Deeplearning.ai Natural Language Processing Specialization
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Este repositorio contiene mis notas personales sobre los cursos de especialización de NLP.
Deeplearning.ai contiene cuatro cursos que se pueden tomar en Coursera. Los cuatro cursos son:
El procesamiento del lenguaje natural (PNL) utiliza algoritmos para comprender y manipular el lenguaje humano. Esta tecnología es una de las áreas más ampliamente aplicadas de aprendizaje automático. A medida que AI continúa expandiéndose, también lo hará la demanda de profesionales expertos en la creación de modelos que analizan el habla y el lenguaje, descubren patrones contextuales y producirán ideas de texto y audio.
Al final de esta especialización, estará listo para diseñar aplicaciones de PNL que realicen análisis de preguntas y sentimientos, creen herramientas para traducir idiomas y resumir el texto, e incluso construir chatbots. Estas y otras aplicaciones de PNL estarán a la vanguardia de la próxima transformación a un futuro con AI.
Esta especialización es diseñada y enseñada por dos expertos en PNL, aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Younes Bensouda Mourri es instructora de IA en la Universidad de Stanford que también ayudó a construir la especialización de aprendizaje profundo. Łukasz Kaiser es un científico de investigación de personal en Google Brain y coautor de TensorFlow, las bibliotecas Tensor2Tensor y Trax, y el documento del transformador.
Esta especialización lo equipará con las técnicas de aprendizaje profundo de última generación necesarios para construir sistemas de PNL de vanguardia:
• Use la regresión logística, los bayes ingenuos y los vectores de palabras para implementar el análisis de sentimientos, completar analogías y traducir palabras, y utilizar el hash de la localidad para los vecinos más cercanos.
• Use la programación dinámica, los modelos ocultos de Markov y los incrustaciones de palabras para autocorrectar palabras mal escritas, autocompletar oraciones parciales e identificar etiquetas de voz por parte de las palabras.
• Use redes neuronales densas y recurrentes, LSTM, Grus y redes siamesas en TensorFlow y Trax para realizar análisis de sentimientos avanzados, generación de texto, reconocimiento de entidad nombrado e identificar preguntas duplicadas.
• Use el codificador del codificador, el causal y la autoatición para realizar la traducción automática avanzada de oraciones completas, resumen de texto, respuesta de pregunta y construir chatbots. ¡Los modelos cubiertos incluyen T5, Bert, Transformer, Reformer y más! ¡Disfrutar!
Comparto los cuadernos de asignación con mi código precargado y del código de contribuyentes estructurado como en el curso del curso/semana Los cuadernos de asignación están sujetos a cambios a través del tiempo.
Una vez que se inscribió en el curso, se le invita a unirse a un espacio de trabajo Slack para esta especialización: únase al espacio de trabajo Slack yendo al siguiente enlace profundo learninai-nlp.slack.com Este espacio de trabajo Slack incluye todos los cursos de esta especialización.
Ibrahim Jelliti © 2020
