零基礎學AI - NLP五大模型應用實戰

    五大經典模型一次掌握!從 Word2Vec 到最新的 BERT, 「深度學習」加上「語言學」,一個下午讓你的電腦學會「和人說話」

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    • 五個NLP現役模型(CharRNN、 Seq2Seq、Word2Vec、FastText、BERT)

    • 詞向量、序列式模型......等語意分析重要觀念!

    • 統整各個模型的適用情形比較與優缺改進方式

    • 從老技術到新應用,完整的NLP技術發展時間軸

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    一次學習 NLP  5 個經典模型,完整攻略 NLP 技術!

    不用找了!這堂課已涵蓋大部分的 NLP 應用範圍。


    完整規劃

    統整NLP各種知識與模型,學完便可輕鬆入門語言分析!



    全面|搜索、摘要、翻譯、回答

    你將可以利用這五種模型,處理大部分的NLP應用範疇!



    實例演練

    透過練習你將有能力打造屬於自己的NLP應用!


    快速認識自然語言處理(NLP)

    NLP 「自然語言處理」,是當今發展火熱的 AI 技術之ㄧ,目標在於「讓電腦正確地解讀人類語言,落實生活中的各種應用。



    「你生活中的這些服務,都有NLP的影子在裡面!」


    # 從Siri、Netflix、Alexa到Gmail,你用過哪一些呢?



    五大經典模型,帶你進入 NLP 世界!


    重點學習 1、Word2Vec:最經典的詞嵌入演模型!

    • 重點名詞:CBOW、 Skip-Gram
    • 主要應用:根據上下文預測目標詞、根據上下文預測目標詞
    • 訓練技巧:負採樣、分級Softmax

    # 想讓機器理解語言,就得先將語言數學化!


    重點學習 2、Fasttext:大量文本快速分類!

    • 重點名詞:Subwords、N-gram 
    • 主要應用:相似詞搜尋引擎、大量文本分類
    • 訓練技巧:載入預訓練的詞向量

    # Facebook釋出的開源模型,簡單而快速!


    重點學習 3、CharRNN:序列問題處理專家!

    • 重點名詞:RNN、LSTM
    • 主要應用:文本分類、內容生成、序列數據的推測
    • 訓練技巧:Gates權重初始化、Clipping Gradients 

    # 輸入足量文本資料,電腦也能成為小說家!


    重點學習 4、Seq2seq:時間序列與自動回答!

    • 重點名詞:Encoder、Decoder、DNNs
    • 主要應用:自動翻譯、智能問答、自動編碼與分類
    • 訓練技巧:Basic Attention、Machine Translation

    # 讓電腦變成智能管家,分類、翻譯、回答樣樣來!


    重點學習 5、BERT:2小時就能上手的最強NLP訓練模型!

    • 重點名詞:Self-attention、Transfomer
    • 主要應用:問答系統、搜索系統、閱讀理解
    • 訓練技巧:載入預訓練的詞向量

    # 現行主流架構,學完就能親上戰場!


    三大解藥,大幅降低 NLP 學習門檻

    # 想參加NLP的課程,課程內容描述往往含糊,費用卻動輒數萬!買不下手?

    # 在網路上找尋NLP相關資訊,卻因太多片段知識,光整理資訊就耗費精神?


    別擔心!這堂課正是為了讓剛接觸AI學習的你可以無痛上手而準備的!

    • 一次統整五大模型優缺點與適用情形,讓你能夠針對問題需求選擇相應模型

    • 不需死背任何數學式子,只教你最簡單易懂的核心觀念以及最貼近實戰的開發技巧!
    • 系列課程,從打底到應用通通包含,以適合自己的步調成為一位NLP工程師!



     零基礎學 AI - 從 Python 語法、深度學習基礎 直通 NLP、GAN 進階應用

    # 沒寫過程式也沒問題,系列課程讓你培養從零到一的完整打底!



    我也適合這堂課嗎?

    如果您...


    具備 Python 基礎能力,非常好!:


    那您就是我們要找的人!不用擔心沒有機器學習基礎,本課程是從基礎知識開始教,並且搭配大量模型實作的實務課,我們希望培養您兼具理論與實務應用的能力。


    未具備 Python 基礎能力,也沒關係 


    本課程將直接透過 Python 搭配 Keras 的應用切入,沒有 Python 基礎的學生會有限縮學習效果的可能。我們幫您想好了!我們提供另外提供包含 Python 基礎課程的組合包,讓您不用再找其他課程、適應不同老師的教學風格,無痛銜接!


    快問快答

    # 如果快問快答沒有解決到您的問題,可以到上方「購課問答」向老師提出您更棒的問題哦!


    Q : 為何不直接挑選現今主流的模型,而是要從早期的模型開始學習呢?


    較晚提出的模型效能會明顯提升,但大多是基於前面模型的改良,因此如果無法了解前面模型的核心所在,將會仍然無法自由的運用。而且本課程所提到的五大模型,仍舊現役並各自有適用的領域!


    Q : 我沒有 Python 基礎,是否會有學習上的困難?


    本課程直接從 Python 搭配 Keras 及 TensorFlow 的應用切入,沒有 Python 基礎的學生會有限縮學習效果的可能。我們替沒有 Python 基礎的學生開設了第 1 課 - Python 駭入基礎語法,讓您從基礎就跟著周凡剛老師學習,一路到 AI 實力培養,學習道路更順暢!


    Q : 數學能力不好加上沒有 AI 基礎,我適合這堂課嗎?

     

    只要您不排斥基本運算,本課程不會讓您死背艱澀難懂的數學式,我們要強調學習核心觀念;本課程歡迎沒有 AI 基礎概念的學生,我們從基礎知識開始教,並且搭配大量模型實作的實務課,培養您兼具理論與實務應用。


    講師簡介

    周凡剛 老師 - 程式語言分析師 & 數據工程師

    對於程式語言的核心概念非常了解的語言分析師, 想要跟大家一起蒐集以及利用數據的數據科學家. 希望自身對於程式語言以及數據科學的研究可以幫助大家在專業領域上精益求精。

        • 學歷: 台灣大學電機系 學士 碩士畢業
        • 經歷: 聯發科R&D, 中央大學講師, 元智大學講師


    章節目錄

    • 1-1
      課程所使用資料集
    • 1-2
      課程所使用程式碼

    試閱影片

    常見問答

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