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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 2 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

Word2vecParts-of-Speech TaggingN-gram Language ModelsAutocorrect
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教学大纲 - 您将从这门课程中学到什么

1

1

完成时间为 6 小时

Autocorrect

完成时间为 6 小时
9 个视频 (总计 27 分钟), 2 个阅读材料, 1 个测验
9 个视频
Overview1分钟
Autocorrect2分钟
Building the model3分钟
Building the model II2分钟
Minimum edit distance2分钟
Minimum edit distance algorithm5分钟
Minimum edit distance algorithm II3分钟
Minimum edit distance algorithm III2分钟
2 个阅读材料
Connec10分钟
How to Refresh your Workspace10分钟
2

2

完成时间为 4 小时

Part of Speech Tagging and Hidden Markov Models

完成时间为 4 小时
11 个视频 (总计 38 分钟)
11 个视频
Markov Chains3分钟
Markov Chains and POS Tags4分钟
Hidden Markov Models3分钟
Calculating Probabilities3分钟
Populating the Transition Matrix4分钟
Populating the Emission Matrix2分钟
The Viterbi Algorithm3分钟
Viterbi: Initialization2分钟
Viterbi: Forward Pass2分钟
Viterbi: Backward Pass5分钟
3

3

完成时间为 7 小时

Autocomplete and Language Models

完成时间为 7 小时
9 个视频 (总计 50 分钟)
9 个视频
N-grams and Probabilities7分钟
Sequence Probabilities5分钟
Starting and Ending Sentences8分钟
The N-gram Language Model6分钟
Language Model Evaluation6分钟
Out of Vocabulary Words4分钟
Smoothing6分钟
Week Summary1分钟
4

4

完成时间为 7 小时

Word embeddings with neural networks

完成时间为 7 小时
20 个视频 (总计 65 分钟), 1 个阅读材料, 1 个测验
20 个视频
Overview2分钟
Basic Word Representations3分钟
Word Embeddings3分钟
How to Create Word Embeddings3分钟
Word Embedding Methods3分钟
Continuous Bag-of-Words Model3分钟
Cleaning and Tokenization4分钟
Sliding Window of Words in Python3分钟
Transforming Words into Vectors2分钟
Architecture of the CBOW Model3分钟
Architecture of the CBOW Model: Dimensions3分钟
Architecture of the CBOW Model: Dimensions 22分钟
Architecture of the CBOW Model: Activation Functions4分钟
Training a CBOW Model: Cost Function4分钟
Training a CBOW Model: Forward Propagation3分钟
Training a CBOW Model: Backpropagation and Gradient Descent4分钟
Extracting Word Embedding Vectors2分钟
Evaluating Word Embeddings: Intrinsic Evaluation3分钟
Evaluating Word Embeddings: Extrinsic Evaluation2分钟
Conclusion2分钟
1 个阅读材料
Acknowledgments10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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