자연어 처리 (NLP)
컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고, 처리하며, 생성하도록 가르칩니다. 텍스트 전처리 및 감성 분석부터 transformers 및 대규모 언어 모델에 이르는 주제를 다룹니다.
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word2vec, GloVe, 재귀 신경망을 구현하여 Python에서 지능형 텍스트 분류기를 구축하여 자연 언어 처리의 기본 사항을 습득합니다.
Python의 기본 NLP 기법을 습득하여 텍스트 분류, 감정 분석, 언어 처리 모델을 직접 구축하세요.
NLP의 기본 원리를 숙지하여 커뮤니케이션을 향상시키고, 정신적 장벽을 극복하고, 긍정적인 행동 변화를 향해 다른 사람들을 효과적으로 안내하십시오.
Python, TensorFlow, 시퀀스 간 신경망을 사용하여 고급 텍스트 모델, 번역 시스템, 질문 응답 애플리케이션을 구축합니다.
현대적인 자연어 처리를 가능하게 하는 Seq2Seq 모델, 주의 메커니즘, 딥 러닝 아키텍처의 개념적 기초를 숙지합니다.
처음부터 숨겨진 마르코프 모델을 구축하여 Python을 사용하여 주가, 텍스트 및 사용자 행동을 분석하여 시퀀스 모델링을 마스터합니다.
텍스트 처리, 벡터 모델, 머신 러닝 기법에 대한 견고한 기반을 구축하여 지능형 언어 애플리케이션을 설계하고 최신 AI 시스템을 이해합니다.
최신 머신 러닝 애플리케이션을 위한 TensorFlow 프레임워크를 사용하여 지능형 텍스트 처리 시스템과 시퀀스 모델을 구축하는 방법을 알아보세요.
Python을 사용하여 텍스트 처리, 감정 분석, 현대 변환 모델에 대한 강력한 기반을 구축하여 실제 언어 작업을 해결합니다.
자연 언어 처리의 기본 사항을 숙지하여 텍스트를 정리하고, 머신 러닝 모델을 구축하고, 실제 데이터를 위한 최신 트랜스포머 기반 아키텍처를 구현합니다.
머신 러닝 분류 및 벡터 공간 모델을 사용하여 감정을 분석하고 언어를 수치로 표현하는 방법을 알아보십시오.
현대적인 Python 기법과 기계 학습 기본 사항을 사용하여 텍스트 데이터의 의미를 처리, 분석 및 추출하는 방법을 배웁니다.
반복 신경망을 사용하여 텍스트 생성, 번역 및 음성 인식 애플리케이션을 구축하기 위한 시퀀스 모델링의 기초를 학습합니다.
Python, Spacy, 최신 머신 러닝 기법을 사용하여 텍스트 데이터를 분석하고 지능형 언어 모델을 구축하는 방법을 배웁니다.
Python을 사용하여 비정형 텍스트 데이터에서 가치 있는 통찰력을 추출하는 핵심 개념과 실용적인 기술을 배우세요.
입증된 신경 언어 프로그래밍(Neuro-Linguistic Programming) 방법을 적용하여 부정적인 생각을 재구성하고, 일상 스트레스를 관리하며, 지속적인 감정적 회복력을 구축하는 방법을 배우세요.
구조화된 서면 강의와 실습을 통해 예측 모델링, 딥러닝, 트랜스포머 기반 AI의 필수 기술을 개발하세요.
자연어 처리의 핵심 개념을 익히고 Python을 적용하여 지능형 애플리케이션을 위한 텍스트 데이터를 정리, 분석 및 준비하세요.
파이썬, 최신 머신러닝 기법, 신경망을 사용하여 포르투갈어 텍스트 분석의 탄탄한 기초를 구축하고 실제 언어 문제를 해결하세요.
인문사회과학 연구를 위해 현대적인 계산 방법을 사용하여 텍스트 데이터를 분석하고 처리하는 방법을 배웁니다.
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