Snel navigeren naar:

  • Inhoud
  • Voordelen
  • Specificaties
  • Reviews
  • More information
  • FAQ

Productinformatie

Natural language processing (NLP) heeft de laatste tijd veel vooruitgang geboekt, waarvan het meeste in deep learning-modellen. NLP als een probleem is erg ingewikkeld, en deep learning-modellen kunnen dit vergemakkelijken met behulp van verschillende variaties van neurale netwerkarchitectuur. Hoe dit in de praktijk werkt, leer je tijdens deze training. Je begint met de basis van NLP en al snel ga je door naar Neural Network Architectures (NNA). NNA biedt een methode voor het verwerken van op taal gebaseerde informatie om complexe datagestuurde problemen op te lossen. Vervolgens leer je de basisprincipes van memory-based networks en hoe je TensorFlow implementeert om met uitgebreide context in talen om te gaan.

Het essentiële aspect van menselijke intelligentie zijn onze leerprocessen, voortdurend aangevuld met de overdracht van concepten en fundamenten. Deze training helpt je de basisprincipes van transfer learning voor NLP, de verschillende uitdagingen en gebruiksscenario's te leren kennen. Ten slotte verken je GitHub-bugvoorspellingsanalyses om real-life problemen op te lossen.

Inhoud van de training

Deep Learning for NLP

15 uur

Deep Learning for NLP: Introduction

  • In recent times, natural language processing (NLP) has seen many

  • advancements, most of which are in deep learning models. NLP as a
  • problem is very complicated, and deep learning models can handle
  • that scale and complication with many different variations of
  • neural network architecture. Deep learning also has a broad
  • spectrum of frameworks that supports NLP problem solving
  • out-of-the-box. Explore the basics of deep learning and different
  • architectures for NLP-specific problems. Examine other use cases
  • for deep learning NLP across industries. Learn about various tools
  • and frameworks used such as - Spacy, TensorFlow, PyTorch, OpenNMT,
  • etc. Investigate sentiment analysis and explore how to solve a
  • problem using various deep learning steps and frameworks. Upon
  • completing this course, you will be able to use the essential
  • fundamentals of deep learning for NLP and outline its various
  • industry use cases, frameworks, and fundamental sentiment analysis
  • problems.

Deep Learning for NLP: Neural Network Architectures

  • Natural language processing (NLP) is constantly evolving with

  • cutting edge advancements in tools and approaches. Neural network
  • architecture (NNA) supports this evolution by providing a method of
  • processing language-based information to solve complex data-driven
  • problems. Explore the basic NNAs relevant to NLP problems. Learn
  • different challenges and use cases for single-layer perceptron,
  • multi-layer perceptron, and RNNs. Analyze data and its distribution
  • using pandas, graphs, and charts. Examine word vector
  • representations using one-hot encodings, Word2vec, and GloVe and
  • classify data using recurrent neural networks. After you have
  • completed this course, you will be able to use a product
  • classification dataset to implement neural networks for NLP
  • problems.

Deep Learning for NLP: Memory-based Networks

  • In the journey to understand deep learning models for natural

  • language processing (NLP), the subsequent iterations are
  • memory-based networks, which are much more capable of handling
  • extended context in languages. While basic neural networks are
  • better than machine learning (ML) models, they still lack in more
  • significant and large language data problems. In this course, you
  • will learn about memory-based networks like gated recurrent unit
  • (GRU) and long short-term memory (LSTM). Explore their
  • architectures, variants, and where they work and fail for NLP.
  • Then, consider their implementations using product classification
  • data and compare different results to understand each
  • architecture's effectiveness. Upon completing this course, you will
  • have learned the basics of memory-based networks and their
  • implementation in TensorFlow to understand the effect of memory and
  • more extended context for NLP datasets.

Deep Learning for NLP: Transfer Learning

  • The essential aspect of human intelligence is our learning

  • processes, constantly augmented with the transfer of concepts and
  • fundamentals. For example, as a child, we learn the basic alphabet,
  • grammar, and words, and through the transfer of these fundamentals,
  • we can then read books and communicate with people. This is what
  • transfer learning helps us achieve in deep learning as well. This
  • course will help you learn the fundamentals of transfer learning
  • for NLP, its various challenges, and use cases. Explore various
  • transfer learning models such as ELMo and ULMFiT. Upon completing
  • this course, you will understand the transfer learning methodology
  • of solving NLP problems and be able to experiment with various
  • models in TensorFlow.

Deep Learning for NLP: GitHub Bug Prediction Analysis

  • Get down to solving real-world GitHub bug prediction problems in
  • this case study course. Examine the process of data and library
  • loading and perform basic exploratory data analysis (EDA) including
  • word count, label, punctuation, and stop word analysis. Explore how
  • to clean and preprocess data in order to use vectorization and
  • embeddings and use counter vector and term frequency-inverse
  • document frequency (TFIDF) vectorization methods with
  • visualizations. Finally, assess different classifiers like logistic
  • regression, random forest, or AdaBoost. Upon completing this
  • course, you will understand how to solve industry-level problems
  • using deep learning methodology in the TensorFlow ecosystem.

