Course Code

dlfornlp

Duration

28 hours (usually 4 days including breaks)

Requirements

An understanding of Python programming
An understanding of Python libraries in general

Audience

Programmers with interest in linguistics
Programmers who seek an understanding of NLP (Natural Language Processing)

Overview

Глибоке навчання для NLP дозволяє машині вивчати просту та складну обробку мови. Серед можливих зараз завдань - переклад мовлення та генерація підписів для фотографій. DL (Deep Learning) є підмножиною ML (Machine Learning). Python - це популярна мова програмування, що містить бібліотеки для глибокого навчання для NLP.

У цій навчальному посібнику учасники навчаться використовувати бібліотеки Python для NLP (Natural Language Processing), створюючи прикладну програму, яка обробляє набір фотографій та створює підписи.

До кінця цього тренінгу учасники зможуть:

Дизайн та код DL для NLP за допомогою бібліотек Python
Створіть код Python, який зчитує значно велику колекцію фотографій і генерує ключові слова
Створіть код Python, який генерує підписи з виявлених ключових слів

Аудиторія

Програмісти з інтересом до лінгвістики
Програмісти, які шукають розуміння NLP (природна обробка мови)

Формат курсу

Частина лекції, частина дискусії, вправи та важка практика

Machine Translated

Course Outline

Introduction to Deep Learning for NLP

Differentiating between the various types of DL models

Using pre-trained vs trained models

Using word embeddings and sentiment analysis to extract meaning from text

How Unsupervised Deep Learning works

Installing and Setting Up Python Deep Learning libraries

Using the Keras DL library on top of TensorFlow to allow Python to create captions

Working with Theano (numerical computation library) and TensorFlow (general and linguistics library) to use as extended DL libraries for the purpose of creating captions.

Using Keras on top of TensorFlow or Theano to quickly experiment on Deep Learning

Creating a simple Deep Learning application in TensorFlow to add captions to a collection of pictures

Troubleshooting

A word on other (specialized) DL frameworks

Deploying your DL application

Using GPUs to accelerate DL

Closing remarks