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コース概要
NLP のための Deep Learning の紹介
さまざまなタイプの DL モデルの区別
事前トレーニング済みモデルとトレーニング済みモデルの使用
単語の埋め込みと感情分析を使用してテキストから意味を抽出する
教師なし Deep Learning の仕組み
インストールとセットアップ Python 深層学習ライブラリ
TensorFlow に加えて Keras DL ライブラリを使用して、Python でキャプションを作成できるようにする
Theano (数値計算ライブラリ) および TensorFlow (一般および言語学ライブラリ) と連携して、キャプションを作成する目的で拡張 DL ライブラリとして使用します。
TensorFlow または Theano の上に Keras を使用してディープ ラーニングをすばやく実験する
TensorFlow で写真のコレクションにキャプションを追加する簡単な深層学習アプリケーションを作成する
トラブルシューティング
他の (特殊な) DL フレームワークについての一言
DL アプリケーションのデプロイ
GPU を使用して DL を高速化する
閉会の辞
要求
- Pythonプログラミングへの理解
- 一般的なPythonライブラリの理解
観客
- 言語学に興味のあるプログラマー 。
- NLP(自然言語処理)の理解を求めるプログラマー
28 時間
お客様の声 (2)
演習と質疑応答のやりとり
Antoine - Physiobotic
コース - Scaling Data Pipelines with Spark NLP
Machine Translated
Very updated approach or api (tensorflow, kera, tflearn) to do machine learning