KONKURS: Wygraj Sony PlayStation 5 lub opaski Xiaomi MiBand!
Pomoc i kontakt
Koszyk
Twój koszyk jest pusty. Wypełnij go wiedzą i zdobądź nowe umiejętności!
Nie wiesz od czego zacząć?
Zobacz nowości
Zaloguj się
strefakursów.pl Programowanie

Kurs Przetwarzanie języka naturalnego z Python:Trailer

Naucz się przetwarzania języka naturalnego w Python i rozwiązywania realnych problemów za pomocą algorytmów NLP.

Kurs Przetwarzanie języka naturalnego z Python:Przegląd typowych problemów

Naucz się przetwarzania języka naturalnego w Python i rozwiązywania realnych problemów za pomocą algorytmów NLP.

Kurs Przetwarzanie języka naturalnego z Python:Analiza części mowy dla prawdziwego tekstu

Naucz się przetwarzania języka naturalnego w Python i rozwiązywania realnych problemów za pomocą algorytmów NLP.

Kurs Przetwarzanie języka naturalnego z Python:Generowanie języka naturalnego

Naucz się przetwarzania języka naturalnego w Python i rozwiązywania realnych problemów za pomocą algorytmów NLP.
DARMOWE FRAGMENTY

Ten kurs jest częścią ścieżki:

Machine Learning Engineer

user-image user-image user-image
966 użytkowników podnosi swoje kwalifikacje w tej ścieżce kariery.

Czego się nauczysz:

  • rozumieć i rozwiązywać typowe dla NLP problemy

  • prowadzić kompletne projekty przetwarzania języka naturalnego

  • stosować metody tokenizacji takie jak stemming i lematyzacja

  • wizualizować dane tekstowe i stosować biblioteki requests i BeautifulSoup do pisania crawlerów

  • używać biblioteki nltk oraz pandas do przetwarzania danych tekstowych

  • stosować najlepsze dostępne aktualnie biblioteki w swoich aplikacjach np. Spacy

  • rozwiązywać problemy modelowania tematu, klasyfikacji tekstu i określania części mowy

  • implementować funkcjonalne chatboty

Wprowadzenie do NLP

Typowe problemy NLP i ich rozwiązania

Praca z rzeczywistymi danymi

Stwórz własnego chatbota

Zaawansowane możliwości i rozwój

Co jeszcze powinieneś wiedzieć?

Wprowadzenie do machine learning Projektowanie sieci neuronowych
ZOBACZ WIĘCEJ

Nie wiesz od czego zacząć naukę?

Chętnie pomożemy! Odpowiedz na pytania przygotowane przez naszych specjalistów, a my dopasujemy ścieżkę rozwoju do Twoich preferencji.

Rozpocznij teraz
Program nauczania
1 Wprowadzenie
Wstęp 01m 07s
Jak korzystać z materiałów? 03m 52s
Dlaczego NLP potrzebuje innego podejścia? 09m 22s
Przegląd typowych problemów Podgląd 14m 06s
2 Wstępne przetwarzanie tekstu
Budowanie zbioru danych 16m 30s
Podstawowe algorytmy tekstowe 10m 55s
Wyrażenia regularne 19m 58s
Parsowanie HTML 13m 29s
Praca z plikami PDF 20m 12s
Możliwości biblioteki NLTK 07m 26s
Czyszczenie i normalizacja danych 20m 52s
Tokenization vs stemming vs lemmatization 14m 19s
Typowa analiza statystyczna tekstu 20m 17s
Kodowanie tekstu na potrzeby ML 14m 17s
Ekstrakcja cech dodatkowych 24m 28s
Zaawansowane metody wektoryzacji tekstu 13m 43s
3 Typowe problemy NLP i ich rozwiązania
Wstęp do biblioteki Spacy 12m 39s
Określanie części mowy 18m 52s
Analiza części mowy dla prawdziwego tekstu Podgląd 07m 18s
Modelowanie tematu 14m 03s
Podobieństwo tekstu dla danych bez etykiet 15m 22s
Klasyfikacja tekstu 14m 52s
Określanie spamu 06m 10s
Analiza sentymentu 13m 48s
Named Entity Recognition 05m 41s
NER w praktyce 05m 52s
4 Praca z rzeczywistymi danymi
Zbiór danych: przemówienia 11m 21s
Normalizacja zbioru danych 22m 17s
Prosta analiza statystyczna 16m 42s
Wstępne przygotowanie i obróbka 06m 19s
Grupowanie przemówień na podstawie tematu 21m 35s
Odnalezienie przedmiotu rozmowy 08m 18s
Rozpoznawanie mówcy na bazie tekstu 29m 32s
Dalsze możliwości analizy 15m 14s
5 Zaawansowane możliwości
Generowanie języka naturalnego Podgląd 07m 03s
Automatyczne generowanie przemówień 22m 11s
Rozpoznawanie mowy 07m 18s
Przyszłość NLP 07m 42s
Przegląd nowoczesnych bibliotek 13m 08s
Zakończenie 00m 53s
Ocena uczestników
user-image user-image user-image user-image user-image user-image

