تخطي إلى المحتوى الرئيسي

الاستفادة من التعلم العميق لدورة معالجة اللغة الطبيعية


ستتعلم في دورة معالجة اللغات الطبيعية هذه كيفية التنقل بين تقنيات المعالجة المسبقة للنص المختلفة واختيار أفضل بنية للشبكة العصبية لمعالجة اللغات الطبيعية.

طرق تقديم دورة معالجة اللغات الطبيعية

شخصيا

متصل

فوائد دورة معالجة اللغات الطبيعية

فهم تقنيات المعالجة المسبقة المختلفة لمشاكل التعلم العميق

قم ببناء تمثيل متجه للنص باستخدام word2vec وGloVe

قم بإنشاء أداة التعرف على الكيانات وأداة تمييز أجزاء الكلام باستخدام Apache OpenNLP

بناء نموذج ترجمة آلية في Keras، وهي واجهة برمجة تطبيقات للتعلم العميق

تطوير تطبيق لإنشاء نص باستخدام الذاكرة طويلة المدى (LSTM)

إنشاء تطبيق للكشف عن الكلمات باستخدام نموذج الانتباه

اختبر معلوماتك في امتحان نهاية الدورة المضمّن

استمر في التعلم وواجه تحديات جديدة من خلال تدريب مدرب واحد لواحد بعد الدورة

مخطط دورة معالجة اللغات الطبيعية
الوحدة 1: مقدمة لمعالجة اللغات الطبيعية

في هذه الوحدة ، ستتعرف على:

أساسيات معالجة اللغات الطبيعية وتطبيقاتها
تقنيات المعالجة المسبقة للنص الشائعة
Word2vec وGlove تضمين الكلمات تصنيف المشاعر
الوحدة الثانية: تطبيقات معالجة اللغات الطبيعية
الوحدة 3: مقدمة في الشبكات العصبية
الوحدة 4: أسس الشبكات العصبية التلافيفية (CNN)
الوحدة 5: الشبكات العصبية المتكررة (RNN)
الوحدة 6: الوحدات المتكررة المسورة (GRU)
الوحدة 7: الذاكرة الطويلة قصيرة المدى (LSTM)
الوحدة 8: أحدث التطورات في معالجة اللغات الطبيعية
الوحدة 9: سير عمل مشروع البرمجة اللغوية العصبية العملي في المنظمة

طلب عروض الأسعار

سجل الان

تأمين عميلك باستخدام DNA (DNAS)

إدارة مؤسسة OpenShift (DO280)

الهندسة المعمارية على AWS

الهندسة المعمارية على AWS - Accelerator

دورة Blazor: بناء تطبيقات الويب

هل أنت مستعد للائحة الاتحاد الأوروبي لحماية البيانات العامة (GDPR)؟

Power BI: نمذجة وتشكيل البيانات المتقدمة (دورة يوم واحد)

مقدمة تدريب Microsoft Project

تطوير تدريب نماذج SharePoint InfoPath

مزدهرة في التغيير الديناميكي: دورة شهادة Duke CE

en_USEnglish