在线课程 – DeepLearning.AI 自然语言处理专业认证

专业知识 – 由 4 部分组成的课程系列

自然语言处理 （NLP）

自然语言处理 （NLP） 是语言学、计算机科学和人工智能的一个子领域，它使用算法来解释和操作人类语言。这项技术是机器学习中使用最广泛的领域之一，对于有效分析大量非结构化数据（尤其是文本数据）至关重要。随着人工智能领域的发展，对擅长构建语音和语言分析模型、发现上下文模式以及从文本和音频中生成见解的专家的需求也将随之增加。

您将学到什么？

在掌握这些专业知识后，您将准备好设计 NLP 应用程序，这些应用程序将：

• Q&A 分析
• 情感分析
• 语言翻译工具
• 文本摘要
• 构建聊天机器人

这些 NLP 应用程序和管理将处于 AI 为未来带来激动人心的变化的最前沿。

指南

此专业知识由 NLP、机器学习和深度学习领域的两位专家设计和教授：

• Younes Ben-Souda Murray 是斯坦福大学的 AI 讲师，还帮助培养了深度学习方面的专业知识。
• Lukasz Kaiser 是 Google Brain 团队的高级研究科学家，负责撰写有关 Tensorflow、Tensor2Tensor 和 Trax 库的文章。

实践学习项目

这些专业知识将为您提供机器学习的基本知识以及构建高级 NLP 系统所需的高级技术：

• 使用 Logistic 回归、朴素基和单词向量来应用情感分析、完成类比、翻译单词，并使用位置敏感度展平来定位附近的邻居。
• 使用动态规划、隐藏马尔可夫模型和单词嵌入来纠正拼写错误、补全部分句子并识别单词的语音部分标签。
• 在 TensorFlow 和 Trax 中使用密集、重复的神经网络、LSTM、GRU 和 Siamese 网络来执行高级情感分析、文本生成、命名实体识别和重复问题识别。
• 使用解码-解码、因果关系和心-注意对整个句子进行高级机器翻译、总结文本、回答问题和构建聊天机器人。使用 Transformer 学习 T5、BERT、Transformer、Reformer 等！