Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)

• 對Python 程式設計的理解
• 對 Python 庫的一般 瞭解

觀眾

• 對語言學感興趣的程式師 
• 尋求瞭解NLP（自然語言處理） 的程式師

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

Python 是一種流行的程式設計語言，它包含用於 NLP 的 Deep Learning 庫。

Deep Learning 對於 NLP（自然語言處理）允許機器學習從簡單到複雜的語言處理。目前可能的任務包括照片的語言翻譯和標題生成。

在這個由講師指導的現場培訓中，參與者將學習使用 Python 庫進行 NLP 處理，並創建一個處理一組圖片並生成字幕的應用程式。

在本次培訓結束時，參與者將能夠：

• 使用 Python 庫為 NLP 設計和編碼 DL。
• 創建 Python 代碼，用於讀取大量圖片並生成關鍵字。
• 創建 Python 代碼，從檢測到的關鍵字生成字幕。

課程形式

• 部分講座、部分討論、練習和大量動手實踐

NLP 的 Deep Learning 簡介

區分各種類型的 深度學習 模型

使用預訓練模型與訓練模型

使用詞嵌入和情感分析從文本 中提取含義

無監督 Deep Learning 的工作原理

安裝和 設置 Python 深度學習 庫

 在 TensorFlow 之上使用 Keras DL 庫 允許 Python 建立字幕

使用 Theano（數值計算庫）和 TensorFlow（通用和語言學庫） 用作擴展的 DL 庫，以創建字幕。 

在 TensorFlow 或 Theano 上使用 Keras 快速進行深度學習實驗

在 TensorFlow 中創建一個簡單的 深度學習 應用程式 ，為一組圖片添加標題

故障排除

關於其他（專業）深度學習框架的一句話

部署 DL 應用程式

使用 GPU 加速深度學習

結束 語