Informações sobre o curso

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Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário

Working knowledge of machine learning, intermediate Python experience including DL frameworks & proficiency in calculus, linear algebra, & stats

Aprox. 32 horas para completar
Inglês

O que você vai aprender

  • Use dynamic programming, hidden Markov models, and word embeddings to implement autocorrect, autocomplete & identify part-of-speech tags for words.

Habilidades que você terá

  • Word2vec
  • Parts-of-Speech Tagging
  • N-gram Language Models
  • Autocorrect
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Nível intermediário

Working knowledge of machine learning, intermediate Python experience including DL frameworks & proficiency in calculus, linear algebra, & stats

Aprox. 32 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

deeplearning.ai

Programa - O que você aprenderá com este curso

Classificação do conteúdoThumbs Up91%(5,309 classificações)Info
Semana
1

Semana 1

8 horas para concluir

Autocorrect

8 horas para concluir
11 vídeos (Total 31 mín.), 10 leituras, 4 testes
Semana
2

Semana 2

6 horas para concluir

Part of Speech Tagging and Hidden Markov Models

6 horas para concluir
13 vídeos (Total 43 mín.), 11 leituras, 3 testes
Semana
3

Semana 3

9 horas para concluir

Autocomplete and Language Models

9 horas para concluir
11 vídeos (Total 54 mín.), 9 leituras, 3 testes
Semana
4

Semana 4

9 horas para concluir

Word embeddings with neural networks

9 horas para concluir
22 vídeos (Total 73 mín.), 21 leituras, 3 testes

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Sobre Programa de cursos integrados Processamento da Linguagem Natural

Processamento da Linguagem Natural

Perguntas Frequentes – FAQ

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