23772 użytkowników oceniło i zrecenzowało szkolenia strefakursów.pl

Google logo

Średnia ocena uczestników w niezależnym serwisie Google to 4.9/5 ⭐⭐⭐⭐⭐ z 640 wszystkich opinii.

5 5 3
5.0
100%
0%
0%
0%
0%
Recenzje użytkowników (3)
5.0
5
suer kurs
5.0
5
Świetny kurs‼️ Dobra dykcja prowadzącego i interesująco dobrane przykłady
5.0
5
Zdecydowanie polecam.

Kurs Przetwarzanie języka naturalnego z Python

Naucz się przetwarzania języka naturalnego w Python i rozwiązywania realnych problemów za pomocą algorytmów NLP.

Rozpocznij naukę teraz za darmo, zapłać w ciągu 30 dni z logo twistoJak to działa?

149zł
79
za ten zakup otrzymasz zwrot o wartości 7.90 zł

⏰ To szkolenie kupisz 47% taniej jeszcze tylko przez: 00 : 07 : 17 : 24

for-teamsOferta dla firm i zespołów
To szkolenie obejmuje:
unlimited accessNielimitowany dostęp
clock 9 godzin szkolenia
videos 40 wykładów
test questions 20 pytań testowych
languageKurs w języku polskim
mobile accessDostęp w aplikacji mobilnej
certificateCertyfikat ukończenia
tests questionsTesty i zadania
linkedin recommendationRekomendacje na LinkedIn
level Poziom: Zaawansowany
Ten kurs jest częścią ścieżki
5.0
Machine Learning Engineer
Zdobądź kompleksową wiedzę na temat Machine Learning i naucz się tworzyć zaawansowane algorytmy sztucznej inteligencji. Wykorzystaj uczenie maszynowe do rozwiązywania realnych problemów.
164 wykładów
966 uczestników
Dowiedz się więcej
Ścieżka kariery - Machine Learning Engineer
Uczestnicy kursu kupili również:
Odbierz 20% zniżki na pierwsze zamówienie
newsletter signup image
Zapisz się do newslettera i bądź na bieżąco
Dlaczego warto?
Będziesz regularnie otrzymywał atrakcyjne rabaty
Nie przegapisz żadnej z naszych promocji
Będziesz informowany o aktualnych konkursach
Nie wysyłamy spamu
*zniżka nie obowiązuje na pakiety licencji
Nie, dziękuję, kupię bez zniżki
strefakursów.pl korzysta z plików cookie, aby dostosować usługi do Twoich preferencji. Niektóre pliki cookie są zaś niezbędne do prawidłowego działania witryny. Dzięki nim możemy wyświetlać Ci spersonalizowane oferty i informacje o promocjach, zarówno w witrynach strefakursów.pl, jak i na innych stronach. Oczywiście to Ty decydujesz. Możesz w każdej chwili określić warunki przechowywania lub dostępu do plików cookies w Twojej przeglądarce.
AKCEPTUJĘ PLIKI COOKIE