Acerca de este Curso

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Resultados profesionales del estudiante

38%

comenzó una nueva carrera después de completar estos cursos

42%

consiguió un beneficio tangible en su carrera profesional gracias a este curso

43%

consiguió un aumento de sueldo o ascenso
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Nivel avanzado
Aprox. 32 horas para completar
Inglés (English)

Habilidades que obtendrás

ChatterbotTensorflowDeep LearningNatural Language Processing

Resultados profesionales del estudiante

38%

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Nivel avanzado
Aprox. 32 horas para completar
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ofrecido por

Placeholder

National Research University Higher School of Economics

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up89%(4,996 calificaciones)Info
Semana
1

Semana 1

5 horas para completar

Intro and text classification

5 horas para completar
12 videos (Total 115 minutos), 5 lecturas, 3 cuestionarios
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 lecturas
About the University10m
Rules on the academic integrity in the course10m
Prerequisites check-list2m
Hardware for the course5m
Getting started with practical assignments20m
2 ejercicios de práctica
Classical text mining10m
Simple neural networks for text10m
Semana
2

Semana 2

5 horas para completar

Language modeling and sequence tagging

5 horas para completar
8 videos (Total 84 minutos), 2 lecturas, 3 cuestionarios
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 lecturas
Perplexity computation10m
Probabilities of tag sequences in HMMs20m
2 ejercicios de práctica
Language modeling15m
Sequence tagging with probabilistic models20m
Semana
3

Semana 3

5 horas para completar

Vector Space Models of Semantics

5 horas para completar
8 videos (Total 83 minutos)
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 ejercicios de práctica
Word and sentence embeddings15m
Topic Models10m
Semana
4

Semana 4

5 horas para completar

Sequence to sequence tasks

5 horas para completar
9 videos (Total 98 minutos)
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 ejercicios de práctica
Introduction to machine translation10m
Encoder-decoder architectures20m
Summarization and simplification15m

Reseñas

Principales reseñas sobre PROCESAMIENTO DE LENGUAJES NATURALES

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Acerca de Programa especializado: Aprendizaje automático avanzado

Aprendizaje automático avanzado

Preguntas Frecuentes

¿Tienes más preguntas? Visita el Centro de Ayuda al Alumno.