Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sequence-models-in-nlp
Если вы интересуетесь обработкой естественного языка (NLP) и хотите углубить свои знания в этой области, курс «Обработка естественного языка с использованием последовательных моделей» на Coursera — отличный выбор. Это третий курс в специализации по NLP, который предлагает уникальные практические задания и теоретическое знание, необходимое для работы с современными языковыми моделями.
Курс охватывает множество тем, включая: обучение нейронной сети с использованием GLoVe эмбеддингов слов для анализа настроений твитов, генерацию синтетического текста в стиле Шекспира с помощью модели языка на основе Gated Recurrent Unit (GRU), построение рекуррентной нейронной сети для задач распознавания именованных объектов (NER) с использованием LSTMs и многое другое.
Каждый модуль предлагает практические задания, где вы сможете применить полученные знания на практике:
- Рекуррентные нейронные сети для моделирования языка: узнайте о недостатках традиционных языковых моделей и постройте генератор текста на основе RNN с данными Шекспира.
- LSTMs и распознавание именованных объектов: изучите, как LSTMs решают проблему исчезающего градиента и создайте свою собственную систему распознавания именованных объектов с использованием данных из Kaggle.
- Сиамские сети: узнайте о сиамских сетях и создайте свою собственную модель для идентификации дублирующихся вопросов в наборе данных из Quora.
Курс подходит как для начинающих, так и для тех, кто уже имеет некоторый опыт работы с NLP. Спасибо доступной и понятной подаче материала, вы сможете легко понять даже сложные темы. Преподаватели курса — эксперты в своей области, что делает обучение не только эффективным, но и приятным.
В заключение, этот курс станет отличным дополнением к вашему портфолио и поможет вам освоить практические навыки, которые могут быть полезны в вашей карьере. Рекомендую всем, кто хочет глубже погрузиться в обработку естественного языка!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/sequence-models-in-nlp