このコースについて

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受講生の就業成果

38%

コース終了後に新しいキャリアをスタートした

42%

コースが具体的なキャリアアップにつながった

43%

昇給や昇進につながった

共有できる証明書

修了時に証明書を取得

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。

次における7の6コース

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32時間で修了

英語

字幕:英語, 韓国語

習得するスキル

ChatterbotTensorflowDeep LearningNatural Language Processing

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提供:

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

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

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up88%(4,213 件の評価)Info
1

1

5時間で修了

Intro and text classification

5時間で修了
12件のビデオ (合計115分), 4 readings, 3 quizzes
12件のビデオ
About this course2 分
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
4件の学習用教材
About the University10 分
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

2

5時間で修了

Language modeling and sequence tagging

5時間で修了
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

3

5時間で修了

Vector Space Models of Semantics

5時間で修了
8件のビデオ (合計83分)
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

4

5時間で修了

Sequence to sequence tasks

5時間で修了
9件のビデオ (合計98分)
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

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。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

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。