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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/machine-learning-natural-language-processing/
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课程名称：机器学习：使用Python进行自然语言处理 课程概述： 你是否想要深入理解机器学习、深度学习以及特别是自然语言处理（NLP）？那么这个课程正是为你量身定做的！该课程旨在为学员提供全面的自然语言处理知识，包括深度学习、机器学习、N-Gram模型、词嵌入、维特比算法、循环神经网络（RNN）、马尔可夫模型、朴素贝叶斯算法、Word2Vec、ChatGPT、神经网络、长短期记忆网络（LSTM）、序列到序列（Seq2Seq）、变换器（Transformer）以及大型语言模型（LLMs），使用工具包括PyTorch和NumPy。 课程内容包括： 1. **介绍**：课程讲师Philipp将介绍自然语言处理(NLP)的魅力，并概述课程的内容。 2. **下载课程材料**：了解如何下载和设置Anaconda，以创建有效的编程环境。 3. **NL基础**：探索自然语言处理的基本概念和统计方法的演变。 4. **N-gram语言模型**：学习N-gram模型的原理，并进行Python实践项目。 5. **文本分类**：理解文本分类的重要性，掌握朴素贝叶斯算法的基础应用。 6. **词嵌入**：探讨在NLP模型中如何表示单词，以及词嵌入的重要性。 7. **Word2Vec**：深入了解Skip-Gram模型及其在捕捉单词语义关系中的应用。 8. **隐马尔可夫模型**：学习如何使用隐马尔可夫模型进行序列数据的处理。 9. **神经网络应用于NLP**：学习各种神经网络的工作原理及其在语言模式识别中的应用。 10. **循环神经网络**：掌握如何处理序列数据并应用于文本生成。 11. **长短期记忆网络**：了解LSTM的结构及其优越性。 12. **Seq2Seq模型**：构建基于编码器-解码器架构的机器翻译模型。 13. **注意力机制**：学习如何通过注意力机制提升模型性能。 14. **变换器与大型语言模型**：了解变换器和LLMs的强大功能及其实现方法。 15. **用PyTorch实现变换器**：通过实际操作，学习如何分步构建和训练变换器模型。 16. **GPT-3**：探讨GPT-3这一先进大型语言模型的架构及其应用。 17. **数学与工具**：学习与实现NLP模型相关的数学基础和工具，比如NumPy和PyTorch。 18-22. **Python基础**：为初学者提供Python的全面介绍，包括数据类型、数据结构、循环和函数等内容。 23-24. **Python数据处理与可视化**：掌握使用Python进行数据加载、处理和可视化的技巧，学习pandas和matplotlib的应用。 课程提供： - 10小时的NLP全面课程内容 - 访问社区，与其他学员交流 - 来自专家Philipp的支持 - 终身访问课程及未来更新 - 30天100%退款保证 现在就报名参加这个课程，开始你的学习之旅吧！我们期待在第一课与你见面！
Möchtest du die Themen Machine Learning, Deep Learning und speziell Natural Language Processing endlich verstehen und deiner Neugier nachgehen?Dann ist dieser Kurs genau das Richtige für Dich!NLP mit Python: Deep Learning, Marchine Learning, N-Gram, Word Embedding, Viterbi, Rekurrente Neuronale Netze (RNN), Markov, Naive Bayes, Word2Vec, ChatGPT, Neuronale Netze, KI, Long short term memory (LSTM), Seq2Seq, Transformer / Large Language Models (LLMs), PyTorch, Numpy...Hast du dich schonmal gefragt wie es wäre...eine der nachgefragtesten Fähigkeiten in 2024 zu lernen?endlich das komplexe Thema NLP zu verstehen?dahinter zu blicken wie ChatGPT funktioniert?Mit diesem Kurs bekommst du dein Komplettpaket für das Thema Natural Language Processing und allem was dazu gehört:Abschnitt 1: IntroductionIn diesem Auftakt des Kurses begrüßt dich Philipp, dein Dozent, und gibt dir einen Vorgeschmack darauf, was dich erwartet. Er skizziert die faszinierende Welt des Natural Language Processing mit Python und zeigt dir, welche spannenden Einblicke und Fähigkeiten du in den kommenden Abschnitten erlangen wirst.Abschnitt 2: Download der KursmaterialienBevor es richtig losgeht, ist es wichtig, die richtigen Werkzeuge zu haben. Hier lernst du, wie du Anaconda herunterlädst und einrichtest, um eine effiziente Programmierumgebung für den Kurs zu schaffen.Abschnitt 3: Einleitung NLPNun tauchst du ein in die Grundlagen des Natural Language Processing. Von den grundlegenden Definitionen über die Entwicklung von statistischen Ansätzen bis hin zum aktuellen Zeitalter des Deep Learnings erforschst du, warum Sprachverarbeitung so herausfordernd und gleichzeitig faszinierend ist.Abschnitt 4: N-gram SprachmodelleHier wird es praktisch! Du lernst, wie N-gram Sprachmodelle funktionieren, von der Markov-Annahme bis hin zur Evaluierung und Glättungstechniken. Mit Python-Projekten in mehreren Teilen wirst du diese Konzepte direkt umsetzen und ein Verständnis für ihre Anwendung entwickeln.Abschnitt 5: TextklassifikationWarum ist Textklassifikation wichtig und welche Verfahren stehen zur Verfügung? Du entdeckst die Grundlagen, insbesondere den Naive-Bayes-Algorithmus, und siehst, wie er in der Praxis angewendet wird. Durch eine umfassende Implementierung in Python wirst du in der Lage sein, Texte automatisch zu klassifizieren.Abschnitt 6: WorteinbettungenWie werden Wörter in NLP-Modellen repräsentiert? Diese Frage wird in diesem Abschnitt beantwortet, wenn du die Bedeutung von Word Embeddings erkundest. Du wirst sehen, warum sie so wichtig sind und wie sie die Grundlage für viele fortschrittliche NLP-Anwendungen bilden.Abschnitt 7: Word2VecHier steigst du tiefer in die Welt der