege aplicarea lor în procesarea textului. La finalul acestui curs, vei fi dobândit experiență practică și abilitățile necesare pentru a gestiona date textuale complexe și pentru a construi modele puternice de deep learning.Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Introducere în Deep Learning pentru text cu PyTorch
Acest capitol te introduce în învățarea profundă aplicată textului și în domeniile sale de utilizare. Vei învăța să folosești PyTorch pentru procesarea textului și vei exersa tehnici precum tokenizarea, stemming-ul, eliminarea cuvintelor de stop și altele. Vei înțelege importanța codificării datelor text și vei implementa tehnici de codificare cu PyTorch. La final, îți vei consolida cunoștințele construind un pipeline de procesare a textului care combină aceste tehnici.
- Introducere în preprocesarea textului50 XP
- Analiza frecvenței cuvintelor100 XP
- Preprocesarea textului100 XP
- Codificarea datelor text50 XP
- Titluri de cărți codificate one-hot100 XP
- Bag-of-words pentru titluri de cărți100 XP
- Aplicarea TF-IDF pe descrierile de cărți100 XP
- Introducere în construirea unui pipeline de procesare a textului50 XP
- Pipeline de preprocesare a limbajului shakespearian100 XP
- Encoder pentru limbajul shakespearian100 XP
2
Clasificarea textului cu PyTorch
Explorează clasificarea textului și rolul acesteia în Procesarea Limbajului Natural (NLP). Îți vei pune în practică cunoștințele implementând word embeddings și dezvoltând atât Rețele Neuronale Convoluționale (CNN), cât și Rețele Neuronale Recurente (RNN) pentru clasificarea textului cu PyTorch. Vei înțelege, de asemenea, cum să evaluezi modelele folosind metrici adecvate.
3
Generarea textului cu PyTorch
Aventurează-te în fascinanta lume a generării de text și a aplicațiilor sale în NLP. Vei înțelege cum să valorifici Rețelele Neuronale Recurente (RNN), Rețelele Adversariale Generative (GAN) și modelele pre-antrenate pentru sarcini de generare a textului cu PyTorch. În plus, vei învăța să evaluezi performanța modelelor folosind metrici relevante.
4
Subiecte avansate în Deep Learning pentru text cu PyTorch
Înțelege conceptul de transfer learning și aplicarea sa în clasificarea textului. Explorează Transformerele, arhitectura lor și modul în care pot fi folosite pentru clasificarea și generarea textului. Vei aprofunda, de asemenea, mecanismele de atenție și rolul lor în procesarea textului. La final, vei înțelege impactul potențial al atacurilor adversariale asupra modelelor de clasificare a textului și vei învăța cum să îți protejezi modelele.
Deep Learning pentru text cu PyTorch
Curs
finalizat
