Programa do Curso
Introdução a Deep Learning para PNL
Diferenciando entre os vários tipos de modelos DL
Usando modelos pré-treinados versus treinados
Usando incorporações de palavras e análise de sentimento para extrair significado do texto
Como funciona o não supervisionado Deep Learning
Instalando e configurando Python bibliotecas de aprendizado profundo
Usando a biblioteca Keras DL em cima de TensorFlow para permitir que Python crie legendas
Trabalhando com Theano (biblioteca de computação numérica) e TensorFlow (biblioteca geral e linguística) para usar como bibliotecas DL estendidas com a finalidade de criar legendas.
Usando Keras em cima de TensorFlow ou Theano para experimentar rapidamente em Deep Learning
Criando um aplicativo simples de Deep Learning em TensorFlow para adicionar legendas a uma coleção de imagens
Solução de problemas
Uma palavra sobre outras estruturas DL (especializadas)
Implantando seu aplicativo DL
Usando GPUs para acelerar DL
Observações finais
Requisitos
- Compreensão de Python programação
- Um conhecimento de Python bibliotecas em geral
Público
- Programadores com interesse em linguística
- Programadores que buscam um entendimento de PNL (Processamento de Linguagem Natural)
Declaração de Clientes (2)
Exercícios e sessões de perguntas e respostas
Antoine - Physiobotic
Curso - Scaling Data Pipelines with Spark NLP
Machine Translated
Very updated approach or api (tensorflow, kera, tflearn) to do machine learning