Chia Sẻ Khóa Học Natural Language Processing Thực Tế - Đi Từ Zero Đến Hero [Khóa 7519 A]
Tìm hiểu Natural Language Processing (NLP), Tạo Chatbot, RASA, ChatGPT, BERT, Transformers, ChatGPT3, Open AI GPT.
Bạn sẽ học được gì:
- ✓ Text Preprocessing bằng NLTK và Spacy.
- ✓ Cách làm việc trên NLP pipeline.
- ✓ Perform Tokenization.
- ✓ Stemming & Lemmatization.
- ✓ Apply Word Embeddings.
- ✓ NLP Pipeline cho các tác vụ khác nhau.
- ✓ Named Entity Recognition.
- ✓ Text Summarization.
- ✓ Xây dựng một Enterprise Grade Chatbot với Dialogflow.
- ✓ Xây dựng một dự án trên Twitter Tweets.
- ✓ Xây dựng Chatbot với RASA với Advanced Integration.
- ✓ Deep Learning for Sequence Data.
- ✓ Transformer NLP Architecture.
- ✓ ChatGPT.
- ✓ BERT Model.
- ✓ Hugging Face Transformers.
Natural language processing (NLP) là một lĩnh vực của khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo và ngôn ngữ học liên quan đến sự tương tác giữa máy tính và ngôn ngữ (tự nhiên) của con người. Như tên gọi của nó, NLP nói về việc phát triển các kỹ thuật để xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu ngôn ngữ tự nhiên.
NLP là một lĩnh vực quan trọng vì nó giúp chúng ta hiểu rõ hơn về giao tiếp của con người. Bằng cách phát triển các thuật toán có thể tự động xử lý và phân tích dữ liệu ngôn ngữ, chúng tôi có thể thu được thông tin chuyên sâu mà các phương pháp thủ công không thể thực hiện được. Ngoài ra, NLP có thể được sử dụng để xây dựng các ứng dụng mà con người có thể tương tác dễ dàng và hiệu quả hơn, chẳng hạn như chatbot và voice-activated assistant.
Có rất nhiều lợi ích khi học natural language processing. Đây chỉ là một vài:
- ✓ NLP có thể giúp bạn hiểu rõ hơn về giao tiếp của con người.
- ✓ NLP có thể được sử dụng để xây dựng các ứng dụng mà con người có thể tương tác dễ dàng và hiệu quả hơn.
- ✓ NLP có thể giúp bạn tự động hóa các tác vụ tẻ nhạt như trích xuất thông tin từ dữ liệu văn bản phi cấu trúc.
- ✓ NLP có thể cải thiện khả năng sử dụng của các công cụ tìm kiếm và các hệ thống truy xuất thông tin khác.
- ✓ Học NLP có thể mở ra cơ hội nghề nghiệp trong nhiều ngành khác nhau, bao gồm software development, data science, và marketing.
- ✓ NLP là một lĩnh vực liên ngành, có nghĩa là nó dựa trên kiến thức từ nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm ngôn ngữ học, khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo và tâm lý học.
- ✓ NLP là một lĩnh vực đang phát triển nhanh chóng với những nghiên cứu mới thú vị liên tục được xuất bản.
Chúng tôi đã thiết kế khóa học này theo cách mà với tư cách là một học viên, bạn sẽ học các chủ đề cốt lõi được mô tả bên dưới:
1. Bộ sưu tập các phần quan trọng để giúp bạn hiểu tính duy nhất của Text data và các phương pháp xử lý dữ liệu đó:
Trong hành trình học tập, bạn sẽ có các chủ đề quan trọng trong Text Processing như:
- ✓ Text Preprocessing.
- ✓ Làm việc trên NLP pipeline.
- ✓ Tokenization.
- ✓ Stemming.
- ✓ Lemmatization.
- ✓ Word Embeddings.
- ✓ NLP Pipeline cho các tác vụ khác nhau.
- ✓ Named Entity Recognition.
- ✓ Text Summarization.
2. Xây dựng một Enterprise Grade Chatbot với Dialogflow :
Trong phần này, bạn sẽ xây dựng một Chatbot cấp doanh nghiệp bằng cách sử dụng Platform Google Cloud Platform service - DialogFlow được sử dụng rộng rãi. Trong suốt hành trình, bạn sẽ học cách xây dựng chatbot từ đầu và tận dụng lợi thế của các mô hình Machine Learning nâng cao của Google, đồng thời sử dụng nó với vài cú nhấp chuột và sẵn sàng triển khai cho các dự án của riêng bạn.
3. Xây dựng một dự án trên Twitter Tweets:
Trong Dự án thực hành của phần này, bạn sẽ tìm hiểu về cách làm việc với Social Media Platform - Twitter, tìm hiểu cách sử dụng thư viện Tweepy, thực hiện data extraction, data mining, data preprocessing trên text data, sau đó tạo World Cloud trên Cơ sở của các Tweet được tạo trên Thời gian thực. Đó là một dự án End to End.
