Informações sobre o curso
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100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Nível avançado

Aprox. 34 horas para completar

Sugerido: 5 weeks of study, 4-5 hours per week...

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

ChatterbotTensorflowDeep LearningNatural Language Processing

100% on-line

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

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Nível avançado

Aprox. 34 horas para completar

Sugerido: 5 weeks of study, 4-5 hours per week...

Inglês

Legendas: Inglês

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
5 horas para concluir

Intro and text classification

11 vídeos (Total 114 mín.), 3 leituras, 3 testes
11 videos
Welcome video5min
Main approaches in NLP7min
Brief overview of the next weeks7min
[Optional] Linguistic knowledge in NLP10min
Text preprocessing14min
Feature extraction from text14min
Linear models for sentiment analysis10min
Hashing trick in spam filtering17min
Neural networks for words14min
Neural networks for characters8min
3 leituras
Prerequisites check-list2min
Hardware for the course5min
Getting started with practical assignments20min
2 exercícios práticos
Classical text mining10min
Simple neural networks for text10min
Semana
2
5 horas para concluir

Language modeling and sequence tagging

8 vídeos (Total 84 mín.), 2 leituras, 3 testes
8 videos
Perplexity: is our model surprised with a real text?8min
Smoothing: what if we see new n-grams?7min
Hidden Markov Models13min
Viterbi algorithm: what are the most probable tags?11min
MEMMs, CRFs and other sequential models for Named Entity Recognition11min
Neural Language Models9min
Whether you need to predict a next word or a label - LSTM is here to help!11min
2 leituras
Perplexity computation10min
Probabilities of tag sequences in HMMs20min
2 exercícios práticos
Language modeling15min
Sequence tagging with probabilistic models20min
Semana
3
5 horas para concluir

Vector Space Models of Semantics

8 vídeos (Total 83 mín.), 3 testes
8 videos
Explicit and implicit matrix factorization13min
Word2vec and doc2vec (and how to evaluate them)10min
Word analogies without magic: king – man + woman != queen11min
Why words? From character to sentence embeddings11min
Topic modeling: a way to navigate through text collections7min
How to train PLSA?6min
The zoo of topic models13min
2 exercícios práticos
Word and sentence embeddings15min
Topic Models10min
Semana
4
5 horas para concluir

Sequence to sequence tasks

9 vídeos (Total 98 mín.), 4 testes
9 videos
Noisy channel: said in English, received in French6min
Word Alignment Models12min
Encoder-decoder architecture6min
Attention mechanism9min
How to deal with a vocabulary?12min
How to implement a conversational chat-bot?11min
Sequence to sequence learning: one-size fits all?10min
Get to the point! Summarization with pointer-generator networks12min
3 exercícios práticos
Introduction to machine translation10min
Encoder-decoder architectures20min
Summarization and simplification15min
4.6
118 avaliaçõesChevron Right

38%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

42%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

43%

recebi um aumento ou promoção

Principais avaliações do Processamento da Linguagem Natural

por GYMar 24th 2018

Great thanks to this amazing course! I learned a lot on state-to-art natural language processing techniques! Really like your awesome programming assignments! See you HSE guys in next class!

por YYJan 2nd 2019

I like this course very much. It is a good introduction for NLP. But if you want to know more about the NLP, you need to search and read a lot of posts during the learning process.

Instrutores

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Anna Potapenko

Researcher
HSE Faculty of Computer Science
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Alexey Zobnin

Accosiate professor
HSE Faculty of Computer Science
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Anna Kozlova

Team Lead
Yandex
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Sergey Yudin

Analyst-developer
Yandex
Avatar

Andrei Zimovnov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science

Sobre National Research University Higher School of Economics

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

Sobre Programa de cursos integrados Aprendizagem de máquina avançada

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
Aprendizagem de máquina avançada

Perguntas Frequentes – FAQ

  • Ao se inscrever para um Certificado, você terá acesso a todos os vídeos, testes e tarefas de programação (se aplicável). Tarefas avaliadas pelos colegas apenas podem ser enviadas e avaliadas após o início da sessão. Caso escolha explorar o curso sem adquiri-lo, talvez você não consiga acessar certas tarefas.

  • 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.

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao Aprendiz.