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【尹相志深度學習實戰5】AI翻譯官-自然語言處理(進階篇)

【尹相志深度學習實戰5】AI翻譯官-自然語言處理(進階篇)

人工智慧 - 機器學習與深度學習
進階 3.5 小時 1,566
NT$2,000

IBM華生人工智慧系統打敗了人類喧騰一時,自然語言處理NLP技術因而備受矚目,尹相志老師將運用大量舉例講解:CNN,HMM, LSTM, Attention等技術,並將於課程中示範使用股市的投資研究報告數據,練習使用RNN以及CNN來處理資料,讓深度學習更加淺顯易懂,降低學習AI知識門檻。

進階課程
建議學習 5 週(每週 2 小時)
課程共 23 小節23 影片 ( 3.5小時 )
提供制定學習計畫什麼是學習計畫?

課程目標



➽ 想要參加AI的課程,卻總是因為課程中太多技術面知識,而卻步、猶豫?
➽ 網路上找尋AI相關資訊,太多片斷知識,光整理資訊就耗費精神,更遑論有效學習!
➽ 網路上的文章由不同的人撰寫,看來看去,資訊繁雜、來源不明,我該相信誰的?
➽ 學術論文太艱澀!我只是想要了解一般的AI知識和實作、業界導入知識,到底要去哪找?




課程目標

➽ 你將學會:
1. 瞭解自然語言處理(NLP)的原理
2. 建立完整的自然語言處理(NLP)的深度學習架構
3. 運用自然語言處理(NLP)進行實作的能力



課程重點

➽ Lesson 1 投資報告的正確打開方式
脫離資訊爆炸的惡夢就看這招!課程範例將使用股市的投資研究報告數據,練習使用RNN以及CNN來處理資料,教會機器正確地劃出重點,就能正確的將資訊整理乾淨俐落各位也將會充分體認到使用機器視覺處理中文的絕對優勢,當然,各位也將取得尹老師預訓練的中文「字向量」。

➽ Lesson 2 洞悉你的意圖
想了解聊天機器人是如何理解你想要做什麼?控制對話有沒有比寫死規則更聰明的作法?課程將帶你透過「意圖識別模型」,讓機器洞悉你的意圖。


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課程介紹

讓我們聊聊「自然語言處理(NLP)」吧!

談起關於NLP的應用,最讓人印象深刻的就是2011年的IBM華生系統在《危險邊緣》節目打敗了最高獎金得主及連勝紀錄保持者,造成NLP的應用備受矚目;此後在2016年,臉書推出了「Facebook Messenger Platform」,並且Line也推出了「Messaging API」,而更進一步促使NLP的相關應用進入了我們的日常生活,但卻因其複雜的原理與模型架構,讓人無法一窺整個NLP的全貌;藉由尹相志老師簡單易懂的講解CNN如何進行自然語言處理與講解精選的論文內容與心得分享,讓架構在複雜的深度學習模型變得淺顯易懂,大大降低初學者的學習門檻。

提醒您,本堂課程為【尹相志深度學習實戰系列】AI翻譯官-自然語言處理(進階篇),若您想從基礎開始學起,建議從【尹相志深度學習實戰4】AI翻譯官-自然語言處理(基礎篇)開始學習!



Lesson1 讓機器學會看中文

1-1 課程簡述
1-2 中文的語言特性
1-3 CNN for Sentence Classification
1-4 ABCNN:Ateetion-Based CNN for Modeling Setence Pairs
1-5 Rational-Augmented CNN for Text Classification
1-6 Convolutional Sequence to Sequence Learningand A Convolution Encoder Model for Neural Machine Translation
1-7 字模型與詞模型比較和實作範例的文字向量說明
1-8 Adversarial Neural Machine Translation
1-9 Image Caption
1-10 Show, Attend and Tell:Neural Image Caption Generaion with Visual Attention
1-11 目前NLP的研究方向
1-12 實作:(1)投資報告的正確打開姿勢

Lesson2 從閱讀與對話中理解語意

2-1 課程簡述
2-2 SQuAD 資料集介紹與使用說明
2-3 閱讀理解的基本配方
2-4 R-NET
2-5 智能對話與閱讀理解的相異性及原理
2-6 Neural Symbolic Machines和Neural Enquirer 架構說明
2-7 知識庫的原理、架構及作法
2-8 中文視覺智慧問答CVQA
2-9 VQA的典型結構
2-10 Visual Genome資料集說明與結語
2-11 實作:(2) 洞悉你的意圖



課程內容

➽ 2個課程單元。
➽ 2份上課講義。
➽ 2個實作範例→(打開投資報告的正確方式/洞悉你的意圖)。


學習方式

1. 請先至「課程內容」檔案下載區,將課程講義與實作範例連結下載。
2. 瀏覽本課程的講義與實作內容。
3. 開始觀看課程影片。
4. 建議每周安排至少2.5小時進行學習;總學習期間安排在2周內。
5. 如有任何問題,都可以在「課程討論區」中提出。


本系列課程可依個人需求,單獨挑選課程學習或依課程順序學習。



系列課程連結:
▶︎【深度學習實戰1】秒懂AI深度學習-基本概念篇 
▶︎【深度學習實戰2】分辨你我他-AI影像辨識(基礎篇) 
▶︎【深度學習實戰3】分辨你我他-AI影像辨識(進階篇) 
▶︎【深度學習實戰4】AI翻譯官-自然語言處理(基礎篇) 
▶︎【深度學習實戰5】AI翻譯官-自然語言處理(進階篇) 
▶︎【深度學習實戰6】AlphaGo的秘密-AI強化學習


