Natural Language Processing Training
450,00 EUR
- 50 hours
De cursus Natural Language Processing (NLP) biedt een diepgaande verkenning van hoe machine learning algoritmen worden gebruikt om enorme hoeveelheden natuurlijke taalgegevens te analyseren en te verwerken. Terwijl NLP blijft bijdragen aan vooruitgang in AI, rust deze cursus je uit met de essentiële vaardigheden om een carrière als NLP Engineer na te streven. Gedurende de cursus zul je je verdiepen in kernconcepten zoals statistische machinale vertaling, neurale modellen, diepe semantische gelijkenismodellen (DSSM), neurale kennisbank inbedding en technieken voor diep versterkend leren. Daarnaast zul je de toepassing van neurale modellen in beeldonderschrift en visuele vraagbeantwoording verkennen, waarbij je gebruik maakt van Python's Natural Language Toolkit (NLTK).
Belangrijkste kenmerken
Taal
Cursus en materiaal in het Engels
Niveau
Beginner - Gemiddeld niveau
1 jaar toegang
naar het platform & klasopnames
6 uur aan videocursussen
28 uur online live les (Flexibele inschrijving)
Studietijd
Aanbeveling van 50 uur studietijd
Virtueel lab inbegrepen
en 2 eindprojecten van de cursus
Oefenen
2 Beoordelingstoets
Geen examen
maar inclusief certificaat van voltooiing
Leerresultaten
Aan het einde van deze cursus zult u in staat zijn om:
Voer Tekstverwerking Uit
Begrijp en implementeer technieken om tekstuele gegevens effectief voor te verwerken en te analyseren.
Ontwikkel NLP-modules
Creëer functionele NLP-componenten die in staat zijn tot taken zoals taalmodellering en tekstgeneratie
Bouw Spraakmodellen
Ontwerp eenvoudige modellen die spraak naar tekst kunnen omzetten en omgekeerd, om naadloze interactie tussen mens en computer mogelijk te maken
Werken met NLP-pijplijnen
Bouw en beheer end-to-end NLP-workflows, zorg voor efficiënte gegevensverwerking en modelintegratie
Classificeer en cluster tekst
Pas algoritmen toe om teksten te categoriseren en te groeperen, wat helpt bij taken zoals topicmodellering en sentimentanalyse.
eLearning-inhoud
Werken met tekstcorpus
Les 1
- Het cursusoverzicht
- Toegang krijgen tot en gebruikmaken van de ingebouwde corpora van NLTK
- Een corpus laden
- Conditionele frequentieverdeling
- Voorbeeld van lexicale bronnen
Ruwe tekst verwerken met NLTK
Les 2
- Werken met een NLP-pijplijn
- Tokenisatie implementeren
- Reguliere Expressies gebruikt bij Tokenisatie
Natuurlijke taal
Les 3
Praktisch voorbeeld van tekstclassificatie in de echte wereld
Les 4
- Naïeve Bayes tekstclassificatie
- Leeftijd Voorspelling Applicatie
- Documentclassificatie Applicatie
Nuttige informatie vinden in stapels tekst
Les 5
- Hiërarchie van ideeën of chunking
- Chunking in Python NLTK
- Niet-chunk patronen chunken in NLTK
Tekstanalyse
Les 6
Een spraak-naar-tekst applicatie ontwikkelen met Python
Les 7
- Python spraakherkenningsmodule
- Spraak naar tekst met terugkerende natuurlijke netwerken
- Spraak naar tekst met convolutionele neurale netwerken
Meer onderwerpen
Les 8
- Functie-extractie
- Machine Learning
- Python-gereedschapskisten
- Inpakken
- Diepgaand leren
- Demonstraties
Inhoud van de live les
Introductie tot NLP
Les 1
- Definitie en reikwijdte van NLP
- Praktische toepassingen en het belang van NLP
- Basisbegrippen zoals corpus, tokenisatie en syntactische analyse
Tekstgegevensanalyse
Les 2
- Technieken voor gegevensvoorverwerking zoals tokenisatie, het verwijderen van stopwoorden, en stemming, lemmatisering
