Deep Learning-cursus voor natuurlijke taalverwerking (NLP) + 8 ECTS-credits

Online-training

Deep Learning-cursus voor natuurlijke taalverwerking (NLP) + 8 ECTS-credits

Name: Deep Learning-cursus voor natuurlijke taalverwerking (NLP) + 8 ECTS-credits en Bonaire
Brand: INESEM - INSTITUTO EUROPEO DE ESTUDIOS EMPRESARIALES
SKU: 418355-2501
Availability: InStock

icon-image--AbjlOSDZzVEJNY0s3S__icon_7yVPEV

200 uur

icon-image--AcnI1bkFZTjZZaTE3U__icon_xJgfxr

8 ECTS

icon-image--AWUI0N2tWMzVrNzMzT__icon_DgE8xz

Spaans

Dankzij deze Deep Learning Cursus voor Natuurlijke Taalverwerking (NLP) kun je de creatie begrijpen van intelligente systemen die in staat zijn menselijke taal te begrijpen en te genereren in een wereld die zo verbonden is en afhankelijk is van tekstuele en mondelinge informatie. Als je klaar bent, heb je gedegen kennis om geavanceerde NLP-oplossingen te ontwikkelen en in te zetten, met behulp van Deep Learning, Transformers en de nieuwste architecturen zoals BERT of GPT. Zonder te vergeten dat u, dankzij de diepgaande studie van aandachtsmodellen, geavanceerde technieken en toepassingen in specifieke domeinen, zult weten welke strategieën het meest effectief zijn en hoe u de echte uitdagingen van NLP kunt aanpakken. Door deze training is het mogelijk om de mens-computerinteractie en de analyse van tekstvolumes te verbeteren.

Instituciones educativas

260€

Vraag informatie aan

Ik ben geïnteresseerd Ik ben geïnteresseerd

Ik ben geïnteresseerd

Details om rekening mee te houden

icon-image--AUzhDQ3dCN3hXZ1RaS__icon_p9pcRc

Meertalige ondersteuning

icon-image--AQVZldVUybkd2c2xSS__icon_ptJqNh

Digitaal certificaat inbegrepen

icon-image--AV0haRDQrMjBZRURoV__icon_zyt3R8

Assistent Pia

Doelstellingen

- Beheers de grondbeginselen van Deep Learning en de toepassing ervan in NLP. - Tekst voorbewerken en renderen voor geavanceerde taalmodellen. - Pas neurale netwerken (RNN, CNN) en Transformers toe in NLP-taken. - Gebruik modellen zoals BERT en GPT voor begrip en generatie. - Implementeer geavanceerde NLP- en versterkende leertechnieken.

Inhoud

Carrièremogelijkheden

De belangrijkste professionele mogelijkheden van deze Deep Learning-cursus voor natuurlijke taalverwerking (NLP) omvatten onder meer rollen als NLP-ingenieur, Machine Learning-ingenieur gespecialiseerd in NLP, professionele data-expert in taal. Er is veel vraag naar deze profielen om leiding te geven aan de innovatie op het gebied van taalverwerking bij technologiebedrijven.

Waar het je op voorbereidt

Met deze Deep Learning Cursus voor Natuurlijke Taalverwerking (NLP) krijgt u de mogelijkheid om de meest geavanceerde technieken voor taalverwerking met behulp van AI te leren, gericht op het ontwerp, de ontwikkeling, de inzet en het onderhoud van robuuste en schaalbare NLP-systemen, en innovatie in de toepassing van modellen zoals Transformers in verschillende domeinen. En uiteraard begrijpt u hoe u complete NLP-projecten kunt uitvoeren.

Deze Deep Learning-cursus voor natuurlijke taalverwerking (NLP) is voor jou als je een professional op het gebied van techniek en datawetenschap bent en je wilt specialiseren in het creëren van geavanceerde NLP-oplossingen, je technische vaardigheden wilt verbeteren met complexe Deep Learning-modellen, of als je leiding wilt geven aan innovatie op het gebied van AI en taal.

Onze training is 100% online, waardoor studenten hun studie zelf kunnen regelen en aanpassen aan hun eigen behoeften. We zetten ons in voor gepersonaliseerd en autonoom onderwijs, met een aanpak gebaseerd op kritisch denken en constructivisme.

Wij beschikken over een zeer gespecialiseerd docententeam dat u gedurende het gehele onderwijs-leerproces begeleidt. Hierdoor kunt u uw training nog meer personaliseren, omdat wij ons aanpassen aan uw tempo en behoeften.

Vanaf elk apparaat en op elk moment van de dag heb je toegang tot ons leerplatform MyLXP, zodat je zelf kunt bepalen hoe en wanneer je studeert. Dit alles is mogelijk dankzij onze Educa LXP-methodologie (Learning Experience Platform), een omgeving die is ontworpen om uw onderwijsvoortgang te stimuleren, innovatie aan te moedigen en een gepersonaliseerde leerervaring te bieden die is aangepast aan elke behoefte.