4. Xây dựng Chatbot với RASA với Tích hợp nâng cao:
Rasa là một framework chatbot mã nguồn mở giúp các doanh nghiệp xây dựng các contextual assistant. Nó là một bộ công cụ cho phép các doanh nghiệp xây dựng, đào tạo và triển khai các chatbot do AI hỗ trợ. Với Rasa, các doanh nghiệp có thể cung cấp cho khách hàng của họ những trải nghiệm hấp dẫn và được cá nhân hóa trên quy mô lớn. Trong khóa học này, bạn sẽ tìm hiểu về Business Use case của nó, cách triển khai nó từ đầu và tích hợp với Slack channel để bạn có thể bắt đầu sử dụng cho các dự án của mình. Chatbot cũng có thể truy xuất Tin tức từ trang web New York Times có thể trả lời theo yêu cầu của người dùng.
5. Deep Learning for Sequence Data:
Ngoài các khía cạnh ML, chúng tôi cũng sẽ xem xét Deep Learning Neural Networks để làm việc với dữ liệu văn bản. Gần đây, tiến độ nghiên cứu NLP về phân loại văn bản đã đạt đến mức state-of-the-art (SOTA). Nó đã đạt được những kết quả tuyệt vời, cho thấy các phương pháp Deep Learning là công nghệ tiên tiến để thực hiện các nhiệm vụ đó. Là một phần trong hành trình học tập của mình, bạn sẽ tìm hiểu về Recurrent Neural Networks, LSTM Neural Networks VÀ Attention Mechanism for Encoder-Decoder Architecture.
6. Transformer NLP Architecture:
Transformer NLP là một loại NLP sử dụng phương pháp deep learning để giải quyết các nhiệm vụ ngôn ngữ tự nhiên. Công nghệ này đã cách mạng hóa cách các doanh nghiệp xử lý và phân tích dữ liệu dựa trên ngôn ngữ, giúp việc trích xuất những hiểu biết có ý nghĩa từ một lượng lớn văn bản trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết. Chúng ta hãy xem Transformer NLP hoạt động như thế nào và nó có thể được sử dụng như thế nào trong thế giới kinh doanh.
7. ChatGPT:
ChatGPT là một công nghệ AI mới mang tính cách mạng có thể giúp các doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và tiền bạc. Nó là viết tắt của “Chatbot Generated Processes and Tasks” và nó sử dụng natural language processing (NLP) để tự động hóa các nhiệm vụ kinh doanh thông thường như hỗ trợ khách hàng, giới thiệu, đào tạo, bán hàng và tiếp thị. Tôi Bạn sẽ tìm hiểu trực giác đằng sau ChatGPT trong khóa học này.
8. BERT Model:
BERT là viết tắt của Bidirectional Encoder Representations from Transformers. Đó là một loại trí tuệ nhân tạo (AI) được thiết kế để hiểu ngôn ngữ tự nhiên tốt hơn bao giờ hết. Nó có thể được sử dụng cho các nhiệm vụ như sentiment analysis, question-answering, và text summarization. Công nghệ này được tạo ra bởi các nhà nghiên cứu AI của Google, những người muốn tạo ra một hệ thống mạnh mẽ hơn để hiểu ngôn ngữ của con người. Bạn sẽ khám phá trong khóa học này về Architecture cốt lõi của BERT trong phần này.
9. Hugging Face Transformers:
Hugging Face transformers là một nền tảng cung cấp cho cộng đồng các API để truy cập và sử dụng các mô hình được đào tạo trước tiên tiến nhất có sẵn từ Hugging Face hub. Trong các Module nâng cao của khóa học này, bạn sẽ học cách triển khai các State of the Art Model từ Hugging Face Hub và triển khai nó theo cách Thực hành.
Mục lục:
- ✓ 01 - Giới thiệu về Natural Language Processing.
- ✓ 02 - Pipeline of NLP.
- ✓ 03 - NLP - Text Vectorization.
- ✓ 04 - Word Embeddings.
- ✓ 05 - End to End Pipeline for Text Classification.
- ✓ 06 - Information Extraction.
- ✓ 07 - Chatbots - Xây dựng với Google Cloud Service - Dialogflow.
- ✓ 08 - Đi sâu vào Dialog Systems (Chatbot).
- ✓ 09 - Project - Xây dựng Chatbot sử dụng RASA.
- ✓ 10 - Text Summarization.
- ✓ 11 - NLP Project - Analyze Tweets từ Twitter.
- ✓ 12 - Giới thiệu về Transformers.
- ✓ 13 - Làm việc với Hugging Face Library.
- ✓ 14 - ChatGPT-3.
- ✓ 15 - Các Mô hình NLP nâng cao - BERT.
Khóa học này dành cho ai:
- ✓ Bất kỳ ai muốn học natural language processing (NLP).
- ✓ Bất kỳ ai quan tâm đến trí tuệ nhân tạo, học máy, học sâu hoặc khoa học dữ liệu.
- ✓ Bất cứ ai muốn xây dựng các mô hình NLP Nâng cao và triển khai trong một dự án.
- ✓ Bất cứ ai muốn tạo Enterprise Grade Chatbot.
NHẬN GET EBOOK TRÊN AMAZON THEO YÊU CẦU
