Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Deep Learningu dla NLP

Różnice między różnymi typami modeli DL

Korzystanie z wstępnie nauczonych i samodzielnego treningu modeli

Użycie wektorów słów i analizy sentymentu do wyodrębnienia znaczenia z tekstu

Jak działa Nienadzorowane Deep Learning

Instalacja i konfiguracja bibliotek Deep Learningu w Pythonie

Korzystanie z biblioteki Keras DL na platformie TensorFlow do tworzenia opisów przez Pythona

Praca z Theano (biblioteką obliczeń numerycznych) i TensorFlow (ogólną i lingwistyczną biblioteką) w celu rozszerzenia funkcji DL przy tworzeniu opisów.

Korzystanie z Kerasa na platformie TensorFlow lub Theano do szybkiego eksperymentowania z Deep Learningiem

Tworzenie prostej aplikacji Deep Learning w TensorFlow, która dodaje opisy do kolekcji zdjęć

Rozwiązywanie problemów

Uwaga na inne (specjalistyczne) ramy DL

Wdrażanie swojej aplikacji DL

Korzystanie z GPU do przyspieszenia procesu DL

Zamykające uwagi

Wymagania

  • Zrozumienie podstaw programowania w Pythonie
  • Znajomość ogólnych bibliotek Pythona

Grupa docelowa

  • Programiści zainteresowani lingwistyką
  • Programiści, którzy chcą zrozumieć NLP (Natural Language Processing)
 28 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie