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Verarbeitung natürlicher Sprache in der Google Cloud

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Verarbeitung natürlicher Sprache in der Google Cloud

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Fortgeschrittenes maschinelles Lernen in der Google Cloud“

Dozent: Google Cloud Training

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Stufe Fortgeschritten

Für Personen mit Branchenerfahrung konzipiert

9 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

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Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Cloud-API
Kategorie: Tiefes Lernen
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Technische Merkmale
Kategorie: Modellierung großer Sprachen
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
Kategorie: Einbettungen
Kategorie: Google Cloud-Plattform
Kategorie: Lernen übertragen
Kategorie: Modell Ausbildung

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Tensorflow
Kategorie: AI-Arbeitsabläufe
Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)

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In diesem Kurs gibt es 7 Module

Dieser Kurs stellt die Produkte und Lösungen zur Lösung von NLP-Problemen in der Google Cloud vor. Darüber hinaus werden die Prozesse, Techniken und Tools zur Entwicklung eines NLP-Projekts mit neuronalen Netzen unter Verwendung von Vertex AI und TensorFlow erforscht. - Erkennen der NLP-Produkte und -Lösungen auf Google Cloud - Erstellen eines durchgängigen NLP-Workflows unter Verwendung von AutoML mit Vertex AI.

Dieses Modul befasst sich mit den Gründen, NLP von Google zu lernen und gibt einen Überblick über die Kursstruktur und die Ziele.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre

Dieses Modul stellt die NLP-Architektur in der Google Cloud vor. Es befasst sich mit der NLP-Geschichte, den NLP-APIs wie der Dialogflow-API und den NLP-Lösungen wie Contact Center AI und Document AI.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Dieses Modul befasst sich mit AutoML und benutzerdefiniertem Training, den beiden Optionen zur Entwicklung eines NLP-Projekts mit Vertex AI. Außerdem stellt das Modul einen durchgängigen NLP-Workflow vor und bietet eine praktische Übung zur Anwendung des Workflows, um eine Aufgabe zur Textklassifizierung mit AutoML zu lösen.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Dieses Modul beschreibt den Prozess der Aufbereitung von Textdaten im NLP und stellt die wichtigsten Kategorien von Textdarstellungstechniken vor.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element1 Plug-in

8 VideosInsgesamt 36 Minuten

Einführung2 Minuten
Tokenisierung6 Minuten
One-Hot-Kodierung und Bag-of-Words7 Minuten
Wort-Einbettungen4 Minuten
Word2vec9 Minuten
Transferlernen und wiederverwendbare Einbettungen3 Minuten
Einführung ins Labor: Wiederverwendbare Einbettungen1 Minute
Zusammenfassung3 Minuten

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

Leseliste10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 8 Minuten

Quiz8 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 60 Minuten

Labor: Wiederverwendbare Einbettungen60 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 15 Minuten

Zugang zu den Labors und deren Durchführung15 Minuten

Dieses Modul beschreibt verschiedene NLP-Modelle wie ANN, DNN, RNN, LSTM und GRU. Außerdem werden die Vor- und Nachteile der einzelnen Modelle vorgestellt.

Das ist alles enthalten

9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

9 VideosInsgesamt 48 Minuten

Einführung2 Minuten
ANN11 Minuten
TensorFlow6 Minuten
DNN7 Minuten
RNN6 Minuten
LSTM8 Minuten
GRU2 Minuten
Einführung ins Labor: Textklassifizierung mit Keras2 Minuten
Zusammenfassung3 Minuten

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

Leseliste10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 6 Minuten

Quiz6 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 120 Minuten

Übung: Textklassifizierung mit Keras120 Minuten

In diesem Modul werden die neuesten Technologien und Modelle im Bereich NLP vorgestellt: Encoder-Decoder, Aufmerksamkeitsmechanismus, Transformatoren, BERT und große Sprachmodelle.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

8 VideosInsgesamt 31 Minuten

Einführung1 Minute
Encoder-Decoder-Architektur3 Minuten
Achtung Mechanismus3 Minuten
Transformator6 Minuten
BERT5 Minuten
Große Sprachmodelle8 Minuten
Einführung ins Labor: Textübersetzung mit einer Encoder-Decoder-Architektur0 Minuten
Zusammenfassung3 Minuten

1 LektüreInsgesamt 10 Minuten

Leseliste10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 6 Minuten

Quiz6 Minuten

1 App-ElementInsgesamt 60 Minuten

Übung: Textübersetzung mit einer Encoder-Decoder-Architektur60 Minuten

Dieses Modul gibt einen Überblick über die im Kurs behandelten Themen und bietet zusätzliche Ressourcen für das weitere Lernen.

Das ist alles enthalten

1 Video

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018

„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

Ja, Sie können das erste Video in der Vorschau ansehen und den Lehrplan einsehen, bevor Sie sich anmelden. Sie müssen den Kurs kaufen, um auf Inhalte zuzugreifen, die nicht in der Vorschau enthalten sind.

Wenn Sie sich vor dem Beginn der Sitzung in den Kurs einschreiben, haben Sie Zugang zu allen Vorlesungsvideos und Lesestoff für den Kurs. Sobald die Sitzung beginnt, können Sie die Aufgaben einreichen.

Sobald Sie sich angemeldet haben und Ihre Sitzung beginnt, haben Sie Zugang zu allen Videos und anderen Ressourcen, einschließlich der Lektüre und dem Diskussionsforum des Kurses. Sie können Übungsaufgaben ansehen und einreichen und die erforderlichen benoteten Aufgaben erledigen, um eine Note und ein Kurszertifikat zu erhalten.