Schița de curs
Introducere în Deep Learning pentru NLP
Diferențierea între diferitele tipuri de modele DL
Utilizarea modelelor pre-instruite vs antrenate
Utilizarea înglobărilor de cuvinte și a analizei sentimentelor pentru a extrage sensul din text
Cum funcționează Unsupervised Deep Learning.
Instalarea și configurarea Python biblioteci Deep Learning
Utilizarea bibliotecii Keras DL de deasupra TensorFlow pentru a permite Python să creeze subtitrări
Lucrul cu Theano (biblioteca de calcul numeric) și TensorFlow (biblioteca generală și lingvistică) pentru a fi utilizate ca biblioteci DL extinse în scopul creării de subtitrări.
Folosind Keras pe deasupra TensorFlow sau Theano pentru a experimenta rapid în Deep Learning
Crearea unei aplicații Deep Learning simplă în TensorFlow pentru a adăuga subtitrări la o colecție de imagini
Depanare
Un cuvânt despre alte cadre DL (specializate).
Implementarea aplicației dvs. DL
Folosind GPUs pentru a accelera DL
Observații de încheiere
Cerințe
- O înțelegere a programării Python
- O înțelegere a Python bibliotecilor în general
Audiență
- Programatori cu interes în lingvistică
- Programatori care caută o înțelegere a NLP (Natural Language Processing) .
Mărturii (2)
Exerciții și sesiuni de întrebări și răspunsuri
Antoine - Physiobotic
Curs - Scaling Data Pipelines with Spark NLP
Tradus de catre o masina
Very updated approach or api (tensorflow, kera, tflearn) to do machine learning