V tomto kurzu navážeme na základní kurz Zpracování přirozeného jazyka pokročilejšími tématy. Zaměříme se především na předzpracování dat a nejnovější aplikace hlubokého učení ve zpracování textu. Bude se jednat především architektury [...]
  • MLC_NLPA
  • Délka 1 den
  • 0 ITK bodů
  • 0 termínů
  • ČR (4 990 Kč)

    SR (210 €)

V tomto kurzu navážeme na základní kurz Zpracování přirozeného jazyka pokročilejšími tématy. Zaměříme se především na předzpracování dat a nejnovější aplikace hlubokého učení ve zpracování textu. Bude se jednat především architektury neuronových sítí postavených na takzvaných Transformerech. S využitím metody transfer learningu ukážeme, jak lze využít velké předtrénované neuronové sítě pro nejrůznější praktické aplikace.

»
  • Základní znalost programování v Pythonu
  • Středoškolská matematika
  • Znalosti strojového učení na úrovni kurzu Úvod do strojového učení
  • Znalosti na úrovni kurzu Zpracování přirozeného jazyka

Studijní materiál společnosti Machine Learning College.

  • Předzpracování textových dat
    • Kódování znaků a unicode normalizace
    • Tradiční tokenizace (jednoduché metody, Spacy, Moses)
    • Subword tokenizace (byte-pair kódování, wordpiece, sentencepiece)
    • Šištění dat (deduplikace, odstranění textového balastu)
  • Word embeddings
    • Obecné principy
    • Implementace skip-gram modelu
  • Strojový překlad s rekurentními sítěmi
    • Paměťové buňky LSTM a GRU
    • Implementace strojového překladu pomocí rekurentních sítí
  • Transformery
    • Attention is all you need
    • Architektura transformeru
    • GPT2
    • BERT
    • XLNET
  • Příklady transfer learningu pro zpracování přirozeného jazyka
    • Klasifikace textů
    • Rozpoznání jmenných entit
    • Question answering
Aktuální nabídka
Školicí místo
Jazyk kurzu

Uvedené ceny jsou bez DPH.

Školení na míru

Nenašli jste vhodný termín, nebo chcete školení přizpůsobit specifickým potřebám vašeho týmu? Rádi pro vás připravíme školení na míru.