Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

• 对 Python 编程的理解
• 对 Python 库的一般 了解

观众

• 对语言学感兴趣的程序员 
• 寻求了解NLP（自然语言处理） 的程序员

DL （Deep Learning） 是 ML （Machine Learning） 的子集。

Python 是一种流行的程式设计语言，它包含用于 NLP 的 Deep Learning 库。

Deep Learning 对于 NLP（自然语言处理）允许机器学习从简单到复杂的语言处理。目前可能的任务包括照片的语言翻译和标题生成。

在这个由讲师指导的现场培训中，参与者将学习使用 Python 库进行 NLP 处理，并创建一个处理一组图片并生成字幕的应用程式。

在本次培训结束时，参与者将能够：

• 使用 Python 库为 NLP 设计和编码 DL。
• 创建 Python 代码，用于读取大量图片并生成关键字。
• 创建 Python 代码，从检测到的关键字生成字幕。

课程形式

• 部分讲座、部分讨论、练习和大量动手实践

NLP 的 Deep Learning 简介

区分各种类型的 深度学习 模型

使用预训练模型与训练模型

使用词嵌入和情感分析从文本 中提取含义

无监督 Deep Learning 的工作原理

安装和 设置 Python 深度学习 库

 在 TensorFlow 之上使用 Keras DL 库 允许 Python 创建字幕

使用 Theano（数值计算库）和 TensorFlow（通用和语言学库） 用作扩展的 DL 库，以创建字幕。 

在 TensorFlow 或 Theano 上使用 Keras 快速进行深度学习实验

在 TensorFlow 中创建一个简单的 深度学习 应用程序 ，为一组图片添加标题

故障 排除

关于其他（专业）深度学习框架的一句话

部署 DL 应用程序

使用 GPU 加速深度学习

结束 语