Name: Deep Learning cho Văn bản với PyTorch
Rating: 4.770334928229665 (836 reviews)

Mô tả khóa học

Yêu cầu tiên quyết

Intermediate Deep Learning with PyTorch

Chương trình học

Đề cương khóa học

Giới thiệu về Deep Learning cho Văn bản với PyTorch

Chương này giới thiệu bạn với deep learning cho văn bản và các ứng dụng của nó. Học cách dùng PyTorch để xử lý văn bản và thực hành các kỹ thuật như tokenization, stemming, loại bỏ stopword, và hơn thế nữa. Hiểu tầm quan trọng của việc mã hóa dữ liệu văn bản và triển khai các kỹ thuật mã hóa bằng PyTorch. Cuối cùng, củng cố kiến thức bằng cách xây dựng một pipeline xử lý văn bản kết hợp các kỹ thuật này.

Bắt đầu chương

Phân loại văn bản với PyTorch

Khám phá phân loại văn bản và vai trò của nó trong Xử lý Ngôn ngữ Tự nhiên (NLP). Vận dụng kỹ năng của bạn để triển khai word embedding và phát triển cả Mạng Nơ-ron Tích chập (CNN) và Mạng Nơ-ron Hồi quy (RNN) cho bài toán phân loại văn bản bằng PyTorch, đồng thời hiểu cách đánh giá mô hình với các chỉ số phù hợp.

Bắt đầu chương

Sinh văn bản với PyTorch

Bước vào thế giới thú vị của sinh văn bản và các ứng dụng trong NLP. Hiểu cách tận dụng Mạng Nơ-ron Hồi quy (RNN), Mạng Đối nghịch Sinh (GAN), và các mô hình pre-trained cho các tác vụ sinh văn bản bằng PyTorch. Song song đó, bạn sẽ học cách đánh giá hiệu năng mô hình bằng các chỉ số liên quan.

Bắt đầu chương

Chủ đề nâng cao trong Deep Learning cho Văn bản với PyTorch

Hiểu khái niệm transfer learning và cách áp dụng trong phân loại văn bản. Khám phá Transformers, kiến trúc của chúng, và cách dùng cho các tác vụ phân loại và sinh văn bản. Bạn cũng sẽ tìm hiểu cơ chế attention và vai trò của nó trong xử lý văn bản. Cuối cùng, hiểu tác động tiềm ẩn của các tấn công đối kháng lên mô hình phân loại văn bản và học cách bảo vệ mô hình của bạn.