Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Mittel“
Ca. 24 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Machine TranslationWord EmbeddingsLocality-Sensitive HashingSentiment AnalysisVector Space Models
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up97%(3,836 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

7 Stunden zum Abschließen

Sentiment Analysis with Logistic Regression

7 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 37 min), 3 Lektüren, 1 Quiz
12 Videos
Welcome to Course 11m
Supervised ML & Sentiment Analysis2m
Vocabulary & Feature Extraction2m
Negative and Positive Frequencies2m
Feature Extraction with Frequencies2m
Preprocessing3m
Putting it All Together2m
Logistic Regression Overview3m
Logistic Regression: Training1m
Logistic Regression: Testing4m
Logistic Regression: Cost Function5m
3 Lektüren
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!10m
Acknowledgement - Ken Church10m
How to refresh your workspace10m
Woche
2

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Sentiment Analysis with Naïve Bayes

5 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 40 min)
11 Videos
Bayes’ Rule3m
Naïve Bayes Introduction5m
Laplacian Smoothing2m
Log Likelihood, Part 15m
Log Likelihood, Part 21m
Training Naïve Bayes3m
Testing Naïve Bayes4m
Applications of Naïve Bayes3m
Naïve Bayes Assumptions3m
Error Analysis3m
Woche
3

Woche 3

6 Stunden zum Abschließen

Vector Space Models

6 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 26 min)
8 Videos
Word by Word and Word by Doc. 4m
Euclidean Distance3m
Cosine Similarity: Intuition2m
Cosine Similarity3m
Manipulating Words in Vector Spaces3m
Visualization and PCA3m
PCA Algorithm3m
Woche
4

Woche 4

6 Stunden zum Abschließen

Machine Translation and Document Search

6 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 29 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
8 Videos
Transforming word vectors6m
K-nearest neighbors3m
Hash tables and hash functions3m
Locality sensitive hashing5m
Multiple Planes3m
Approximate nearest neighbors3m
Searching documents1m
2 Lektüren
Acknowledgements10m
Bibliography10m

Bewertungen

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Über den Spezialisierung Natural Language Processing (NPL)

Natural Language Processing (NLP) uses algorithms to understand and manipulate human language. This technology is one of the most broadly applied areas of machine learning. As AI continues to expand, so will the demand for professionals skilled at building models that analyze speech and language, uncover contextual patterns, and produce insights from text and audio. By the end of this Specialization, you will be ready to design NLP applications that perform question-answering and sentiment analysis, create tools to translate languages and summarize text, and even build chatbots. These and other NLP applications are going to be at the forefront of the coming transformation to an AI-powered future. This Specialization is designed and taught by two experts in NLP, machine learning, and deep learning. Younes Bensouda Mourri is an Instructor of AI at Stanford University who also helped build the Deep Learning Specialization. Łukasz Kaiser is a Staff Research Scientist at Google Brain and the co-author of Tensorflow, the Tensor2Tensor and Trax libraries, and the Transformer paper....
Natural Language Processing (NPL)

Häufig gestellte Fragen

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