Informações sobre o curso
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Comece a trabalhar para obter o seu diploma

Tente videoaulas, leituras do curso e tarefas individualizadas do Graduação em Illinois MCS in Data Science

100% online

Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.

Prazos flexíveis

Redefinir os prazos de acordo com sua programação.

Aprox. 19 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

Habilidades que você terá

Information Retrieval (IR)Document RetrievalMachine LearningRecommender Systems

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Prazos flexíveis

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Aprox. 19 horas para completar

Inglês

Legendas: Inglês

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1
2 horas para concluir

Orientation

You will become familiar with the course, your classmates, and our learning environment. The orientation will also help you obtain the technical skills required for the course.

...
2 vídeos ((Total 15 mín.)), 6 leituras, 2 testes
2 videos
Course Introduction Video11min
6 leituras
Welcome to Text Retrieval and Search Engines!10min
Syllabus10min
About the Discussion Forums10min
Updating your Profile10min
Social Media10min
Course Errata10min
2 exercícios práticos
Orientation Quiz15min
Pre-Quiz30min
4 horas para concluir

Week 1

During this week's lessons, you will learn of natural language processing techniques, which are the foundation for all kinds of text-processing applications, the concept of a retrieval model, and the basic idea of the vector space model.

...
6 vídeos ((Total 94 mín.)), 1 leitura, 2 testes
6 videos
Lesson 1.2: Text Access9min
Lesson 1.3: Text Retrieval Problem26min
Lesson 1.4: Overview of Text Retrieval Methods10min
Lesson 1.5: Vector Space Model - Basic Idea9min
Lesson 1.6: Vector Space Retrieval Model - Simplest Instantiation17min
1 leituras
Week 1 Overview10min
2 exercícios práticos
Week 1 Practice Quiz1h
Week 1 Quiz1h
Semana
2
4 horas para concluir

Week 2

In this week's lessons, you will learn how the vector space model works in detail, the major heuristics used in designing a retrieval function for ranking documents with respect to a query, and how to implement an information retrieval system (i.e., a search engine), including how to build an inverted index and how to score documents quickly for a query.

...
6 vídeos ((Total 102 mín.)), 1 leitura, 2 testes
6 videos
Lesson 2.2: TF Transformation9min
Lesson 2.3: Doc Length Normalization18min
Lesson 2.4: Implementation of TR Systems21min
Lesson 2.5: System Implementation - Inverted Index Construction18min
Lesson 2.6: System Implementation - Fast Search17min
1 leituras
Week 2 Overview10min
2 exercícios práticos
Week 2 Practice Quiz1h
Week 2 Quiz1h
Semana
3
7 horas para concluir

Week 3

In this week's lessons, you will learn how to evaluate an information retrieval system (a search engine), including the basic measures for evaluating a set of retrieved results and the major measures for evaluating a ranked list, including the average precision (AP) and the normalized discounted cumulative gain (nDCG), and practical issues in evaluation, including statistical significance testing and pooling.

...
6 vídeos ((Total 75 mín.)), 2 leituras, 3 testes
6 videos
Lesson 3.2: Evaluation of TR Systems - Basic Measures12min
Lesson 3.3: Evaluation of TR Systems - Evaluating Ranked Lists - Part 115min
Lesson 3.4: Evaluation of TR Systems - Evaluating Ranked Lists - Part 210min
Lesson 3.5: Evaluation of TR Systems - Multi-Level Judgements10min
Lesson 3.6: Evaluation of TR Systems - Practical Issues15min
2 leituras
Week 3 Overview10min
Programming Assignments Overview10min
2 exercícios práticos
Week 3 Practice Quiz1h
Week 3 Quiz1h
Semana
4
4 horas para concluir

Week 4

In this week's lessons, you will learn probabilistic retrieval models and statistical language models, particularly the detail of the query likelihood retrieval function with two specific smoothing methods, and how the query likelihood retrieval function is connected with the retrieval heuristics used in the vector space model.

...
7 vídeos ((Total 88 mín.)), 1 leitura, 2 testes
7 videos
Lesson 4.2: Statistical Language Model17min
Lesson 4.3: Query Likelihood Retrieval Function12min
Lesson 4.4: Statistical Language Model - Part 112min
Lesson 4.5: Statistical Language Model - Part 29min
Lesson 4.6: Smoothing Methods - Part 19min
Lesson 4.7: Smoothing Methods - Part 213min
1 leituras
Week 4 Overview10min
2 exercícios práticos
Week 4 Practice Quiz1h
Week 4 Quiz1h
4.4
103 avaliaçõesChevron Right

33%

comecei uma nova carreira após concluir estes cursos

57%

consegui um benefício significativo de carreira com este curso

20%

recebi um aumento ou promoção

Melhores avaliações

por JHSep 21st 2016

Great course for those trying to understand how ro analyse and process text data. It has the right amount of tools to help you understand the basics of information retrieval and search engines.

por PMAug 29th 2016

A great overview of text retrieval methods. Good coverage of search engines. A longer course will cover search engine better (remember this is a 6 weeker)

Instrutores

Avatar

ChengXiang Zhai

Professor
Department of Computer Science

Expanda a sua formação de vez

Este curso é parte de uma Master in Computer Science 100% on-line pela Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign. Comece um curso livre ou uma Especialização hoje mesmo para assistir aos cursos ministrados por professores do iMBA e fazer tarefas no seu horário. Assim que terminar cada disciplina, você receberá um certificado que pode ser incluído no LinkedIn ou no currículo. Se fizer a inscrição e for admitido no curso completo, as disciplinas que for fazendo serão contabilizadas na sua formação.

Sobre Universidade de Illinois em Urbana-ChampaignUniversidade de Illinois em Urbana-Champaign

The University of Illinois at Urbana-Champaign is a world leader in research, teaching and public engagement, distinguished by the breadth of its programs, broad academic excellence, and internationally renowned faculty and alumni. Illinois serves the world by creating knowledge, preparing students for lives of impact, and finding solutions to critical societal needs. ...

Sobre o Programa de cursos integrados Mineração de dadosData Mining

The Data Mining Specialization teaches data mining techniques for both structured data which conform to a clearly defined schema, and unstructured data which exist in the form of natural language text. Specific course topics include pattern discovery, clustering, text retrieval, text mining and analytics, and data visualization. The Capstone project task is to solve real-world data mining challenges using a restaurant review data set from Yelp. Courses 2 - 5 of this Specialization form the lecture component of courses in the online Master of Computer Science Degree in Data Science. You can apply to the degree program either before or after you begin the Specialization....
Mineração de dadosData Mining

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.