Dieser Kurs enthält jetzt den Coursera Coach! Eine intelligentere Art zu lernen mit interaktiven Unterhaltungen in Echtzeit, die Ihnen dabei helfen, Ihr Wissen zu testen, Annahmen in Frage zu stellen und Ihr Verständnis zu vertiefen, während Sie im Kurs vorankommen. Tauchen Sie ein in die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) mit Wahrscheinlichkeitsmodellen in Python! Dieser Kurs behandelt grundlegende Themen wie Markov-Modelle, Textklassifizierung, Artikelspinnerei und Entschlüsselung. Sie werden praktische Fähigkeiten aufbauen, indem Sie das theoretische Wissen durch Code-Übungen anwenden, so dass Sie reale NLP-Probleme mit Wahrscheinlichkeitsmodellen angehen können. Beginnen Sie damit, die Grundlagen von Markov-Modellen zu verstehen, einschließlich der Markov-Eigenschaft und Techniken zur Glättung von Wahrscheinlichkeiten. Sie lernen, wie man Textklassifikatoren und Sprachmodelle erstellt und codiert, und erforschen die Anwendung dieser Modelle in der Textvorhersage. Anhand praktischer Code-Übungen lernen Sie, diese Modelle in Python zu implementieren. Als Nächstes beschäftigen Sie sich mit dem Spinning von Artikeln unter Verwendung von n-Grammen und verbessern so Ihre Fähigkeit, vielfältige und aussagekräftige Inhalte zu generieren. Schließlich erforschen Sie die Komplexität der Entschlüsselung von Chiffren und wenden Wahrscheinlichkeitsmodelle und genetische Algorithmen an, um verschlüsselte Nachrichten zu knacken. Während des gesamten Kurses werden Sie Ihr Verständnis durch das Codieren und Testen verschiedener Modelle festigen. Dieser Kurs ist ideal für Lernende, die sich für NLP, Maschinelles Lernen und Python-Programmierung interessieren. Vorrangige Erfahrungen in der Wahrscheinlichkeitsmodellierung sind nicht erforderlich, jedoch ist die Kenntnis der Python-Grundlagen von Vorteil. Ideal für Lernende, die ihre NLP- und Datenwissenschaft-Kenntnisse ausbauen möchten.