Biaya Kursus Komputer Jogja Multimedia

Training Pelatihan Kursus Jasa Machine Learning | Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) Python 8 Proyek

Kerjakan 8 Proyek, Pelajari Pemrosesan Bahasa Alami Python, Pembelajaran Mesin, Pembelajaran Mendalam, SpaCy, NLTK, Sklearn, CNN

Apa yang akan Anda pelajari?

  • Pemahaman Lengkap tentang Pemrosesan Bahasa Alami
  • Terapkan tugas terkait NLP dengan Scikit-learn, NLTK, dan SpaCy
  • Terapkan Model Pembelajaran Mesin untuk Mengklasifikasikan Data Teks
  • Klasifikasi Teks (Deteksi Spam, Klasifikasi Tinjauan produk Amazon)
  • Peringkasan Teks (Ubah artikel 5000 kata menjadi 200 Kata)
  • Hitung Skor Sentimen dari Tweet yang Baru Diposting (Tweeter API)
  • Segarkan Konsep Pembelajaran Mendalam Anda (ANN, CNN & RNN)
  • Buat Model Penyematan Kata (Word2vec) Anda sendiri dengan Keras
  • Aplikasi Penyematan Kata dengan Model Terlatih Google
  • Deteksi Pesan Spam dengan Model CNN dan RNN Berbasis Neural Network
  • Pembuatan Teks Otomatis menggunakan TensorFlow, Keras, dan LSTM
  • Bekerja dengan File Teks & PDF dengan Python (modul PyPDF2)
  • Tokenisasi, Stemming dan Lemmatization
  • Penandaan Stop Words, Parts of Speech (POS) dengan NLTK
  • Kosakata, Pencocokan, Named Entity Recognition (NER)
  • Analisis Data dengan Numpy dan Pandas
  • Visualisasi Data dengan pustaka Matplotlib

Persyaratan

  • Pemahaman dasar tentang Pemrograman Python

Keterangan

Hai Pecinta Data,

Apakah Anda memiliki gagasan tentang bidang Kecerdasan Buatan mana yang akan menjadi besar di tahun mendatang?

Menurut statista dot com bidang AI mana yang diprediksi mencapai $43 miliar pada tahun 2025?

Jika jawabannya adalah ‘Pemrosesan Bahasa Alami’, Anda berada di tempat yang tepat.

Apakah ingin tahu

  • Bagaimana Google News mengklasifikasikan jutaan artikel berita ke dalam ratusan kategori berbeda.
  • Bagaimana pengenalan ucapan Android mengenali suara Anda dengan akurasi tinggi.
  • Bagaimana Google Terjemahan benar-benar menerjemahkan ratusan pasangan bahasa yang berbeda menjadi satu sama lain.

Jika jawabannya “Ya”, Anda berada di jalur yang benar.

NLP – “Pemrosesan Bahasa Alami” telah menemukan ruang di setiap aspek kehidupan kita sehari-hari.

Internet ponsel adalah bagian integral dari kehidupan kita. Sebagian besar aplikasi Anda akan menemukan penggunaan metode NLP, dari mesin pencari Google hingga sistem rekomendasi Amazon & Netflix.

  • Chat-bot
  • Google Now, Apple Siri , Amazon Alexa
  • Terjemahan Mesin
  • Analisis sentimen
  • Pengenalan Ucapan dan banyak lagi.

Jadi, selamat datang di kursus saya tentang NLP.

Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dengan Python dengan 8 Proyek

Skema pembelajaran :

1 : Selamat datang Di bagian ini kita akan mendapatkan gambaran lengkap tentang apa yang akan kita pelajari di seluruh kursus dan pemahaman yang berkaitan dengan pemrosesan bahasa alami.

2: Instalasi & Pengaturan Di bagian ini kita akan mendapatkan pengaturan Google Colab lingkungan online kita.

3: Dasar-dasar Pemrosesan Bahasa Alami Pada bagian ini kita akan menyelami semua tugas NLP dasar seperti Tokenization, Lemmatization, stop word removal, name entity recognition, part of speech tagging, dan melihat bagaimana menerapkannya dengan berbagai fungsi yang tersedia di Spacy dan NLTK Perpustakaan.

4, 5, 6: Klasifikasi Pesan Spam, Prediksi Ulasan Restoran (Baik atau buruk), Klasifikasi ulasan IMDB, Amazon dan Yelp

Di 3 bagian berikutnya kita akan menyelami kumpulan data dunia nyata untuk klasifikasi teks, deteksi spam, klasifikasi ulasan restoran, ulasan Amazon IMDb. Kami akan melihat bagaimana melakukan Pra-Pemrosesan dan membuat data Anda cocok untuk algoritma pembelajaran mesin dan menerapkan estimator Pembelajaran Mesin yang berbeda (Regresi Logistik, SVM, Pohon Keputusan) untuk mengklasifikasikan teks.

7, 8 : Peringkasan Teks Otomatis, Analisis sentimen Twitter Dalam 2 bagian ini kita akan mengerjakan aplikasi NLP dunia nyata.

Peringkasan teks otomatis, Yang memampatkan teks Anda untuk menemukan ringkasan artikel besar

Satu lagi yang akan kami kerjakan adalah menemukan sentimen dari tweet yang baru-baru ini diposting tentang beberapa kata kunci tertentu dengan bantuan API Twitter – perpustakaan tweepy

9 : Dasar-dasar Deep Learning Pada Bagian ini kita akan mendapatkan gambaran dasar tentang konsep Deep learning, seperti fungsi aktivasi jaringan syaraf tiruan dan cara kerja ANN.

10 : Penyematan Kata Di Bagian ini, kita akan melihat Bagaimana mengimplementasikan word2vec pada kumpulan data khusus kita, serta menggunakan Model Google yang Sudah Dilatih.

11, 12 : Klasifikasi Teks dengan CNN & RNN Pada bagian ini kita akan melihat bagaimana menerapkan model pembelajaran mendalam lanjutan seperti jaringan saraf konvolusi dan jaringan saraf berulang untuk klasifikasi teks.

13 : Pembuatan Teks Otomatis menggunakan TensorFlow, Keras dan LSTM Pada bagian ini kita akan menerapkan model LSTM berbasis jaringan saraf untuk menghasilkan teks secara otomatis.

14, 15, 16, 17 : Numpy, Pandas, Matplotlib + Pemrosesan File Pada bagian ini, untuk Anda semua yang ingin menyegarkan konsep terkait analisis data dengan library Numpy dan Pandas, Visualisasi Data dengan library Matplotlib, serta pemrosesan File Teks dan PDF Pemrosesan berkas.

Jadi, Ini adalah salah satu kursus paling komprehensif tentang pemrosesan bahasa alami,

Dan saya mengharapkan Anda untuk mengetahui pengetahuan dasar tentang python dan rasa ingin tahu Anda untuk mempelajari berbagai teknik di dunia NLP.

Untuk siapa kursus ini:

  • Siapapun yang tertarik untuk belajar Natural Language Processing
KURSUS KOMPUTER ONLINE DIMANAPUN ANDA BERADA

About Jogja Multimedia

Check Also

Kursus Unity

Training Unity | Complete C# Masterclass

Pelajari Pemrograman C# – WPF, Database, Linq, Koleksi, Pengembangan Game dengan Unity. Pengujian Unit TDD Yang …

Kursus Unreal Engine

Training Unreal | Unreal Engine 5 Blueprints: Multiplayer Shooter (FPS)

Buat penembak orang pertama multipemain lengkap dari awal menggunakan Cetak Biru Unreal Engine 5. Yang …

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Ruas yang wajib ditandai *