DeepLearning.AI
Natural Language Processing with Probabilistic Models
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Natural Language Processing with Probabilistic Models

Younes Bensouda Mourri
Łukasz Kaiser

Dozenten: Younes Bensouda Mourri

82.991 bereits angemeldet

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(1,712 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 30 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
92%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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4.7

(1,712 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 30 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
92%
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Was Sie lernen werden

  • Use dynamic programming, hidden Markov models, and word embeddings to implement autocorrect, autocomplete & identify part-of-speech tags for words.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: N-gram Language Models
  • Kategorie: Autocorrect
  • Kategorie: Parts-of-Speech Tagging
  • Kategorie: Word2vec

Wichtige Details

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Natural Language Processing
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Learn about autocorrect, minimum edit distance, and dynamic programming, then build your own spellchecker to correct misspelled words!

Das ist alles enthalten

11 Videos11 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore

Learn about Markov chains and Hidden Markov models, then use them to create part-of-speech tags for a Wall Street Journal text corpus!

Das ist alles enthalten

13 Videos12 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore

Learn about how N-gram language models work by calculating sequence probabilities, then build your own autocomplete language model using a text corpus from Twitter!

Das ist alles enthalten

11 Videos10 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

Learn about how word embeddings carry the semantic meaning of words, which makes them much more powerful for NLP tasks, then build your own Continuous bag-of-words model to create word embeddings from Shakespeare text.

Das ist alles enthalten

22 Videos23 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe5 Unbewertete Labore

Dozenten

Lehrkraftbewertungen
4.7 (380 Bewertungen)
Younes Bensouda Mourri
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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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Bewertungen von Lernenden

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1.712 Bewertungen

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Geprüft am 20. Sep. 2024

PP
5

Geprüft am 29. Mai 2021

AH
5

Geprüft am 28. Sep. 2020

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Häufig gestellte Fragen