中文課程 – Python自然語言處理-BERT實戰

NLP-BERT實戰

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從這 8 小時的課程,你會學到

  • 掌握NLP當下核心演算法模型
  • 熟練掌握Transformer網路架構
  • 熟悉注意力機制的作用(Attention)
  • 熟練掌握BERT模型原理及應用
  • 熟練使用谷歌開源專案BERT
  • 基於BERT開源模型構建自己的專案
  • 將預訓練模型應用到自己的任務中
  • 熟悉當下NLP常規解決方案

要求

  • 熟悉Python
  • 熟悉深度學習與Tensorflow

課程說明

Python自然語言處理-BERT模型實戰課程旨在幫助同學們快速掌握當下NLP領域最核心的演算法模型BERT的原理構造與應用例項。通俗講解BERT模型中所涉及的核心知識點(Transformer,self-attention等),基於google開源BERT專案從零開始講解如何搭建自然語言處理通用框架,通過debug原始碼詳細解讀其中每一核心程式碼模組的功能與作用。最後基於BERT框架進行中文情感分析與命名實體識別等主流專案實戰。

目標受眾

  • 人工智慧方向的同學們
  • 自然語言處理方向的同學們

講師簡介

唐宇迪 機器學習工程師 ( 更多講師主講課程介紹 )

唐宇迪,計算機博士,專注於機器學習與計算機視覺領域,深度學習領域一線實戰專家。參與多個國家級計算機視覺專案,主要研究計算機視覺領域。多年資料領域培訓經驗,豐富的教學講解經驗,累計培訓付費學員30萬+,課程涉及使用者超過百萬級別,出品多套機器學習與深度學習系列課程,以Python維核心武器,課程生動形象,以實戰為基礎結合真實的資料集進行實戰演練嗎,課程風格通俗易懂,非常適合零基礎及準備轉行的同學們加入學習。

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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