- Verkenning en visualisatie van tekstgegevens
- Feature Engineering
- Tekstclassificatie - sentimentanalyse met NLTK- Naive Bayes Classifier
NLP Tekstvectorisatie
Les 3
- Vectorrepresentatie van tekst - one hot encoding
- Begrip van de BoW-techniek
- TFIDF
Gedistribueerde Representaties
Les 4
- Woordembeddings en hun belang in NLP
- Gedetailleerde uitleg van Word2Vec en Glove-embeddings
- Trainen en gebruiken van vooraf getrainde woordembeddings
Machinevertaling en documenten zoeken
Les 5
- Machinale vertaalsystemen en hun toepassingen
- Een eenvoudig machinevertaalsysteem bouwen
- Introductie tot documentzoekopdrachten met TF-IDF en BM25
- Evaluatiemetrics voor machinevertaling en informatieophaling
Sequentiemodellen
Les 6
- Introductie tot sequentiële modellering in NLP
- Terugkerende neurale netwerken (RNN's) en hun toepassingen
- Toepassing van sequentiële modellen in sentimentanalyse
- Uitdagingen bij het trainen van RNN's zoals het verdwijnen van gradiënten
Aandachtsmodellen
Les 7
- Sequentie tot sequentie modellen
- Introductie tot aandachtsmechanismen in NLP
- Diepgaand onderzoek naar de transformer-architectuur
- Moderne NLP-modellen zoals BERT en GPT die aandachtsmechanismen gebruiken
Audioanalyse
Les 8
- Python-ecosysteem voor audioanalyse
- Het lezen en afspelen van audiobestanden met behulp van Python-bibliotheken
- Laad, visualiseer en manipuleer audiogegevens
Digitale signaalverwerking en kenmerkextractie
Les 9
- Basisprincipes van signaalverwerking
- Frequentiedomeinanalyse met behulp van Python
- Introductie tot MFCC's en andere spectrale kenmerken
- Implementatie van kenmerkextractie in Python
- Vergelijk verschillende technieken voor kenmerkenextractie
Deep Learning voor spraak
Les 10
- Toepassing van machine learning in audio
- Diepe leermodellen voor spraakherkenning bouwen
- Transfer learning voor spraakherkenning
Audio Synthese en Generatieve Modellen voor Audio
Les 11
- Introductie tot generatieve adversarial netwerken (GAN's) voor audio
- Realistische audiovoorbeelden genereren met behulp van GAN's
- Muziekgeneratie met Deep Learning
- Diepe leerprocessen toepassen om muziek te genereren
- Begrip en implementatie van modellen voor muziekcompositie
Wie zou zich moeten inschrijven voor dit programma?
De cursus Natural Language Processing is ideaal voor iedereen die bekend wil raken met dit opkomende en spannende domein van kunstmatige intelligentie (AI)
Vereisten
Leerlingen dienen een basiskennis te hebben van wiskunde, statistiek, datawetenschap en machine learning.
Datawetenschappers en analisten
Machine Learning en AI-ingenieurs
Softwareontwikkelaars
Onderzoekers en Academici
Zakelijke en Marketing Professionals
Studenten in bachelor-/masterprogramma's
Verklaringen
Licenties en accreditatie
Deze cursus wordt aangeboden door Simplilearn volgens de Partner Programma Overeenkomst en voldoet aan de vereisten van de Licentieovereenkomst. AVC promoot deze cursus namens Simplilearn.
Gelijkheidsbeleid
Simplilearn biedt geen accommodatie vanwege een handicap of medische aandoening van studenten. Kandidaten worden aangemoedigd om contact op te nemen met AVC voor begeleiding en ondersteuning gedurende het accommodatieproces.
Veelgestelde vragen
Heb je en zakelijke oplossing of LMS-integratie nodig?
Heb je niet de cursus of het programma gevonden dat geschikt zou zijn voor jouw bedrijf? Heb je een LMS-integratie nodig? Neem contact met ons op! Wij zullen met een passende oplossing komen!