Deeplearning.ai Natural Language Processing Specialization
1.0: Merge pull request #70 from farhan-najeeb
Klik pada gambar 
Repositori ini berisi catatan pribadi saya tentang deeplearning.ai kursus spesialisasi NLP.
Deeplearning.ai berisi empat kursus yang dapat diambil di Coursera. Keempat kursus adalah:
Natural Language Processing (NLP) menggunakan algoritma untuk memahami dan memanipulasi bahasa manusia. Teknologi ini adalah salah satu bidang pembelajaran mesin yang paling diterapkan secara luas. Ketika AI terus berkembang, demikian juga permintaan bagi para profesional yang terampil dalam membangun model yang menganalisis bicara dan bahasa, mengungkap pola kontekstual, dan menghasilkan wawasan dari teks dan audio.
Pada akhir spesialisasi ini, Anda akan siap merancang aplikasi NLP yang melakukan analisis pertanyaan dan sentimen pertanyaan, membuat alat untuk menerjemahkan bahasa dan merangkum teks, dan bahkan membangun chatbots. Aplikasi NLP ini dan lainnya akan berada di garis depan transformasi yang akan datang ke masa depan yang bertenaga AI.
Spesialisasi ini dirancang dan diajarkan oleh dua ahli di NLP, pembelajaran mesin, dan pembelajaran yang mendalam. Younes Bensouda Mourri adalah instruktur AI di Universitas Stanford yang juga membantu membangun spesialisasi pembelajaran yang mendalam. Łukasz Kaiser adalah ilmuwan riset staf di Google Brain dan rekan penulis TensorFlow, perpustakaan Tensor2Tensor dan Trax, dan kertas transformator.
Spesialisasi ini akan membekali Anda dengan teknik pembelajaran mendalam canggih yang diperlukan untuk membangun sistem NLP mutakhir:
• Gunakan regresi logistik, bayes naif, dan vektor kata untuk mengimplementasikan analisis sentimen, analogi lengkap, dan menerjemahkan kata -kata, dan menggunakan hashing sensitif lokalitas untuk perkiraan tetangga terdekat.
• Gunakan pemrograman dinamis, model Markov tersembunyi, dan embeddings kata untuk mengorokreksi kata-kata yang salah mengeja, kalimat parsial yang lengkap, dan mengidentifikasi tag bagian-dari-pidato untuk kata-kata.
• Gunakan jaringan saraf yang padat dan berulang, LSTM, Grus, dan jaringan Siam di TensorFlow dan Trax untuk melakukan analisis sentimen canggih, pembuatan teks, pengenalan entitas yang disebut, dan untuk mengidentifikasi pertanyaan duplikat.
• Gunakan enkoder-dekoder, kausal, dan perhatian diri untuk melakukan terjemahan mesin canggih dari kalimat lengkap, peringkasan teks, pertanyaan pertanyaan dan untuk membangun chatbots. Model yang dibahas termasuk T5, Bert, Transformer, Reformer, dan banyak lagi! Menikmati!
Saya membagikan buku catatan tugas dengan saya yang sudah prefilled dan dari kode kontributor structred seperti dalam kursus kursus/minggu notebook penugasan dapat berubah melalui waktu.
Setelah Anda mendaftar ke kursus, Anda diundang untuk bergabung dengan Slack Workspace untuk spesialisasi ini: Silakan bergabung dengan Slack Workspace dengan pergi ke tautan berikut deeplearningai-nlp.slack.com Slack Workspace ini mencakup semua kursus spesialisasi ini.
Ibrahim Jelliti © 2020
