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完成后获得证书
100% 在线
立即开始,按照自己的计划学习。
第 1 门课程(共 4 门)
可灵活调整截止日期
根据您的日程表重置截止日期。
中级
完成时间大约为24 小时
英语(English)
字幕:英语(English)

您将获得的技能

Machine TranslationWord EmbeddingsLocality-Sensitive HashingSentiment AnalysisVector Space Models
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

内容评分Thumbs Up97%(4,117 个评分)Info
1

1

完成时间为 7 小时

Sentiment Analysis with Logistic Regression

完成时间为 7 小时
12 个视频 (总计 37 分钟), 3 个阅读材料, 1 个测验
12 个视频
Welcome to Course 11分钟
Supervised ML & Sentiment Analysis2分钟
Vocabulary & Feature Extraction2分钟
Negative and Positive Frequencies2分钟
Feature Extraction with Frequencies2分钟
Preprocessing3分钟
Putting it All Together2分钟
Logistic Regression Overview3分钟
Logistic Regression: Training1分钟
Logistic Regression: Testing4分钟
Logistic Regression: Cost Function5分钟
3 个阅读材料
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!10分钟
Acknowledgement - Ken Church10分钟
How to refresh your workspace10分钟
2

2

完成时间为 5 小时

Sentiment Analysis with Naïve Bayes

完成时间为 5 小时
11 个视频 (总计 40 分钟)
11 个视频
Bayes’ Rule3分钟
Naïve Bayes Introduction5分钟
Laplacian Smoothing2分钟
Log Likelihood, Part 15分钟
Log Likelihood, Part 21分钟
Training Naïve Bayes3分钟
Testing Naïve Bayes4分钟
Applications of Naïve Bayes3分钟
Naïve Bayes Assumptions3分钟
Error Analysis3分钟
3

3

完成时间为 6 小时

Vector Space Models

完成时间为 6 小时
8 个视频 (总计 26 分钟)
8 个视频
Word by Word and Word by Doc. 4分钟
Euclidean Distance3分钟
Cosine Similarity: Intuition2分钟
Cosine Similarity3分钟
Manipulating Words in Vector Spaces3分钟
Visualization and PCA3分钟
PCA Algorithm3分钟
4

4

完成时间为 6 小时

Machine Translation and Document Search

完成时间为 6 小时
8 个视频 (总计 29 分钟), 2 个阅读材料, 1 个测验
8 个视频
Overview1分钟
Transforming word vectors6分钟
K-nearest neighbors3分钟
Hash tables and hash functions3分钟
Locality sensitive hashing5分钟
Multiple Planes3分钟
Approximate nearest neighbors3分钟
Searching documents1分钟
2 个阅读材料
Acknowledgements10分钟
Bibliography10分钟

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关于 自然语言处理 专项课程

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....
自然语言处理

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