Superior Natural Language Processing Course (NLP) met diep leren

Deze natuurlijke taalverwerkingscursus (NLP) met diep leren geeft u een volledige visie op het gebruik van natuurlijke taalverwerking (PLN) door middel van geavanceerde dieplerentechnieken. Het behandelt de basisconcepten van kunstmatige intelligentie, machine learning en diep leren tot de praktische implementatie van modellen in Python. Bovendien zult u de relatie tussen AI en big data, expertsystemen, clustering- en classificatie -algoritmen, neurale netwerken en diepe leerstrategieën begrijpen. U weet ook hoe u de ontwikkeling en toepassing van chatbots kunt uitvoeren met behulp van boekhandels zoals NLTK en tools zoals TensorFlow en Keras die in staat zijn om echte uitdagingen te maken in de AI- en PLN -industrie.

- Begrijp de basis van kunstmatige intelligentie en de evolutie ervan. - Differentiëren tussen machine learning en diep leren. - Implementeer clustering- en classificatie -algoritmen. - Ontwikkel aanbevelingssystemen. - Bouw en train diepe neurale netwerken. - Pas PLN -technieken toe in Python. - Ontwikkel en toon effectieve chatbots.

Bij het voltooien van deze natuurlijke taalverwerkingscursus (NLP) met diep leren, bent u bereid om te kiezen voor rollen in kunstmatige intelligentie -engineering, data science, softwareontwikkeling, engineering van aanbevelingssystemen en ontwikkelingssystemen van chatbots. Onder andere in technologie, financiën, gezondheids- en telecommunicatiebedrijven.

De Natural Language Processing Course (NLP) met diep leren bereidt u voor op het ontwikkelen en toepassen van kunstmatige intelligentiemodellen in verschillende domeinen, gericht op natuurlijke taalverwerking. U leert geavanceerde tools zoals TensorFlow en Keras te gebruiken om neurale netwerken te maken, en implementeer machine learning -algoritmen. U wordt ook getraind om chatbots te ontwikkelen en PLN -technieken toe te passen.

Deze natuurlijke taalverwerkingscursus (NLP) met diep leren is ontworpen voor studenten en computerprofessionals, engineering en aanverwante gebieden die zich willen specialiseren in kunstmatige intelligentie en natuurlijke taalverwerking. Het is ook geschikt voor softwareontwikkelaars en datawetenschappers die hun kennis willen uitbreiden.

Deze training is niet opgenomen in de reikwijdte van officiële gereguleerde training (kinderonderwijs, basisonderwijs, voortgezet onderwijs, officiële professionele training FP, baccalaureaat, universitair diploma, officiële universitaire master en doctoraat). Het is daarom een complementaire en/of specialisatietraining, gericht op het verwerven van bepaalde vaardigheden, vaardigheden of vaardigheden van professionele aard, nauwelijks als verdienste te zijn in werkzakken en/of oppositiewedstrijden, altijd binnen de complementaire trainingssectie en/of continue training die altijd essentieel is om de specifieke vereisten van de openbare arbeidsaandelen van de openbare arbeidsaandelen te beoordelen.