Об этом курсе

Недавно просмотрено: 726,644
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 24 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Machine TranslationWord EmbeddingsLocality-Sensitive HashingSentiment AnalysisVector Space Models
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Промежуточный уровень
Прибл. 24 часа на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

от партнера

Логотип deeplearning.ai

deeplearning.ai

Программа курса: что вы изучите

Оценка контентаThumbs Up97%(4,079 оценки)Info
Неделя
1

Неделя 1

7 ч. на завершение

Sentiment Analysis with Logistic Regression

7 ч. на завершение
12 видео ((всего 37 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
12 видео
Welcome to Course 11мин
Supervised ML & Sentiment Analysis2мин
Vocabulary & Feature Extraction2мин
Negative and Positive Frequencies2мин
Feature Extraction with Frequencies2мин
Preprocessing3мин
Putting it All Together2мин
Logistic Regression Overview3мин
Logistic Regression: Training1мин
Logistic Regression: Testing4мин
Logistic Regression: Cost Function5мин
3 материала для самостоятельного изучения
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!10мин
Acknowledgement - Ken Church10мин
How to refresh your workspace10мин
Неделя
2

Неделя 2

5 ч. на завершение

Sentiment Analysis with Naïve Bayes

5 ч. на завершение
11 видео ((всего 40 мин.))
11 видео
Bayes’ Rule3мин
Naïve Bayes Introduction5мин
Laplacian Smoothing2мин
Log Likelihood, Part 15мин
Log Likelihood, Part 21мин
Training Naïve Bayes3мин
Testing Naïve Bayes4мин
Applications of Naïve Bayes3мин
Naïve Bayes Assumptions3мин
Error Analysis3мин
Неделя
3

Неделя 3

6 ч. на завершение

Vector Space Models

6 ч. на завершение
8 видео ((всего 26 мин.))
8 видео
Word by Word and Word by Doc. 4мин
Euclidean Distance3мин
Cosine Similarity: Intuition2мин
Cosine Similarity3мин
Manipulating Words in Vector Spaces3мин
Visualization and PCA3мин
PCA Algorithm3мин
Неделя
4

Неделя 4

6 ч. на завершение

Machine Translation and Document Search

6 ч. на завершение
8 видео ((всего 29 мин.)), 2 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
Overview1мин
Transforming word vectors6мин
K-nearest neighbors3мин
Hash tables and hash functions3мин
Locality sensitive hashing5мин
Multiple Planes3мин
Approximate nearest neighbors3мин
Searching documents1мин
2 материала для самостоятельного изучения
Acknowledgements10мин
Bibliography10мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе NATURAL LANGUAGE PROCESSING WITH CLASSIFICATION AND VECTOR SPACES

Посмотреть все отзывы

Специализация Обработка текстов, написанных на естественных языках: общие сведения

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....
Обработка текстов, написанных на естественных языках

Часто задаваемые вопросы

  • Доступ к лекциям и заданиям предоставляется в зависимости от типа регистрации. Если вы проходите курс в режиме слушателя, то получите бесплатный доступ к большинству материалов курса. Чтобы открыть оцениваемые задания и возможность получить сертификат, необходимо будет приобрести прохождение с сертификатом. Это можно сделать во время прохождения в режиме слушателя или после него. Если вы не видите варианта 'Режим слушателя'.

    • Курс может не предлагаться в режиме слушателя. Попробуйте бесплатную пробную версию или подайте заявку на финансовую помощь.
    • Курс предлагаться в режиме 'Полный курс, без сертификата'. В нем можно просматривать все материалы, выполнять обязательные задания и получить итоговую оценку. Приобрести дополнительно прохождение с сертификатом в таком случае нельзя.
  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да, Coursera предоставляет финансовую помощь учащимся, которые не могут оплатить обучение. Чтобы подать заявление, перейдите по ссылке "Финансовая помощь" слева под кнопкой "Зарегистрироваться". Заполните форму заявления. Если его примут, вы получите уведомление. Обратите внимание: этот шаг необходимо выполнить для каждого курса специализации, в том числе для дипломного проекта. Подробнее

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.