دورة عبر الإنترنت – تخصص احترافي معتمد في معالجة اللغات الطبيعية لـ DeepLearning.AI

إتقان تقنيات البرمجة اللغوية العصبية المتقدمة من خلال أربع دورات عملية! تم التحديث بأحدث التقنيات في 21 أكتوبر.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

المستوى المتوسط

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • الترجمة الآلية
  • محولات
  • تحليل المشاعر
  • Word2back
  • نماذج من الاهتمام

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • مطور تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية
  • تحليل البيانات النصية
  • مهندس التعلم الآلي
  • مطور الشات بوت
  • خبير في تحليل المشاعر
  • مطور أدوات ترجمة اللغة
  • مطور أنظمة تحديد هوية الكيانات
  • مطور أنظمة تلخيص النصوص
  • خبير في تحليل الأسئلة والأجوبة
  • تطوير نماذج الشبكات العصبية

الخبرة – سلسلة دورات مكونة من 4 أجزاء

معالجة اللغة الطبيعية (NLP)

معالجة اللغة الطبيعية (NLP) هي مجال فرعي من اللغويات وعلوم الكمبيوتر والذكاء الاصطناعي الذي يستخدم الخوارزميات لتفسير اللغة البشرية ومعالجتها. تعد هذه التكنولوجيا واحدة من أكثر مجالات التعلم الآلي استخدامًا، وهي ضرورية لتحليل كميات هائلة من البيانات غير المنظمة بكفاءة، وخاصة البيانات النصية. ومع تطور مجال الذكاء الاصطناعي، سيتزايد الطلب على الخبراء المهرة في بناء نماذج لتحليل الكلام واللغة، واكتشاف الأنماط السياقية واستخلاص الأفكار من النص والصوت.

ماذا ستتعلم

في نهاية هذه الخبرة، ستكون جاهزًا لتصميم تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية (NLP) التي من شأنها:

  • تحليلات الأسئلة والأجوبة
  • تحليل المشاعر
  • أدوات ترجمة اللغة
  • ملخص النص
  • بناء روبوتات الدردشة

ستكون تطبيقات البرمجة اللغوية العصبية وإدارتها في طليعة التغيير المثير لمستقبل مدعوم بالذكاء الاصطناعي.

ادله

تم تصميم هذه الخبرة وتدريسها من قبل اثنين من الخبراء في البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي والتعلم العميق:

  • يونس بن سودا موري – مدرس الذكاء الاصطناعي في جامعة ستانفورد وساعد أيضًا في تطوير الخبرة في التعلم العميق.
  • لوكاس كايزر – عالم أبحاث أول في فريق Google Brain، ومؤلف مشارك للمقال عن Tensorflow وTensor2Tensor ومكتبات Trax.

مشروع التعلم العملي

ستزودك هذه الخبرة بالمعرفة الأساسية للتعلم الآلي والتقنيات المتقدمة المطلوبة لبناء أنظمة البرمجة اللغوية العصبية المتقدمة:

  • استخدم الانحدار اللوجستي، وBayes الساذج، ومتجهات الكلمات لتطبيق تحليل المشاعر، واستكمال القياسات، وترجمة الكلمات، واستخدام التسطيح الحساس للموقع لتحديد موقع أقرب الجيران.
  • استخدم البرمجة الديناميكية ونماذج ماركوف المخفية وتضمين الكلمات لتصحيح الأخطاء الإملائية وإكمال الجمل الجزئية وتحديد تسميات جزء الكلام للكلمات.
  • استخدم الشبكات العصبية الكثيفة والمتكررة، وLSTMs، وGRUs، والشبكات السيامية في TensorFlow وTrax لإجراء تحليل متقدم للمشاعر، وإنشاء النص، واكتشاف الكيانات المسماة، واكتشاف الأسئلة المكررة.
  • استخدم التشفير وفك التشفير والسببية واليقظة لإجراء ترجمة آلية متقدمة للجمل الكاملة وتلخيص النص والإجابة على الأسئلة وإنشاء روبوتات الدردشة. تعلم T5 وBERT وTransformer وReformer والمزيد مع Transformers!

Details of the courses that make up the specialization

معالجة اللغة الطبيعية مع التصنيف والمسافات المتجهة

  • الدورة 1
  • 33 ساعة
  • 4.6 (4,437 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم
  • كيفية استخدام الانحدار اللوجستي والتنبؤ الساذج ومتجهات الكلمات لتطبيق تحليل المشاعر وإكمال القياس وترجمة الكلمات.
المهارات التي سوف تكتسبها
  • التصنيف: ترجمة آلية
  • فئة: التجزئة الحساسة للموقع
  • التصنيف: تحليل المشاعر
  • التصنيف: استيعاب الكلمات
  • التصنيف: نماذج فضائية متجهة

معالجة اللغة الطبيعية مع النماذج الاحتمالية

  • الدورة 2
  • 30 ساعة
  • 4.7 (1,705 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم
  • كيفية استخدام البرمجة الديناميكية ونماذج ماركوف المخفية وتضمينات الكلمات لتنفيذ التصحيح التلقائي والإكمال التلقائي ووضع علامات على جزء من الكلام للكلمات.
المهارات التي سوف تكتسبها
  • التصنيف: نماذج لغة N-gram
  • التصنيف: تصحيح تلقائي
  • التصنيف: تسمية أجزاء الكلام
  • الفئة: Word2vec

معالجة اللغة الطبيعية بالنماذج المستمرة

  • الدورة 3
  • 21 ساعة
  • 4.5 (1,136 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم
  • كيفية استخدام الشبكات العصبية المتكررة وLSTMs وGRUs والشبكات السيامية في Trax لتحليل المشاعر وإنشاء النص والتعرف على الكيانات.
المهارات التي سوف تكتسبها
  • الفئة: استيعاب الكلمات
  • الفئة: سلاسل سيامية
  • الفئة: العاطفة مع الشبكات العصبية
  • التصنيف: توليد اللغة الطبيعية
  • الفئة: تحديد الكيانات المسماة

معالجة اللغة الطبيعية بنماذج الانتباه

  • الدورة 4
  • 26 ساعة
  • 4.4 (1,017 تقييمًا)

تفاصيل الدورة

ماذا ستتعلم
  • كيفية استخدام نماذج التشفير المفصلي، والكونية، والاهتمام الذاتي للترجمة الآلية للجمل الكاملة، وتلخيص النص، وبناء روبوتات الدردشة، والأسئلة والأجوبة.
المهارات التي سوف تكتسبها
  • الفئة: موديلات T5+BERT
  • التصنيف: شات بوت
  • فئة: تغيير النماذج
  • التصنيف: الترجمة الآلية العصبية
  • الفئة: نماذج الاهتمام