Návrh Školení
Úvod do Deep Learning pro NLP
Rozlišení mezi různými typy DL modelů
Použití předem trénovaných vs trénovaných modelů
Použití vložení slov a analýzy sentimentu k extrakci významu z textu
Jak funguje Unsupervised Deep Learning
Instalace a nastavení Python knihoven Deep Learning
Použití knihovny Keras DL nad TensorFlow, aby Python mohl vytvářet titulky
Práce s Theano (knihovna numerických výpočtů) a TensorFlow (obecná a lingvistická knihovna) pro použití jako rozšířené DL knihovny pro účely vytváření titulků.
Pomocí Keras nad TensorFlow nebo Theano rychle experimentujte s Deep Learning
Vytvoření jednoduché aplikace Deep Learning v TensorFlow pro přidání titulků do sbírky obrázků
Odstraňování problémů
Pár slov k dalším (specializovaným) DL frameworkům
Nasazení vaší DL aplikace
Použití GPUs ke zrychlení DL
Závěrečné poznámky
Požadavky
- Pochopení Python programování
- Porozumění Python knihovnám obecně
Publikum
- Programátoři se zájmem o lingvistiku
- Programátoři, kteří hledají porozumění NLP (zpracování přirozeného jazyka)
Reference (2)
Cvičení a výměny během otázek/odpovědí
Antoine - Physiobotic
Kurz - Scaling Data Pipelines with Spark NLP
Machine Translated
Very updated approach or api (tensorflow, kera, tflearn) to do machine learning