In the course "Artificial Intelligence in Social Media Analytics", learners will explore the intersection of artificial intelligence and social media analytics, equipping them with essential skills to navigate and analyze digital landscapes. By delving into machine learning fundamentals, natural language processing, sentiment analysis, and topic modeling, participants will gain practical experience in applying AI techniques to real-world social media data. This course stands out by providing not only theoretical insights but also hands-on opportunities to construct classifiers, perform sentiment analysis, and build semantic networks, all tailored to the complexities of social media content.
Artificial Intelligence in Social Media Analytics
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Artificial Intelligence in Social Media Analytics
Ce cours fait partie de Spécialisation Social Media Analytics
Instructeur : Ian McCulloh
Inclus avec 
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
16 heures pour terminer
3 semaines à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Learn to define and evaluate machine learning classifiers for effective data analysis.
Gain hands-on experience in processing and parsing social media text data using NLP techniques.
Explore methodologies for conducting sentiment analysis on social media content to gauge public opinion.
Master techniques for topic modeling, enabling the extraction of themes from social media conversations.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Topic Modeling
- Catégorie : Text Processing
- Catégorie : Machine Learning Classification
- Catégorie : Sentiment Analysis Techniques
- Catégorie : Building Semantic Networks
Détails à connaître
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Récemment mis à jour !
septembre 2024
Évaluations
12 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 5 modules dans ce cours
This course introduces the fundamentals of machine learning and its application to social media content analysis. Participants will learn to evaluate classifiers, perform text processing and sentiment analysis, and implement topic modeling techniques. By the end, students will be equipped to build semantic networks and address challenges in natural language processing.
Inclus
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In this module, you will explore the fundamentals of machine learning (ML) from theory to application. You will also be able to define ML and learn to assess its performance. Additionally, you will gain practical experience constructing and evaluating ML classifiers. You will be able to compare the effectiveness of various ML models like Decision Trees, understanding their role in operationalizing data and the importance of data normalization in achieving optimal results.
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Instructeur
Offert par
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