The field of natural language processing (NLP) aims at getting computers to perform useful and interesting tasks with human language. This course introduces students to the 3 pillars underlying modern NLP: probabilistic language models, simple neural networks with a focus on gradient based learning, and vector-based meaning representations in the form of word embeddings. At the end of the course, students will be able to implement and analyze probabilistic language models based on N-grams, text classifiers using logistic regression and gradient-based learning, and vector-based approaches to word meaning and text classification.
Fundamentals of Natural Language Processing
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Fundamentals of Natural Language Processing
Dozent: James Martin
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Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
17 Bewertungen
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
2 Wochen bei 10 Stunden eine Woche
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Was Sie lernen werden
Analyze corpora to develop effective lexicons using subword tokenization.
Develop language models that can assign probabilities to texts.
Design, implement, and evaluate the effectiveness of text classifiers using gradient-based learning techniques.
Design, implement and evaluate unsupervised methods for learning word embeddings.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Statistical Modeling
- Kategorie: Markov Model
- Kategorie: Machine Learning Methods
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Logistic Regression
- Kategorie: Model Optimization
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Embeddings
- Kategorie: Model Training
- Kategorie: Natural Language Processing
- Kategorie: Text Mining
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Classification Algorithms
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Dieses Kurs ist Teil des/der folgenden Studiengangs/Studiengänge, die von University of Colorado Boulderangeboten werden. Wenn Sie zugelassen werden und sich immatrikulieren, können Ihre abgeschlossenen Kurse auf Ihren Studienabschluss angerechnet werden und Ihre Fortschritte können mit Ihnen übertragen werden.¹
Dozent
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University of Colorado Boulder
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: VorschauBirla Institute of Technology & Science, Pilani
Status: Kostenloser TestzeitraumUniversity of Colorado System
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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