Course Outline

NLP 방법에 대한 간략한 소개

  • 단어 및 문장 토큰화
  • 텍스트 분류
  • 감정 분석
  • 철자 교정
  • 정보 추출
  • 파싱
  • 의미 추출
  • 질문 응답

NLP 이론 개요

  • 개연성
  • 통계
  • 기계 학습
  • n-그램 언어 모델링
  • 순진한 베이즈
  • 최대 분류기
  • 시퀀스 모델(은닉 마르코프 모델)
  • 확률적 의존성
  • 구성 분석
  • 의미의 벡터 공간 모델

Requirements

NLP에 대한 배경 지식은 필요하지 않습니다.

필수: 모든 프로그래밍 언어(Java, Python, PHP, VBA 등...)에 대한 지식.

기대 사항: 합리적인 수학 능력(A레벨 기준), 특히 확률, 통계 및 미적분학.

유익: 정규 표현식에 익숙합니다.

  21 Hours
 

Number of participants


Starts

Ends


Dates are subject to availability and take place between 10:00 and 17:00.
Open Training Courses require 5+ participants.

회원 평가 (2)

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