Deeplearning.ai Natural Language Processing Specialization
1.0: Merge pull request #70 from farhan-najeeb
Нажмите на изображение 
Этот репозиторий содержит мои личные заметки на курсах специализации NLP Deeplearning.ai.
Deeplearning.ai содержит четыре курса, которые можно пройти на Coursera. Четыре курса:
Обработка естественного языка (NLP) использует алгоритмы для понимания и манипулирования человеческим языком. Эта технология является одной из наиболее широко применяемых областей машинного обучения. По мере того, как ИИ продолжает расширяться, и спрос на профессионалов, обладающий опытом создания моделей, которые анализируют речь и язык, раскрывают контекстуальные модели и дают представление о текстах и аудио.
К концу этой специализации вы будете готовы разработать приложения NLP, которые выполняют анализ ответов на вопросы и настроения, создают инструменты для перевода языков и суммирования текста и даже создания чат-ботов. Эти и другие приложения NLP будут в авангарде предстоящего преобразования в будущее, способствующее AI.
Эта специализация разработана и преподается двумя экспертами в НЛП, машинном обучении и глубоком обучении. ЮНС Бенсуда Мурри - инструктор по искусственному интеллекту в Стэнфордском университете, который также помог построить специализацию по глубокому обучению. Внукаш Кайзер-ученый-исследователь штата Google Brain и соавтор Tensorflow, библиотеки Tensor2tensor и Trax, а также документ Transformer.
Эта специализация обеспечит вам современные методы глубокого обучения, необходимые для создания передовых систем НЛП:
• Используйте логистическую регрессию, наивную байесу и векторы слов для реализации анализа настроений, полных аналогий и преобразования слов, а также используйте, чувствительное к месту, для приблизительных ближайших соседей.
• Используйте динамическое программирование, скрытые модели Маркова и встроения слов для автозакомплектованных слов с ошибками, автозаполненными частичными предложениями и идентифицируйте теги частиц речи для слов.
• Используйте плотные и повторяющиеся нейронные сети, LSTMS, Grus и Siamese Networks в Tensorflow и Trax для проведения расширенного анализа настроений, генерации текста, названного распознавания сущности и определения дублирующих вопросов.
• Используйте энкодер-декодер, причинно-следственную связь и самоуверенность для выполнения расширенного машинного перевода полных предложений, текстового обобщения, ответа вопросам и для создания чат-ботов. Покрытые модели включают T5, Bert, Transformer, Reformer и многое другое! Наслаждаться!
Я делюсь записями по назначению с моим предварительно заполненным и из кода участников, связанного с учетом курса/недели, записные книжки для назначения подлежат изменению во времени.
После того, как вы записались на курс, вам приглашается присоединиться к Slack Workspace для этой специализации: пожалуйста, присоединяйтесь к рабочее пространство Slack, перейдя на следующую ссылку Deeplearningai-nlp.slack.com. Это рабочее пространство Slack включает в себя все курсы этой специализации.
Ибрагим Джеллити © 2020
