Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

Corso

A Milano

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Descrizione

  • Tipologia

    Corso

  • Luogo

    Milano

Deep Learning for NLP consente a una macchina di apprendere l'elaborazione del linguaggio da semplice a complessa Tra le attività attualmente possibili sono la traduzione in lingua e la generazione di didascalie per le foto DL (Deep Learning) è un sottoinsieme di ML (Machine Learning) Python è un linguaggio di programmazione popolare che contiene librerie per Deep Learning for NLP In questo corso di formazione dal vivo con istruttore, i partecipanti impareranno a utilizzare le librerie Python per NLP (Natural Language Processing) mentre creano un'applicazione che elabora una serie di immagini e genera didascalie Alla fine di questa formazione, i partecipanti saranno in grado di: Progettare e codificare DL per NLP usando le librerie Python Crea un codice Python che legge una collezione enorme di immagini e genera parole chiave Crea codice Python che genera didascalie dalle parole chiave rilevate Pubblico Programmatori con interesse per la linguistica Programmatori che cercano una comprensione della PNL (Natural Language Processing) Formato del corso Lezione di parte, discussione parziale, esercitazioni e pratica intensiva .
Machine Translated

Sedi e date

Luogo

Inizio del corso

Milano
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Piazza Duomo, Via Torino 2, 20123

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Profilo del corso

An understanding of Python programming
An understanding of Python libraries in general
Audience
Programmers with interest in linguistics
Programmers who seek an understanding of NLP (Natural Language Processing)

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Opinioni

Materie

  • E-learning
  • Python

Programma

Introduction to Deep Learning for NLP

Differentiating between the various types of DL models

Using pre-trained vs trained models

Using word embeddings and sentiment analysis to extract meaning from text

How Unsupervised Deep Learning works

Installing and Setting Up Python Deep Learning libraries

Using the Keras DL library on top of TensorFlow to allow Python to create captions

Working with Theano (numerical computation library) and TensorFlow (general and linguistics library) to use as extended DL libraries for the purpose of creating captions.

Using Keras on top of TensorFlow or Theano to quickly experiment on Deep Learning

Creating a simple Deep Learning application in TensorFlow to add captions to a collection of pictures

Troubleshooting

A word on other (specialized) DL frameworks

Deploying your DL application

Using GPUs to accelerate DL

Closing remarks

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