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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/natural-language-processing-with-cutting-edge-models/
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课程名称：自然语言处理大师班与前沿模型：面向每位学生 课程概述： 本课程是一门大型的3合1课程，内容涵盖以下三个重要主题： 1. 文本预处理与文本向量化 2. 机器学习与统计方法 3. 深度学习在自然语言处理中的应用及生成式AI的文本处理 本课程涉及通过机器学习模型、统计模型以及先进的深度学习模型（如LSTM和Transformer）进行各种自然语言处理（NLP）任务的所有方面。课程还将为学习AI相关的最新和突破性主题（如大型语言模型、扩散模型等）奠定基础。整个课程强调实践，提供了所有自然语言处理任务的实际操作与Python实现。 课程内容包括： - 课程介绍 - Google Colab简介 - 自然语言处理概论 - 文本预处理 - 文本向量化 - 基于机器学习模型的文本分类 - 情感分析 - 垃圾邮件检测 - 迪利克雷分布 - 主题建模 - 神经网络 - 文本分类的神经网络 - 词嵌入 - 神经词嵌入 - 自然语言处理的生成式AI - 文本生成的马尔可夫模型 - 循环神经网络（RNN） - 序列到序列（Seq2Seq）网络与文本生成、语言翻译 - Transformers - 双向LSTM - Python基础回顾 适合对象： - 报名参与自然语言处理课程的学生 - 希望从基础到高级学习自然语言处理的初学者 - 人工智能与自然语言处理领域的研究人员 - 希望在解决不同NLP任务中提升Python编程技能的学生与研究者 - 想从Matlab和其他编程语言转向Python的开发者 通过本课程，学习者将能够掌握最新自然语言处理技术，提升他们在AI领域的专业技能。
Hi everyone,This is a massive 3-in-1 course covering the following:1. Text Preprocessing and Text Vectorization2. Machine Learning and Statistical Methods3. Deep Learning for NLP and Generative AI for text.This course covers all the aspects of performing different Natural Language processing using Machine Learning Models, Statistical Models and State of the art Deep Learning Models such as LSTM and Transformers.This course will set the foundation for learning the most recent and groundbreaking topics in AI related Natural processing tasks such as Large Language Models, Diffusion models etc.This course includes the practical oriented explanations for all Natural Language Processing tasks with implementation in PythonSections of the Course· Introduction of the Course· Introduction to Google Colab· Introduction to Natural Language Processing· Text Preprocessing· Text Vectorization· Text Classification with Machine Learning Models· Sentiment Analysis· Spam Detection· Dirichlet Distribution· Topic Modeling· Neural Networks· Neural Networks for Text Classification· Word Embeddings· Neural Word Embeddings· Generative AI for NLP· Markov Model for Text Generation· Recurrent Neural Networks ( RNN )· Sequence to sequence (Seq2Seq) Networks. Seq2Seq Networks for Text Generation. Seq2Seq Networks for Language Translation· Transformers· Bidirectional LSTM· Python RefresherWho this course is for:· Students enrolled in Natural Language processing course.· Beginners who want to learn Natural Language Processing from fundamentals to advanced level· Researchers in Artificial Intelligence and Natural Language Processing.· Students and Researchers who want to develop Python Programming skills while solving different NLP tasks.· Want to switch from Matlab and Other Programming Languages to Python.
