了解和實踐人工智慧：NLP 的基礎知識

課程簡介

了解 NLP 的概念，在短期內使用 Python 建立和建立真正的東西

從這 1.5 小時的課程，你會學到

• 使用 NLP 建構真正的東西
• 分析文字資料
• 使用詞源(stemming)將字彙轉換為基本形式
• 利用詞形還原(lemmatization)將字彙轉換為基本形式
• 將文字資料分割成區塊(chunks)
• 使用字彙袋模型提取文件術語矩陣
• 建立一個分類預測器
• 建構一個性別識別碼
• 建立一個情緒分析儀
• 使用隱含狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation)進行主題建模

要求

• 一點點 python 和機器學習知識

課程說明

透過理解概念和建立真正的專案來瞭解人工智慧中的每一件事情！

這門課程是一系列人工智慧專業課程的一部分:

•  瞭解和實踐 AI-(NLP，推薦系統，語音識別，電腦視覺，OpenCV，機器學習，監督式學習，非監督式學習，人工神經網絡，強化學習，深度學習，使用人工智慧構建遊戲，遺傳算法

本課程的重點是 NLP 的基礎知識:

• 學習關鍵的 NLP 概念和直覺訓練，讓你快速瞭解 NLP 所有的事物。
• 我將在第一個視頻中解釋概念，為什麼它是重要的，是什麼導致思考這個概念和我如何使用它的問題(瞭解這個概念)。 在下一個視頻中，你將在一個真實的專案去實踐或使用 python 實踐)一個簡單的問題
• 在視頻中你首先會看到的是實際部分的輸入和輸出，這樣你就可以理解所有的事情，你可以得到一個清晰的視野
• 在本課程結束時，你將擁有所有的資源，完整的程式碼，以及其它一些有用的鏈接和文章

在本課程中，我們將學習自然語言處理。 我們將討論各種概念，如 tokenization，詞源和詞形還原來處理文字。 然後我們將討論如何建構一個文字袋模型，並使用它來文字分類。 我們將看到如何使用機器學習來分析給定句子的情緒。 然後我們將討論主題建模並實現一個系統來識別特定文字中的主題。我們將從一些簡單的 NLP 問題入手，如: Tokenization Text，stem，lemmated，chunk，Bag of Words 模型，我們將建立一些現實世界的專案，比如:

1. 建立一個類別預測器來預測給定文字檔案的類別
2. 根據名稱建構性別識別碼
3. 建立一個情緒分析儀用來判斷一個電影評論是正面的還是負面的
4. 使用隱含狄利克雷分布進行主題建模

本課程的重點是”如何建構和理解”，而不僅僅是”如何使用”。 任何人都可以在閱讀一些文件後15分鐘內學會使用 API。 它不是關於”記住事實”，而是通過實驗”自己看”。 它會教你如何想象模型內部發生了什麼。 如果你想要的不僅僅是一個機器學習模型的表面，這個課程是為你而設的。

小技巧(適用於完成課程) :

•  記下手寫的筆記。 這將大大提高你保存資訊的能力
• 在討論板上問許多問題。 越多越好
• 要意識到大部分的練習都需要幾天或幾周的時間來完成
• 自己寫程式碼，不要只是坐在那裡看我的程式碼
• 你對 NLP 一無所知？ 我們把它拆解吧！

我隨時可以回答你們的問題，幫助你們進行資料科學旅程！

請注意，這門課程將會被修改，我會經常把新的內容和新的概念加入，所以請注意課程更新！ 🙂

目標受眾是誰？

• 任何想要理解 NLP 概念並建立一些專案的人
• python 初學者開發者對 NLP 感到好奇，這門課程不適合經驗豐富的資料科學家

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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課程網址

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