このコースについて

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習得するスキル

Word2vecParts-of-Speech TaggingN-gram Language ModelsAutocorrect
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シラバス - 本コースの学習内容

1

1

6時間で修了

Autocorrect

6時間で修了
9件のビデオ (合計27分), 2 readings, 1 quiz
9件のビデオ
Overview1 分
Autocorrect2 分
Building the model3 分
Building the model II2 分
Minimum edit distance2 分
Minimum edit distance algorithm5 分
Minimum edit distance algorithm II3 分
Minimum edit distance algorithm III2 分
2件の学習用教材
Connec10 分
How to Refresh your Workspace10 分
2

2

4時間で修了

Part of Speech Tagging and Hidden Markov Models

4時間で修了
11件のビデオ (合計38分)
11件のビデオ
Markov Chains3 分
Markov Chains and POS Tags4 分
Hidden Markov Models3 分
Calculating Probabilities3 分
Populating the Transition Matrix4 分
Populating the Emission Matrix2 分
The Viterbi Algorithm3 分
Viterbi: Initialization2 分
Viterbi: Forward Pass2 分
Viterbi: Backward Pass5 分
3

3

7時間で修了

Autocomplete and Language Models

7時間で修了
9件のビデオ (合計50分)
9件のビデオ
N-grams and Probabilities7 分
Sequence Probabilities5 分
Starting and Ending Sentences8 分
The N-gram Language Model6 分
Language Model Evaluation6 分
Out of Vocabulary Words4 分
Smoothing6 分
Week Summary1 分
4

4

7時間で修了

Word embeddings with neural networks

7時間で修了
20件のビデオ (合計65分), 1 reading, 1 quiz
20件のビデオ
Basic Word Representations3 分
Word Embeddings3 分
How to Create Word Embeddings3 分
Word Embedding Methods3 分
Continuous Bag-of-Words Model3 分
Cleaning and Tokenization4 分
Sliding Window of Words in Python3 分
Transforming Words into Vectors2 分
Architecture of the CBOW Model3 分
Architecture of the CBOW Model: Dimensions3 分
Architecture of the CBOW Model: Dimensions 22 分
Architecture of the CBOW Model: Activation Functions4 分
Training a CBOW Model: Cost Function4 分
Training a CBOW Model: Forward Propagation3 分
Training a CBOW Model: Backpropagation and Gradient Descent4 分
Extracting Word Embedding Vectors2 分
Evaluating Word Embeddings: Intrinsic Evaluation3 分
Evaluating Word Embeddings: Extrinsic Evaluation2 分
Conclusion2 分
1件の学習用教材
Acknowledgments10 分

レビュー

NATURAL LANGUAGE PROCESSING WITH PROBABILISTIC MODELS からの人気レビュー

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自然言語処理専門講座について

Natural Language Processing (NLP) uses algorithms to understand and manipulate human language. This technology is one of the most broadly applied areas of machine learning. As AI continues to expand, so will the demand for professionals skilled at building models that analyze speech and language, uncover contextual patterns, and produce insights from text and audio. By the end of this Specialization, you will be ready to design NLP applications that perform question-answering and sentiment analysis, create tools to translate languages and summarize text, and even build chatbots. These and other NLP applications are going to be at the forefront of the coming transformation to an AI-powered future. This Specialization is designed and taught by two experts in NLP, machine learning, and deep learning. Younes Bensouda Mourri is an Instructor of AI at Stanford University who also helped build the Deep Learning Specialization. Łukasz Kaiser is a Staff Research Scientist at Google Brain and the co-author of Tensorflow, the Tensor2Tensor and Trax libraries, and the Transformer paper....
自然言語処理

よくある質問

  • 講義と課題へのアクセスは、登録のタイプによって異なります。聴講モードでコースを受講すると、ほとんどのコース教材を無料で見ることができます。採点された課題にアクセスして修了証を取得するには、聴講中または聴講後に、修了証エクスペリエンスを購入する必要があります。聴講オプションが表示されない場合:

    • コースは聴講オプションを提供していない可能性があります。代わりに無料トライアルをお試しいただくか、学資援助を申請することができます。
    • コースは、聴講オプションを提供せずに「修了証なしフルコース」オプションを提供する場合があります。このオプションでは、すべてのコース教材が表示され、必須の評価を提出して、最終成績を取得することができます。この場合、修了証エクスペリエンスは購入できません。
  • 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。

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