Kerangka Materi

Pengenalan Deep Learning untuk NLP

Membedakan antara berbagai jenis model DL

Penggunaan model yang sudah ditraining vs model yang baru ditraining

Menggunakan embeddings kata dan analisis sentimen untuk mengekstraksi makna dari teks

Bagaimana Deep Learning tanpa pengawasan bekerja

Memasang dan Mengatur Python Deep Learning libraries

Menggunakan pustaka DL Keras di atas TensorFlow untuk memungkinkan Python membuat judul

Bekerja dengan pustaka komputasi numerik Theano dan pustaka umum dan linguistik TensorFlow sebagai pustaka DL ekstensi untuk tujuan membuat judul

Menggunakan Keras di atas TensorFlow atau Theano untuk melakukan eksperimen cepat dengan Deep Learning

Membuat aplikasi Deep Learning sederhana dalam TensorFlow untuk menambahkan judul pada kumpulan gambar

Penyelesaian masalah

Kata-kata tentang kerangka DL (terkhusus)

Mengimplementasikan aplikasi DL

Menggunakan GPU untuk mempercepat DL

Kata penutup

Persyaratan

  • Pemahaman tentang pemrograman Python
  • Pemahaman tentang perpustakaan Python secara umum

Peserta

  • Programmer dengan minat terhadap linguistik
  • Programmer yang ingin memahami pemrosesan bahasa alami (Natural Language Processing)
 28 Jam

Jumlah Peserta


Biaya per Peserta

Kursus Mendatang

Kategori Terkait