★提醒您,本課程為原『尹相志深度學習實戰 大師跨海教學直播課程』重新剪輯規劃的課程,為方便學員學習將原直播影片剪輯、規劃單元,更易於學員複習和學習進度追蹤。




課程內容 獨家特色

課程資源免費下載:購課後所有課程講義、練習程式碼、資料庫皆可於下載區下載!
透過生活化、有趣的實際案例,幫助你清楚了解AI深度學習是什麼!
用最少量的數學比例,讓你更了解絕對會扭轉未來的重大技術! 
老師帶領實作練習:講解概念外還有範例練習部份,提供給學員進行操作練習!
藉由尹相志老師講解精選的論文內容與心得分享,掌握目前主流的研究方向。
學習有重點:萃取深度學習演算法中的重點項目教授學員。

尹相志老師獨家教學

➽ 尹相志老師Tibame獨家授課!其他地方找不到喔!
最強師資!尹相志老師擁有台灣與中國多年實戰經驗,告訴你更多業界實戰經驗!
絕對不會"太學術"!老師在業界超過10年相關資歷,透過親身經驗、產業案例讓學習內容更貼近實際



跟著尹相志老師學習準沒錯

本次課程我們邀請到尹相志老師,尹老師在資料分析、人工智能業界擁有多年豐富的實戰與教學經驗,這次尹老師將藉由簡單易懂的講解,與生活化的例子,讓架構在複雜數學原理的深度學習,變得淺顯易懂,大大降低初學者的學習門檻。

誰適合學習這門課程呢?

1. 想要了解AI深度學習、機器視覺、自然語言學習等基礎知識者。
2. 害怕數學、程式又想瞭解AI相關知識者。
3. 想有脈絡的了解AI趨勢和發展的學習者。
4. 沒有時間到固定教室上課的學習者,都可透過TIbaMe的AI線上課程學習AI知識。
5. 不想要在網路上東拼西湊尋找AI相關知識者。
6. 想要更有系統的學習AI深度學習、機器學習的人。

學習前需要有什麼基本能力呢?

1.對AI有積極學習的心
2.初學者建議先了解基礎機器學習概念(*可先學習第1堂基礎概念課程)>>點我前往
3.如有基礎程式能力(Java, Python或C++)學習更快速

學習前需要準備什麼呢?

可上網的電腦、筆電、手機,進行線上學習。






Q: 請問在哪裡上課?上課時間?

此課程是『線上課程』喔!所以課程上線後,隨時隨地都可以透過手機、平板、與電腦在 TibaMe上看課程影片,沒有時間和地點的問題!

Q: 課程可以看幾次?

不限次數,沒有期限!TibaMe的線上課程都可以一直看一直看一直看!

Q: 可以問老師問題嗎?

當然!如您在購課前有課程內容相關問題,可以先至「課前提問」提出問題;上課後,對老師影片內容有任何不清楚,可以至「課程討論區」與老師同學一同切磋討論喔!

Q: 還有其他問題?

到 FAQ 看看更多問題解答。


進階課程
建議學習 5 週(每週 2 小時)
課程共 23 小節23 影片 ( 3.5小時 )
提供制定學習計畫什麼是學習計畫?
關於講師
尹相志

●專長:
自然語言理解、人工智能算法開發、數據挖掘、商業智慧、分析型CRM、風險管理、數據倉庫

●經歷:
▻中國首屆人工智能大賽發起人與題目設計 (www.botchina.org)
▻現任亞洲資探技術長/Deepbelief.ai人工智慧科學家
▻曾任華院數據(上海)首席數據科學家,數據決策(台灣)技術長
▻台灣微軟特約講師與2006~2017年最有價值專家(MVP)
▻微軟Tech ED 2002, 2004~2015講師
▻和信電訊資深數據挖掘顧問
▻世新大學、德明技術學院資管系講師
▻曾任中華民國數據挖掘協會副秘書長
▻曾任數博網研發總監
▻曾任大衍(特力集團子公司)關係營銷數據挖掘顧問
▻國際化學奧林匹亞化學競賽世界銀牌

●學歷:
▻台灣大學新聞研究所碩士
▻台灣大學化學系

●項目經歷:
▻自然語言處理
▻Isobar 輿情監控,學習情感標注、實體識別、話題識別
▻數雲 電商評論非監督自動歸類
▻Acer宏碁 競爭品牌電商評論分析

●出版品
▻SQL Server 2008 R2 Reporting Services報表服務
▻SQL Server 2008 OLAP多維度分析
▻SQL Server 2008 Data Mining數據挖掘
▻SQL Server 2008 Reporting Services報表服務
▻Office PerformancePoint Server 2007 企業績效管理
▻使用SQL Server 2005 設計商業智能解決方案(MCITP考試編號70-445)
▻SQL Server 2005 Data Mining數據挖掘 -Office 2007 數據挖掘加載宏
▻SQL Server 2005 OLAP在線實時分析
▻SQL Server 2005 Reporting Services報表服務實務應用
▻SQL Server 2005數據挖掘聖經
▻SQL Server商務智能聖經
▻SQL Server 2000 Analysis Service數據挖掘服務

●尹相志老師翻譯 著作
▻數據挖掘—顧客關係管理暨電子營銷之應用 J. A. Michael原著
▻數據挖掘理論與實務—顧客關係管理的技巧與科學 J. A. Michael原著
▻數據挖掘—因特網應用與顧客價值管理 J. A. Michael原著
功能表
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