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學習 BERT- Google 的最強大自然語言處理(NLP) 演算法

理解並應用 Google 的改變遊戲規則的自然語言( NLP )演算法來處理真實世界的任務。建立 2 個自然語言處理應用程式

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從這 5.5 小時的課程,你會學到

  • 理解關於 BERT 的歷史,以及為什麼近年來它比任何演算法都更多地改變了 NLP
  • 理解 BERT 是如何不同於其他標準演算法,並更接近於人類如何處理語言
  • 使用 BERT 提供的標記工具來有效地預處理文字資料
  • 使用 BERT 層作為嵌入,將其植入到你自己的 NLP 模型中
  • 使用 BERT 作為一個預先訓練的模型,然後微調它得到它的最大限度
  • 從 Google 研究團隊中探索 Github 專案,以獲得我們需要的工具
  • 在 Tensorflow Hub 上獲得可用的模型,在這個平台上你可以獲得已經訓練過的模型
  • 清理文字資料
  • 從這些資料為 AI 建立資料集
  • 使用 Google Colab 和 Tensorflow 2.0來實現你的 AI
  • 在 TF 2.0中為特定的 NLP 任務建立客製層和模型

要求

  • 基本的 Python 和 Tensorflow 知識
  • 基本數學知識(高中水平)

課程說明

深入研究 BERT 的直覺和應用程式:

適合每個人: 我們將深入研究 BERT 的歷史,從它的起源,詳細介紹任何概念,以便任何人都可以遵循和完成這門課程掌握這個最先進的 NLP 演算法,即使這對你而言是新的主題。

強大和顛覆性: 學習一個新的 BERT 背後的概念,擺脫 RNNs,CNNs 和其他沉重的深度學習模型,實現一個更直覺的方式來處理語言,將適合廣泛的 NLP 目的,包括你的!

使用者友好和高效: 我們使用最新的技術設計課程,使用 Tensorflow 2.0 和 Google Colab,確保您不會有任何本地機器 / 軟體版本 / 相容性問題,並且你正在使用最新的工具。

目標受眾

  • 人工智慧愛好者渴望瞭解 NLP 研究是如何進化的,以及 BERT 是如何改變一切的
  • 人工智慧學生需要對最新的 NLP 技術有更深的瞭解
  • 商業驅動的人們渴望知道如何優化 NLP 解決方案來利用任何文字資料
  • 想開始一個新的職業專門在 NLP,並獲得最先進的演算法的任何人,使用這一領域的知識,增加有效的案例到自己的投資組合

講師簡介

Martin Jocqueviel 自由工作的資料科學家 (更多講師主講課程介紹)

從法國巴黎綜合理工學院大學( École Polytechnique )物理和數學專業畢業後,我在 ENS 專攻機器學習和人工智慧。 身為數學人,我喜歡去探討每個演算法背後完整的意義。 身為物理人,我想要在建立一個 AI 時從食用點切入考量真實的資訊。 我決定結合這兩個方面的科學建立鼓舞人心、直觀且有用的課程,給每個人!

Kirill Eremenko 資料科學家 (更多講師主講課程介紹)

我的名字叫 Kirill Eremenko,我很高興你正在讀這篇文章!

從專業上來說,我是一名資料科學管理顧問,在金融、零售、運輸和其他行業擁有超過五年的經驗。我曾接受德勤澳大利亞最好的分析導師的培訓,如今,我利用大數據來推動業務戰略,改善客戶體驗並革新現有的營運流程。

從我的課程中,你將立即注意到我是如何結合我在物理和數學方面的實際經驗和學術背景來在資料科學領域提供專業的逐步指導。我也對公開演講充滿熱情,定期在澳大利亞領先的大學和行業活動中發表有關大數據的演講。

綜上所述,我對資料科學絕對充滿熱情,並期待與你分享我的熱情和知識!

Hadelin de Ponteves AI 創業家 (更多講師主講課程介紹)

Hadelin 是 BlueLife AI 的聯合創始人兼執行長,該公司利用最先進的人工智慧的力量,通過優化流程,最大化效率和增加盈利能力,使企業獲得巨額利潤。Hadelin 還是一位線上企業家,他向全球提供有關機器學習、深度學習、人工智慧和區塊鍊等主題的教育性線上課程,在 204 個國家/地區擁有 700,000 多個訂戶。

SuperDataScience 團隊    幫助資料科學家成功的團隊

Hi, 你好!

我們是 SuperDataScience 團隊。你將在 Kirill Eremenko 教授的資料科學課程中看到我們 – 我們在這裡幫助你解決任何問題,並確保你在課程的旅程中總是一舤風順!

聯繫最好的方法是在你正在學習的課程的問答中討論。在大多數情況下,我們會在24小時內回覆。

我們熱衷於幫助你享受課程!

課堂中見囉!

誠摯地,
SuperDataScience 真正的人

英文字幕:有

  • 想要了解如何將英文字幕自動翻譯成中文? 請參考這篇 How-To

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