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Stufe „Mittel“
Ca. 24 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Englisch

Kompetenzen, die Sie erwerben

Word2vecParts-of-Speech TaggingN-gram Language ModelsAutocorrect
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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche
1

Woche 1

6 Stunden zum Abschließen

Autocorrect

6 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 27 min), 2 Lektüren, 1 Quiz
9 Videos
Overview1m
Autocorrect2m
Building the model3m
Building the model II2m
Minimum edit distance2m
Minimum edit distance algorithm5m
Minimum edit distance algorithm II3m
Minimum edit distance algorithm III2m
2 Lektüren
Connec10m
How to Refresh your Workspace10m
Woche
2

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Part of Speech Tagging and Hidden Markov Models

4 Stunden zum Abschließen
11 Videos (Gesamt 38 min)
11 Videos
Markov Chains3m
Markov Chains and POS Tags4m
Hidden Markov Models3m
Calculating Probabilities3m
Populating the Transition Matrix4m
Populating the Emission Matrix2m
The Viterbi Algorithm3m
Viterbi: Initialization2m
Viterbi: Forward Pass2m
Viterbi: Backward Pass5m
Woche
3

Woche 3

7 Stunden zum Abschließen

Autocomplete and Language Models

7 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 50 min)
9 Videos
N-grams and Probabilities7m
Sequence Probabilities5m
Starting and Ending Sentences8m
The N-gram Language Model6m
Language Model Evaluation6m
Out of Vocabulary Words4m
Smoothing6m
Week Summary1m
Woche
4

Woche 4

7 Stunden zum Abschließen

Word embeddings with neural networks

7 Stunden zum Abschließen
20 Videos (Gesamt 65 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
20 Videos
Basic Word Representations3m
Word Embeddings3m
How to Create Word Embeddings3m
Word Embedding Methods3m
Continuous Bag-of-Words Model3m
Cleaning and Tokenization4m
Sliding Window of Words in Python3m
Transforming Words into Vectors2m
Architecture of the CBOW Model3m
Architecture of the CBOW Model: Dimensions3m
Architecture of the CBOW Model: Dimensions 22m
Architecture of the CBOW Model: Activation Functions4m
Training a CBOW Model: Cost Function4m
Training a CBOW Model: Forward Propagation3m
Training a CBOW Model: Backpropagation and Gradient Descent4m
Extracting Word Embedding Vectors2m
Evaluating Word Embeddings: Intrinsic Evaluation3m
Evaluating Word Embeddings: Extrinsic Evaluation2m
Conclusion2m
1 Lektüre
Acknowledgments10m

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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