Informações sobre o curso

782,892 visualizações recentes
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível intermediário
Aprox. 24 horas para completar
Inglês
Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Machine TranslationWord EmbeddingsLocality-Sensitive HashingSentiment AnalysisVector Space Models
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
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Nível intermediário
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Inglês
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oferecido por

Logotipo de deeplearning.ai

deeplearning.ai

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up97%(3,726 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

7 horas para concluir

Sentiment Analysis with Logistic Regression

7 horas para concluir
12 vídeos (Total 37 mín.), 3 leituras, 1 teste
12 videos
Welcome to Course 11min
Supervised ML & Sentiment Analysis2min
Vocabulary & Feature Extraction2min
Negative and Positive Frequencies2min
Feature Extraction with Frequencies2min
Preprocessing3min
Putting it All Together2min
Logistic Regression Overview3min
Logistic Regression: Training1min
Logistic Regression: Testing4min
Logistic Regression: Cost Function5min
3 leituras
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!10min
Acknowledgement - Ken Church10min
How to refresh your workspace10min
Semana
2

Semana 2

5 horas para concluir

Sentiment Analysis with Naïve Bayes

5 horas para concluir
11 vídeos (Total 40 mín.)
11 videos
Bayes’ Rule3min
Naïve Bayes Introduction5min
Laplacian Smoothing2min
Log Likelihood, Part 15min
Log Likelihood, Part 21min
Training Naïve Bayes3min
Testing Naïve Bayes4min
Applications of Naïve Bayes3min
Naïve Bayes Assumptions3min
Error Analysis3min
Semana
3

Semana 3

6 horas para concluir

Vector Space Models

6 horas para concluir
8 vídeos (Total 26 mín.)
8 videos
Word by Word and Word by Doc. 4min
Euclidean Distance3min
Cosine Similarity: Intuition2min
Cosine Similarity3min
Manipulating Words in Vector Spaces3min
Visualization and PCA3min
PCA Algorithm3min
Semana
4

Semana 4

6 horas para concluir

Machine Translation and Document Search

6 horas para concluir
8 vídeos (Total 29 mín.), 2 leituras, 1 teste
8 videos
Transforming word vectors6min
K-nearest neighbors3min
Hash tables and hash functions3min
Locality sensitive hashing5min
Multiple Planes3min
Approximate nearest neighbors3min
Searching documents1min
2 leituras
Acknowledgements10min
Bibliography10min

Avaliações

Principais avaliações do NATURAL LANGUAGE PROCESSING WITH CLASSIFICATION AND VECTOR SPACES

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Sobre Programa de cursos integrados Processamento da Linguagem Natural

Natural Language Processing (NLP) uses algorithms to understand and manipulate human language. This technology is one of the most broadly applied areas of machine learning. As AI continues to expand, so will the demand for professionals skilled at building models that analyze speech and language, uncover contextual patterns, and produce insights from text and audio. By the end of this Specialization, you will be ready to design NLP applications that perform question-answering and sentiment analysis, create tools to translate languages and summarize text, and even build chatbots. These and other NLP applications are going to be at the forefront of the coming transformation to an AI-powered future. This Specialization is designed and taught by two experts in NLP, machine learning, and deep learning. Younes Bensouda Mourri is an Instructor of AI at Stanford University who also helped build the Deep Learning Specialization. Łukasz Kaiser is a Staff Research Scientist at Google Brain and the co-author of Tensorflow, the Tensor2Tensor and Trax libraries, and the Transformer paper....
Processamento da Linguagem Natural

Perguntas Frequentes – FAQ

  • O acesso a palestras e tarefas depende do tipo de inscrição. Se você participar de um curso como ouvinte, você poderá ver quase todo o conteúdo do curso gratuitamente. Para acessar tarefas valendo nota e obter um Certificado, você precisará adquirir a experiência do Certificado, durante ou após a participação como ouvinte. Se você não vir a opção de participar como ouvinte:

    • o curso pode não oferecer essa opção. Você pode experimentar um teste gratuito ou solicitar o auxílio financeiro.
    • Em vez disso, o curso pode oferecer 'Curso completo, sem Certificado'. Com esta opção, é possível ver todo o conteúdo do curso, enviar as avaliações necessárias e obter uma nota final. Isso também significa que você não poderá comprar uma experiência de Certificado.
  • Quando você se inscreve no curso, tem acesso a todos os cursos na Especialização e pode obter um certificado quando concluir o trabalho. Seu Certificado eletrônico será adicionado à sua página de Participações e você poderá imprimi-lo ou adicioná-lo ao seu perfil no LinkedIn. Se quiser apenas ler e assistir o conteúdo do curso, você poderá frequentá-lo como ouvinte sem custo.

  • Se você se inscrever, terá 7 dias para testar sem custo e, durante este período, pode cancelar sem multa. Depois disso, não reembolsamos, mas você pode cancelar sua inscrição a qualquer momento. Veja nossa política para o reembolso total.

  • Sim, a Coursera oferece auxílio financeiro ao aluno que não possa pagar a taxa. Faça a solicitação clicando no link Auxílio Financeiro, abaixo do botão "Inscreva-se" à esquerda. Preencha uma solicitação e será notificado caso seja aprovado. Você terá que completar esta etapa para cada curso na Especialização, incluindo o Trabalho de Conclusão de Curso. Saiba mais .

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.