Об этом курсе

Недавно просмотрено: 244,364
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

We recommend that you have taken the first two courses of the Natural Language Processing Specialization, offered by deeplearning.ai

Прибл. 19 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

Чему вы научитесь

  • Create word embeddings, then train a neural network on them to perform sentiment analysis of tweets

  • Generate synthetic Shakespeare text using a Gated Recurrent Unit (GRU) language model

  • Train a recurrent neural network to extract important information from text, using named entity recognition (NER) and LSTMs with linear layers

  • Use a Siamese network to compare questions in a text and identify duplicates: questions that are worded differently but have the same meaning

Приобретаемые навыки

Word EmbeddingSentiment with Neural NetsSiamese NetworksNatural Language GenerationNamed-Entity Recognition
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

We recommend that you have taken the first two courses of the Natural Language Processing Specialization, offered by deeplearning.ai

Прибл. 19 часов на выполнение
Английский
Субтитры: Английский

от партнера

Логотип deeplearning.ai

deeplearning.ai

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

5 ч. на завершение

Neural Networks for Sentiment Analysis

5 ч. на завершение
8 видео ((всего 21 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
Neural Networks for Sentiment Analysis3мин
Trax: Neural Networks2мин
Trax: Layers3мин
Dense and ReLU Layers1мин
Serial Layer1мин
Other Layers 3мин
Training2мин
3 материала для самостоятельного изучения
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!10мин
Reading: (Optional) Trax and JAX, docs and code15мин
How to Refresh your Workspace10мин
Неделя
2

Неделя 2

5 ч. на завершение

Recurrent Neural Networks for Language Modeling

5 ч. на завершение
8 видео ((всего 27 мин.))
8 видео
Recurrent Neural Networks4мин
Applications of RNNs3мин
Math in Simple RNNs3мин
Cost Function for RNNs1мин
Implementation Note 2мин
Gated Recurrent Units4мин
Deep and Bi-directional RNNs 3мин
Неделя
3

Неделя 3

4 ч. на завершение

LSTMs and Named Entity Recognition

4 ч. на завершение
6 видео ((всего 24 мин.)), 3 материалов для самостоятельного изучения, 1 тест
6 видео
Introduction to LSTMs4мин
LSTM Architecture3мин
Introduction to Named Entity Recognition3мин
Training NERs: Data Processing 4мин
Computing Accuracy1мин
3 материала для самостоятельного изучения
(Optional) Intro to optimization in deep learning: Gradient Descent10мин
(Optional) Understanding LSTMs10мин
Long Short-Term Memory (Deep Learning Specialization C5)10мин
Неделя
4

Неделя 4

5 ч. на завершение

Siamese Networks

5 ч. на завершение
8 видео ((всего 33 мин.)), 1 материал для самостоятельного изучения, 1 тест
8 видео
Architecture3мин
Cost Function3мин
Triplets6мин
Computing The Cost I5мин
Computing The Cost II6мин
One Shot Learning2мин
Training / Testing3мин
1 материал для самостоятельного изучения
Acknowledgments10мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе NATURAL LANGUAGE PROCESSING WITH SEQUENCE MODELS

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

  • Этот курс не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.