Kenmerken

Engels (US)
15 uur
Data Analist
90 dagen online toegang
HBO

Meer informatie

Extra product informatie 0
Doelgroep Data-analist
Voorkennis

Geen formele voorwaarden. Enige voorkennis over het onderwerp wordt echter aanbevolen.
resultaat

Na het afronden van deze training, ben je in staat om de essentiële basisprincipes van deep learning voor NLP te gebruiken en de verschillende industriële use-cases, frameworks én fundamentele sentimentanalyseproblemen te schetsen. Daarnaast ben je ook in staat om een productclassificatiedataset te schetsen om neural networks voor NLP-problemen te implementeren. Verder heb je de basis geleerd van memory-based networks en hun implementatie in TensorFlow, om het effect van geheugen en een brede context voor NLP-datasets te begrijpen. Je zult ook de transfer learning-methodologie voor het oplossen van NLP-problemen begrijpen en in staat zijn om te experimenteren met verschillende modellen in TensorFlow, evenals hoe je problemen op industrieniveau kunt oplossen met behulp van deep learning-methodologie in het TensorFlow-ecosysteem.

Positieve reacties van cursisten

Ontwikkel je tot data analist

Service is echt heel goed. Snel, klantvriendelijk, weten waar ze over praten en denken met je mee met oplossingen. Daarnaast hebben ze ook een goed leerplatform om je studie te volgen en na elke module een korte toets om te zien hoeveel je ervan heb begrepen en je kan de status zien hoeveel tijd je hebt besteed aan je studie. Ik waardeer ze enorm en ik raad elke ICT'er aan om met hen in zee te gaan om je studie te volgen.

- Emilio Jones

Training: Introduction to SQL

Eén training geprobeerd en deze naar tevredenheid gevolgd. Een module werkte in eerste instantie niet, maar na contact opgenomen te hebben met klantenservice kreeg ik snel antwoord met een oplossing.

- Lars van der Spek

Training: Certified Ethical Hacker (CEHv12) - incl. examen

Eerste keer dat ik een online training heb gedaan en zou zo weer een training volgen via icttrainingen.nl

- Jerry Jialal

Training: Microsoft Managing Modern Desktops (exam MD-101)

Het resultaat van de groep is absoluut bevredigend. Ik ga in ieder geval geen ander meer bellen.

- Antoine Evertze, Sales Engineer bij Chubb

Training: PRINCE2® 6e editie Foundation- incl. examen

Als er wat is staan ze altijd voor me klaar. Ik word meteen geholpen als ik bel.

- E. Zeijlmans, P&O adviseur bij Parnassia Groep

Training: ITIL® 4 Foundation - incl. examen

Wij zijn gebaat bij mensen die bijblijven in hun vakgebied en continu getriggerd worden.

- W. van Uijthoven, IT manager bij gemeente Arnhem

Training: Excel 2013 Compleet

Ik heb al eens eerder een training gehad via icttrainingen.nl en dat was een erg leerzame, leuke ervaring. Nu heb ik via het werk een online cursus en deze lijkt tot nu toe ook erg leerzaam.

- Michelle Brierley

Hoe gaat het te werk?

1

Training bestellen

Nadat je de training hebt besteld krijg je bevestiging per e-mail.

2

Toegang leerplatform

In de e-mail staat een link waarmee je toegang krijgt tot ons leerplatform.

3

Direct beginnen

Je kunt direct van start. Studeer vanaf nu waar en wanneer jij wilt.

4

Training afronden

Rond de training succesvol af en ontvang van ons een certificaat!

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Op welke manieren kan ik betalen?

Je kunt bij ons betalen met iDEAL, PayPal, Creditcard, Bancontact en op factuur. Betaal je op factuur, dan kun je met de training starten zodra de betaling binnen is.

Hoe lang heb ik toegang tot de training?

Dit verschilt per training, maar meestal 180 dagen. Je kunt dit vinden onder het kopje ‘Kenmerken’.

Waar kan ik terecht als ik vragen heb?

Je kunt onze Learning & Development collega’s tijdens kantoortijden altijd bereiken via support@icttrainingen.nl of telefonisch via 026-8402941.

Background Frame
Background Frame

Onbeperkt leren

Met ons Unlimited concept kun je onbeperkt gebruikmaken van de trainingen op de website voor een vast bedrag per maand.

Bekijk de voordelen

Heb je nog twijfels?

Of gewoon een vraag over de training? Blijf er vooral niet mee zitten. We helpen je graag verder. Daar zijn we voor!

Contactopties