Welcome to the "Machine Learning and NLP Basics" course, a comprehensive learning resource designed for enthusiasts keen on mastering the foundational aspects of machine learning (ML) and natural language processing (NLP). This course is structured to provide a deep dive into the core concepts, algorithms, and applications of ML and NLP, preparing you for advanced exploration and application in these fields.
Machine Learning and NLP Basics
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Machine Learning and NLP Basics
Ce cours fait partie de Spécialisation Learn Generative AI with LLMs
Instructeur : Edureka
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3.7
(12 avis)
niveau Débutant
Expérience recommandée
19 heures pour terminer
3 semaines à 6 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
Ce que vous apprendrez
Master ML and deep learning, and apply NLP for advanced text analysis and classification.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Machine learning
- Catégorie : RNN
- Catégorie : CNN
- Catégorie : Artificial Intelligence
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
15 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
This module of our course offers a comprehensive dive into the fundamentals, types, and applications of Machine Learning (ML), a pivotal aspect of artificial intelligence. It is meticulously crafted to transition learners from the basics of AI and predictive models in ML to a deeper understanding of different ML types—such as supervised, unsupervised, semi-supervised, and reinforcement learning. It further explores key concepts in classification and regression, including decision trees, random forests, and model optimization techniques. This module serves as both a foundational and an advanced exploration, catering to a broad spectrum of learners aiming to master machine learning.
Inclus
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This module provides a comprehensive exploration of deep neural networks, covering fundamental concepts, practical implementations, and advanced techniques. From understanding the basics of deep learning and its comparison with human brain functioning to delving into specific architectures like Convolutional Neural Networks (CNN) and Recurrent Neural Networks (RNN) with Long Short-Term Memory (LSTM), this module equips learners with the knowledge and skills needed to design, train, and optimize deep learning models for various tasks, including image classification and sequence prediction
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This module is the final stage of the course, offering learners a comprehensive review and evaluation of the knowledge and skills acquired throughout the modules. Throughout the module learners engage in various activities to solidify their learning and assess their understanding of the course material. These activities include completing a practice project that applies learned concepts to real-world scenarios, undertaking a graded assignment to evaluate proficiency, and potentially viewing a course completion video summarizing key takeaways and achievements.
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Foire Aux Questions
Prior knowledge in programming, particularly Python, is helpful but not mandatory. The course is designed to accommodate beginners, with early modules introducing foundational concepts of machine learning and NLP.
Upon successful completion of all assignments and assessments, participants will receive a certificate, acknowledging their mastery of the course material and practical skills acquired.
Yes, the course is crafted for beginners, systematically building from basic to advanced concepts, ensuring a solid understanding of both machine learning and NLP.