课程信息

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学生职业成果

38%

完成这些课程后已开始新的职业生涯

42%

通过此课程获得实实在在的工作福利

43%

加薪或升职

可分享的证书

完成后获得证书

100% 在线

立即开始,按照自己的计划学习。

第 6 门课程(共 7 门)

可灵活调整截止日期

根据您的日程表重置截止日期。

高级

完成时间大约为34 小时

建议:5 weeks of study, 4-5 hours per week...

英语(English)

字幕:英语(English), 韩语

您将获得的技能

ChatterbotTensorflowDeep LearningNatural Language Processing

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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 Up88%(3,655 个评分)Info
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完成时间为 5 小时

Intro and text classification

完成时间为 5 小时
12 个视频 (总计 115 分钟), 4 个阅读材料, 3 个测验
12 个视频
About this course2分钟
Welcome video5分钟
Main approaches in NLP7分钟
Brief overview of the next weeks7分钟
[Optional] Linguistic knowledge in NLP10分钟
Text preprocessing14分钟
Feature extraction from text14分钟
Linear models for sentiment analysis10分钟
Hashing trick in spam filtering17分钟
Neural networks for words14分钟
Neural networks for characters8分钟
4 个阅读材料
About the University10分钟
Prerequisites check-list2分钟
Hardware for the course5分钟
Getting started with practical assignments20分钟
2 个练习
Classical text mining10分钟
Simple neural networks for text10分钟
2

2

完成时间为 5 小时

Language modeling and sequence tagging

完成时间为 5 小时
8 个视频 (总计 84 分钟), 2 个阅读材料, 3 个测验
8 个视频
Perplexity: is our model surprised with a real text?8分钟
Smoothing: what if we see new n-grams?7分钟
Hidden Markov Models13分钟
Viterbi algorithm: what are the most probable tags?11分钟
MEMMs, CRFs and other sequential models for Named Entity Recognition11分钟
Neural Language Models9分钟
Whether you need to predict a next word or a label - LSTM is here to help!11分钟
2 个阅读材料
Perplexity computation10分钟
Probabilities of tag sequences in HMMs20分钟
2 个练习
Language modeling15分钟
Sequence tagging with probabilistic models20分钟
3

3

完成时间为 5 小时

Vector Space Models of Semantics

完成时间为 5 小时
8 个视频 (总计 83 分钟)
8 个视频
Explicit and implicit matrix factorization13分钟
Word2vec and doc2vec (and how to evaluate them)10分钟
Word analogies without magic: king – man + woman != queen11分钟
Why words? From character to sentence embeddings11分钟
Topic modeling: a way to navigate through text collections7分钟
How to train PLSA?6分钟
The zoo of topic models13分钟
2 个练习
Word and sentence embeddings15分钟
Topic Models10分钟
4

4

完成时间为 5 小时

Sequence to sequence tasks

完成时间为 5 小时
9 个视频 (总计 98 分钟)
9 个视频
Noisy channel: said in English, received in French6分钟
Word Alignment Models12分钟
Encoder-decoder architecture6分钟
Attention mechanism9分钟
How to deal with a vocabulary?12分钟
How to implement a conversational chat-bot?11分钟
Sequence to sequence learning: one-size fits all?10分钟
Get to the point! Summarization with pointer-generator networks12分钟
3 个练习
Introduction to machine translation10分钟
Encoder-decoder architectures20分钟
Summarization and simplification15分钟

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提供方

国立高等经济大学 徽标

国立高等经济大学

关于 高级机器学习 专项课程

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
高级机器学习

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