Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

38%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

42%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs

43%

erhalten Sie eine Gehaltserhöhung oder Beförderung
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 32 Stunden zum Abschließen
Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

ChatterbotTensorflowDeep LearningNatural Language Processing

Karriereergebnisse der Lernenden

38%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

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100 % online
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Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Stufe „Fortgeschritten“
Ca. 32 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

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National Research University Higher School of Economics

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up89%(5,102 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

5 Stunden zum Abschließen

Intro and text classification

5 Stunden zum Abschließen
12 Videos (Gesamt 115 min), 5 Lektüren, 3 Quiz
12 Videos
About this course2m
Welcome video5m
Main approaches in NLP7m
Brief overview of the next weeks7m
[Optional] Linguistic knowledge in NLP10m
Text preprocessing14m
Feature extraction from text14m
Linear models for sentiment analysis10m
Hashing trick in spam filtering17m
Neural networks for words14m
Neural networks for characters8m
5 Lektüren
About the University10m
Rules on the academic integrity in the course10m
Prerequisites check-list2m
Hardware for the course5m
Getting started with practical assignments20m
2 praktische Übungen
Classical text mining10m
Simple neural networks for text10m
Woche
2

Woche 2

5 Stunden zum Abschließen

Language modeling and sequence tagging

5 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 84 min), 2 Lektüren, 3 Quiz
8 Videos
Perplexity: is our model surprised with a real text?8m
Smoothing: what if we see new n-grams?7m
Hidden Markov Models13m
Viterbi algorithm: what are the most probable tags?11m
MEMMs, CRFs and other sequential models for Named Entity Recognition11m
Neural Language Models9m
Whether you need to predict a next word or a label - LSTM is here to help!11m
2 Lektüren
Perplexity computation10m
Probabilities of tag sequences in HMMs20m
2 praktische Übungen
Language modeling15m
Sequence tagging with probabilistic models20m
Woche
3

Woche 3

5 Stunden zum Abschließen

Vector Space Models of Semantics

5 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 83 min)
8 Videos
Explicit and implicit matrix factorization13m
Word2vec and doc2vec (and how to evaluate them)10m
Word analogies without magic: king – man + woman != queen11m
Why words? From character to sentence embeddings11m
Topic modeling: a way to navigate through text collections7m
How to train PLSA?6m
The zoo of topic models13m
2 praktische Übungen
Word and sentence embeddings15m
Topic Models10m
Woche
4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Sequence to sequence tasks

5 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 98 min)
9 Videos
Noisy channel: said in English, received in French6m
Word Alignment Models12m
Encoder-decoder architecture6m
Attention mechanism9m
How to deal with a vocabulary?12m
How to implement a conversational chat-bot?11m
Sequence to sequence learning: one-size fits all?10m
Get to the point! Summarization with pointer-generator networks12m
3 praktische Übungen
Introduction to machine translation10m
Encoder-decoder architectures20m
Summarization and simplification15m

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Häufig gestellte Fragen

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