このコースについて
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次における7の6コース

100%オンライン

自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。

柔軟性のある期限

スケジュールに従って期限をリセットします。

上級レベル

約33時間で修了

推奨:5 weeks of study, 4-5 hours per week...

英語

字幕:英語

習得するスキル

ChatterbotTensorflowDeep LearningNatural Language Processing

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シラバス - 本コースの学習内容

1
5時間で修了

Intro and text classification

11件のビデオ (合計114分), 3 readings, 3 quizzes
11件のビデオ
Welcome video5 分
Main approaches in NLP7 分
Brief overview of the next weeks7 分
[Optional] Linguistic knowledge in NLP10 分
Text preprocessing14 分
Feature extraction from text14 分
Linear models for sentiment analysis10 分
Hashing trick in spam filtering17 分
Neural networks for words14 分
Neural networks for characters8 分
3件の学習用教材
Prerequisites check-list2 分
Hardware for the course5 分
Getting started with practical assignments20 分
2の練習問題
Classical text mining10 分
Simple neural networks for text10 分
2
5時間で修了

Language modeling and sequence tagging

8件のビデオ (合計84分), 2 readings, 3 quizzes
8件のビデオ
Perplexity: is our model surprised with a real text?8 分
Smoothing: what if we see new n-grams?7 分
Hidden Markov Models13 分
Viterbi algorithm: what are the most probable tags?11 分
MEMMs, CRFs and other sequential models for Named Entity Recognition11 分
Neural Language Models9 分
Whether you need to predict a next word or a label - LSTM is here to help!11 分
2件の学習用教材
Perplexity computation10 分
Probabilities of tag sequences in HMMs20 分
2の練習問題
Language modeling15 分
Sequence tagging with probabilistic models20 分
3
5時間で修了

Vector Space Models of Semantics

8件のビデオ (合計83分), 3 quizzes
8件のビデオ
Explicit and implicit matrix factorization13 分
Word2vec and doc2vec (and how to evaluate them)10 分
Word analogies without magic: king – man + woman != queen11 分
Why words? From character to sentence embeddings11 分
Topic modeling: a way to navigate through text collections7 分
How to train PLSA?6 分
The zoo of topic models13 分
2の練習問題
Word and sentence embeddings15 分
Topic Models10 分
4
5時間で修了

Sequence to sequence tasks

9件のビデオ (合計98分), 4 quizzes
9件のビデオ
Noisy channel: said in English, received in French6 分
Word Alignment Models12 分
Encoder-decoder architecture6 分
Attention mechanism9 分
How to deal with a vocabulary?12 分
How to implement a conversational chat-bot?11 分
Sequence to sequence learning: one-size fits all?10 分
Get to the point! Summarization with pointer-generator networks12 分
3の練習問題
Introduction to machine translation10 分
Encoder-decoder architectures20 分
Summarization and simplification15 分
4.6
104件のレビューChevron Right

38%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

36%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

33%

昇給や昇進につながった

自然言語処理 からの人気レビュー

by GYMar 24th 2018

Great thanks to this amazing course! I learned a lot on state-to-art natural language processing techniques! Really like your awesome programming assignments! See you HSE guys in next class!

by YYJan 2nd 2019

I like this course very much. It is a good introduction for NLP. But if you want to know more about the NLP, you need to search and read a lot of posts during the learning process.

講師

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Anna Potapenko

Researcher
HSE Faculty of Computer Science
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Alexey Zobnin

Accosiate professor
HSE Faculty of Computer Science
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Anna Kozlova

Team Lead
Yandex
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Sergey Yudin

Analyst-developer
Yandex
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Andrei Zimovnov

Senior Lecturer
HSE Faculty of Computer Science

ロシア国立研究大学経済高等学院(National Research University Higher School of Economics)について

National Research University - Higher School of Economics (HSE) is one of the top research universities in Russia. Established in 1992 to promote new research and teaching in economics and related disciplines, it now offers programs at all levels of university education across an extraordinary range of fields of study including business, sociology, cultural studies, philosophy, political science, international relations, law, Asian studies, media and communicamathematics, engineering, and more. Learn more on www.hse.ru...

上級機械学習専門講座について

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings....
上級機械学習

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、専門講座のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。