Grootste online IT opleider

Beste klantenservice

Veel e-learning in prijs verlaagd

Na betaling, direct starten

Training: Deep Learning for NLP

€ 119,00
€ 143,99 Incl. BTW

Bestellen namens een bedrijf?

Duur: 15 uur |

Taal: Engels (US) |

Online toegang: 90 dagen |

In Onbeperkt Leren

Gegevens

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.

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.

Voorkennis

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

Doelgroep

Data-analist

Inhoud

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.

Opties bij cursus

Wij bieden, naast de training, in sommige gevallen ook diverse extra leermiddelen aan. Wanneer u zich gaat voorbereiden op een officieel examen dan raden wij aan om ook de extra leermiddelen te gebruiken die beschikbaar zijn bij deze training. Het kan voorkomen dat bij sommige cursussen alleen een examentraining en/of LiveLab beschikbaar is.

Examentraining (proefexamens)

In aanvulling op deze training kunt u een speciale examentraining aanschaffen. De examentraining bevat verschillende proefexamens die het echte examen dicht benaderen. Zowel qua vorm als qua inhoud. Dit is de ultieme manier om te testen of u klaar bent voor het examen. 

LiveLab

Als extra mogelijkheid bij deze training kunt u een LiveLab toevoegen. U voert de opdrachten uit op de echte hardware en/of software die van toepassing zijn op uw Lab. De LiveLabs worden volledig door ons gehost in de cloud. U heeft zelf dus alleen een browser nodig om gebruik te maken van de LiveLabs. In de LiveLab omgeving vindt u de opdrachten waarmee u direct kunt starten. De labomgevingen bestaan uit complete netwerken met bijvoorbeeld clients, servers, routers etc. Dit is de ultieme manier om uitgebreide praktijkervaring op te doen.

Waarom Icttrainingen.nl?

Via ons opleidingsconcept bespaar je tot 80% op trainingen

Start met leren wanneer je wilt. Je bepaalt zelf het gewenste tempo

Spar met medecursisten en profileer je als autoriteit in je vakgebied.

Ontvang na succesvolle afronding van je cursus het certificaat van deelname van Icttrainingen.nl

Krijg inzicht in uitgebreide voortgangsinformatie van jezelf of je medewerkers

Kennis opdoen met interactieve e-learning en uitgebreide praktijkopdrachten door gecertificeerde docenten

Bestelproces

Zodra wij uw order en betaling hebben verwerkt, zetten wij uw trainingen klaar en kunt u aan de slag. Heeft u toch nog vragen over ons orderproces kunt u onderstaande button raadplegen.

lees meer over het orderproces

hoe werkt aanvragen met STAP

Wat is inbegrepen?

Certificaat van deelname ja
Voortgangsbewaking ja
Award Winning E-learning ja
Geschikt voor mobiel ja
Kennis delen Onbeperkte toegang tot onze community met IT professionals
Studieadvies Onze consultants zijn beschikbaar om je te voorzien van studieadvies
Studiemateriaal Gecertificeerde docenten met uitgebreide kennis over de onderwerpen
Service Service via chat, telefoon, e-mail (razendsnel)

Platform

Na bestelling van je training krijg je toegang tot ons innovatieve leerplatform. Hier vind je al je gekochte (of gevolgde) trainingen, kan je eventueel cursisten aanmaken en krijg je toegang tot uitgebreide voortgangsinformatie.

Life Long Learning

Meerdere cursussen volgen? Misschien is ons Life Long Learning concept wel wat voor u

lees meer

Neem contact op

Studieadvies nodig? Neem contact op!


Contact