План на курса
Въведение в Deep Learning за НЛП
Разграничаване между различните видове модели DL
Използване на предварително обучени срещу обучени модели
Използване на вграждане на думи и анализ на настроението за извличане на значение от текста
Как работи Unsupervised Deep Learning.
Инсталиране и настройка на Python библиотеки за задълбочено обучение
Използване на библиотеката Keras DL върху TensorFlow, за да позволи на Python да създава надписи
Работа с Theano (библиотека за числени изчисления) и TensorFlow (обща и лингвистична библиотека) за използване като разширени DL библиотеки за целите на създаването на надписи.
Използване на Keras върху TensorFlow или Theano за бързо експериментиране с Deep Learning
Създаване на просто приложение за задълбочено обучение в TensorFlow за добавяне на надписи към колекция от снимки
Отстраняване на неизправности
Няколко думи за други (специализирани) DL рамки
Внедряване на вашето DL приложение
Използване на GPUs за ускоряване на DL
Заключителни бележки
Изисквания
- Разбиране на Python програмиране
- Разбиране на Python библиотеките като цяло
Публика
- Програмисти с интереси към лингвистиката
- Програмисти, които търсят разбиране на NLP (обработка на естествен език)
Oтзиви от потребители (2)
Упражнения и обмен по време на въпроси/отговори
Antoine - Physiobotic
Course - Scaling Data Pipelines with Spark NLP
Machine Translated
Very updated approach or api (tensorflow, kera, tflearn) to do machine learning