Bu kursları tamamladıktan sonra profesyonel görselleştirmeler ve panolar oluşturma konusunda kendime güveniyorum
Shoebur RahmanSatın Alma Uzmanı, Giz Bangladesh
Kurs Açıklaması
Metin İşleme Tekniklerini Öğrenin
Metin işlemenin temel ilkelerini öğrenecek, derin öğrenme modelleri için metin verilerini ön işleme ve kodlama yöntemlerini öğreneceksiniz. Tokenleştirme, kökleme, lemmatizasyon gibi teknikleri ve tekli kodlama, Bag-of-Words ve TF-IDF gibi kodlama yöntemlerini keşfedecek ve bunları metin sınıflandırması için Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ve Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN) ile birlikte kullanacaksınız.Metin Üretimi ve RNN'lerle Yaratıcı Olun
Yolculuk, Tekrarlayan Sinir Ağlarının (RNN) metin oluşturmayı nasıl mümkün kıldığını öğrenirken ve metin oluşturma için Generative Adversarial Networks (GAN) adlı büyüleyici dünyayı keşfederken devam ediyor. Ayrıca, akıcı ve yaratıcı metinler üretebilen önceden eğitilmiş modeller de keşfedeceksiniz.Metin Sınıflandırması için Güçlü Modeller Oluşturun
Son olarak, metin sınıflandırması için transfer öğrenme teknikleri ve önceden eğitilmiş modellerin gücünden yararlanma dahil olmak üzere, metin için derin öğrenmenin ileri düzey konularını inceleyeceksiniz. Transformer mimarisi ve dikkat mekanizması hakkında bilgi edinecek ve bunların metin işlemede nasıl uygulandığını anlayacaksınız. Bu kursun sonunda, karmaşık metin verilerini işleme ve güçlü derin öğrenme modelleri oluşturma konusunda pratik deneyim ve beceriler kazanmış olacaksınız.Ön Koşullar
Müfredat
Kurs planı
1
PyTorch ile Metin için Deep Learning’e Giriş
Bu bölüm, seni metin için deep learning ve uygulamalarıyla tanıştırır. PyTorch’u metin işleme için nasıl kullanacağını öğren ve tokenizasyon, gövdeleme (stemming), durak sözcük (stopword) temizleme ve daha fazlası gibi tekniklerle uygulamalı deneyim kazan. Metin verisini kodlamanın önemini anla ve PyTorch kullanarak kodlama tekniklerini uygula. Son olarak, bu teknikleri birleştirerek bir metin işleme hattı (pipeline) kurup bilgilerini pekiştir.
- Metin için ön işleme giriş50 XP
- Kelime sıklığı analizi100 XP
- Metni ön işleme100 XP
- Metin verisini kodlama50 XP
- One-hot kodlanmış kitap başlıkları100 XP
- Kitap başlıkları için Bag-of-words100 XP
- Kitap açıklamalarına TF-IDF uygulama100 XP
- Metin işleme hattı oluşturmaya giriş50 XP
- Shakespeare dilinde ön işleme hattı100 XP
- Shakespeare dili kodlayıcı100 XP
2
PyTorch ile Metin Sınıflandırma
Metin sınıflandırmayı ve Doğal Dil İşleme (NLP) içindeki rolünü keşfet. PyTorch kullanarak sözcük gömmeleri (word embeddings) uygula ve metin sınıflandırma için Evrişimli Sinir Ağları (CNN) ile Yinelenen Sinir Ağları (RNN) geliştir; ayrıca modellerini uygun metriklerle nasıl değerlendireceğini anla.
3
PyTorch ile Metin Üretimi
Metin üretiminin heyecan verici dünyasına ve NLP’deki uygulamalarına adım at. PyTorch kullanarak metin üretim görevleri için Yinelenen Sinir Ağları (RNN), Üretici Çekişmeli Ağlar (GAN) ve önceden eğitilmiş modellerden nasıl yararlanacağını öğren. Ayrıca, modellerinin performansını ilgili metriklerle değerlendirmeyi öğreneceksin.
4
PyTorch ile Metin için Deep Learning’de İleri Konular
Transfer öğrenme kavramını ve metin sınıflandırmadaki kullanımını anla. Transformer’ları, mimarilerini ve onları metin sınıflandırma ile metin üretimi görevlerinde nasıl kullanacağını keşfet. Ayrıca dikkat (attention) mekanizmalarına ve metin işlemedeki rollerine de dalacaksın. Son olarak, düşmanca saldırıların metin sınıflandırma modelleri üzerindeki olası etkilerini anla ve modellerini nasıl koruyacağını öğren.
PyTorch ile Metin için Deep Learning
Kurs
Tamamlandı
