このコースについて

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中級レベル
約24時間で修了
英語

習得するスキル

Word2vecParts-of-Speech TaggingN-gram Language ModelsAutocorrect
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deeplearning.ai

シラバス - 本コースの学習内容

コンテンツの評価Thumbs Up91%(2,470 件の評価)Info
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 学習用教材, 1 個のテスト
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
Connect with your mentors and fellow learners on Slack!10 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 学習用教材, 1 個のテスト
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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