Machine Learning: Natural Language Processing mit Python
NLP mit Python: Deep Learning, Markov, Naive Bayes, Word2Vec, ChatGPT, Neuronale Netze, KI, LSTM, Seq2Seq, LLM, PyTorch
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May 2024
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What you will learn
Die Grundlagen des Natural Language Processing (NLP) verstehen.
Python und relevante Bibliotheken für NLP einrichten und nutzen.
N-gram Sprachmodelle verstehen und implementieren.
Textklassifikation mit Naive Bayes und Python durchführen.
Die Bedeutung von Word Embeddings in NLP verstehen.
Word2Vec und seine Implementierung in Python kennenlernen.
Hidden Markov Models für Sequenzmodellierung anwenden.
Neuronale Netze für NLP trainieren und implementieren.
Rekurrente Neuronale Netze (RNNs) für Textverarbeitung einsetzen.
Long short term memory (LSTM) verstehen und implementieren.
Seq2Seq-Modelle für maschinelle Übersetzung bauen und trainieren.
Attention Mechanismen in NLP verstehen und implementieren.
Transformer-Modelle und ihre Architektur kennenlernen.
Die Implementierung von Transformern mit PyTorch erlernen.
Fortgeschrittene NLP-Modelle wie GPT-3 verstehen.
Mathematische Konzepte hinter NLP-Algorithmen verstehen.
Mit numpy und PyTorch Daten für NLP-Projekte verarbeiten.
Python-Grundlagen für Datenverarbeitung und Visualisierung.
Daten laden, aufbereiten und visualisieren für NLP-Anwendungen.
Die Fähigkeit, eigene NLP-Modelle zu entwerfen und zu implementieren.
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1/18/2024
course created date
5/8/2024
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