Wortvektoren ein, insbesondere mit dem beliebten Skip-Gram-Modell. Du wirst verstehen, wie das Training funktioniert und wie du es in Python implementierst, um die semantischen Beziehungen zwischen Wörtern zu erfassen.Abschnitt 8: Hidden Markov ModelsDie Sequenzmodellierung ist ein entscheidender Schritt für fortgeschrittene NLP-Anwendungen. Mit Hidden Markov Models und dem Viterbi-Algorithmus lernst du, wie man beispielsweise Wortarten bestimmt und die Wahrscheinlichkeit von Sequenzen berechnet.Abschnitt 9: Neuronale Netze für NLPNeuronale Netze sind das Herzstück vieler moderner NLP-Modelle. Von Feedforward-Netzwerken bis hin zu komplexen RNNs lernst du, wie sie funktionieren und wie du sie effektiv implementierst, um Sprachmuster zu erkennen und Sprachgenerierung durchzuführen.Abschnitt 10: Rekurrente Neuronale NetzeHier wird es rekursiv! RNNs bieten die Möglichkeit, Sequenzdaten zu verarbeiten, was sie ideal für NLP-Anwendungen macht. Du lernst ihre Architektur kennen, trainierst sie und siehst, wie sie zur Textgenerierung eingesetzt werden können.Abschnitt 11: Long short term memoryLSTM-Netzwerke sind eine Weiterentwicklung von RNNs, die das Problem des Verschwindens oder Explodierens von Gradienten angehen. Du wirst verstehen, wie sie funktionieren und wie sie klassischen RNNs überlegen sind.Abschnitt 12: Seq2SeqDie nächste Stufe der NLP-Modellierung: Seq2Seq. Hier erfährst du, wie man maschinelle Übersetzer und andere auf Encoder-Decoder-Architekturen basierende Modelle baut. Du wirst sehen, wie sie trainiert werden und wie sie effektiv für Aufgaben wie Übersetzung eingesetzt werden können.Abschnitt 13: AttentionDas Schlüsselkonzept, das viele moderne NLP-Modelle antreibt: Attention. Du wirst verstehen, wie Attention funktioniert, wie es sequenzielle Modelle verbessert und wie du es selbst implementieren kannst.Abschnitt 14: Transformer / Large Language Models (LLMs)Die Evolution der NLP-Modelle: Transformer und Large Language Models. Du wirst sehen, warum sie so leistungsstark sind, wie sie funktionieren und wie du sie selbst implementieren kannst, um fortgeschrittene NLP-Aufgaben zu lösen.Abschnitt 15: Transformer Implementierung mit PyTorchJetzt wird es praktisch! Mit PyTorch lernst du, wie du Transformer-Modelle von Grund auf baust, trainierst und verwendest, um NLP-Aufgaben zu lösen. Durch praktische Übungen wirst du mit den Werkzeugen und Techniken vertraut gemacht, die du für eigene Projekte benötigst.Abschnitt 16: GPT-3Hier erkundest du die Architektur und Funktionsweise von GPT-3, einem der fortschrittlichsten Large Language Models. Du wirst sehen, wie es trainiert wird und welche Anwendungen es bietet.#Abschnitt 17: Mathe, numpy, PyTorchUm die NLP-Modelle wirklich zu verstehen und zu implementieren, musst du die Mathematik dahinter beherrschen. Hier lernst du die grundlegenden Konzepte und Werkzeuge wie numpy und PyTorch kennen, die dir dabei helfen.Abschnitt 18-22: Python IntroBevor es losgeht, ist es wichtig, eine solide Grundlage in Python zu haben. Diese Abschnitte bieten eine umfassende Einführung in die Python-Grundlagen, von den Datentypen über Datenstrukturen bis hin zu Schleifen und Funktionen.Abschnitt 23-24: Python für Datenverarbeitung und VisualisierungSchließlich lernst du, wie du Daten mit Python laden, aufbereiten und visualisieren kannst, um sie für deine NLP-Projekte zu verwenden. Von pandas für Datenverarbeitung bis hin zu matplotlib für Visualisierungen wirst du alle wichtigen Werkzeuge kennenlernen. Die Python Abschnitte sind für die Teilnehmer gedacht, die noch keine Vorkenntnisse mit Python haben.Du bekommst sofortigen Zugriff auf:10 Stunden NLP KomplettpaketZugang zur Community. Austausch mit allen KursmitgliedernSupport von Experte PhilippLebenslanger Zugriff auf den Kurs und alle zukünftigen UpdatesUdemy Zufriedenheitsgarantie Udemy hat eine 30 Tage 100% Geld zurück Garantie. Wenn Du also doch nicht zufrieden mit dem Kauf bist, bekommst du das gesamte Geld sofort zurück!Schreibe dich jetzt in den Kurs ein starte noch heute das Lernen!Wir freuen uns schon Dich in der ersten Lektion begrüßen zu dürfen!Philipp & Marius
