Kurs online z certyfikatemNLP: Przetwarzanie Języka Naturalnego

1. 1Moduł 1: Wprowadzenie do NLP3 lekcje

   • Czym jest NLP i jak maszyny rozumieją językZa darmo
   • przegląd narzędzi i ekosystemu Python dla NLP3 min
   • Pipeline NLP — od tekstu do decyzji3 min
   • Quiz: Wprowadzenie do NLP
2. 2Moduł 2: Tokenizacja i przetwarzanie tekstu3 lekcje

   • Tokenizacja — metody i algorytmy3 min
   • Czyszczenie i normalizacja tekstu w praktyce3 min
   • Stemming, lematyzacja i analiza morfologiczna3 min
   • Quiz: Tokenizacja i przetwarzanie tekstu
3. 3Moduł 3: Reprezentacja tekstu i embeddingi3 lekcje

   • Bag of Words i TF-IDF — klasyczne metody wektóryzacji3 min
   • Word Embeddingi — Word2Vec, GloVe i FastText3 min
   • Sentence Embeddingi i reprezentacja dokumentów3 min
   • Quiz: Reprezentacja tekstu i embeddingi
4. 4Moduł 4: Modele językowe i architektura transformerów3 lekcje

   • Modele językowe n-gramowe i neuronowe3 min
   • Architektura Transformer — mechanizm uwagi i self-attention2 min
   • BERT, GPT i modele pretrainowane — jak działaja i kiedy ich używać3 min
   • Quiz: Modele językowe i transformery
5. 5Moduł 5: Analiza sentymentu i klasyfikacja tekstu3 lekcje

   • Analiza sentymentu — metody i zastosowania2 min
   • Klasyfikacja tekstu — od binarnej do wieloklasowej3 min
   • Ekstrakcja informacji i rozpoznawanie relacji2 min
   • Quiz: Analiza sentymentu i klasyfikacja tekstu
6. 6Moduł 6: Generowanie tekstu i modele konwersacyjne3 lekcje

   • Generowanie tekstu — strategie i kontrola jakości2 min
   • Chatboty i systemy dialogowe2 min
   • Inzynieria promptów — projektowanie efektywnych instrukcji2 min
   • Quiz: Generowanie tekstu i modele konwersacyjne
7. 7Moduł 7: Zaawansowane zastosowania NLP3 lekcje

   • tłumaczenie maszynowe i modele wielojęzyczne3 min
   • Streszczanie tekstu i ekstrakcja kluczowych informacji2 min
   • NLP w zastosowaniach biznesowych — analiza dokumentów i automatyzacja3 min
   • Quiz: Zaawansowane zastosowania NLP
8. 8Moduł 8: Fine-tuning, ewaluacja i wdrożenie modeli NLP→ certyfikat

   • Fine-tuning modeli — strategie i dobre praktyki3 min
   • Ewaluacja i benchmarki modeli NLP3 min
   • wdrożenie modeli NLP — od prototypu do produkcji3 min
   • Egzamin końcowy · Quiz: Fine-tuning, ewaluacja i wdrożenie→ certyfikat

• A

  ania.zOcena 5 na 53 miesięcy temu

  Praktyczne datasety (nie iris ani titanic po raz setny) — polskie dane, realne problemy.

• M

  Marta NowakOcena 5 na 53 miesięcy temu

  Porównanie scikit-learn vs TensorFlow vs PyTorch bez ideologii. Używasz tego co jest właściwe do zadania.

• M

  MagdaOcena 5 na 54 miesięcy temu

  Statystyka z głową — dopiero teraz rozumiem dlaczego p-value > 0.05 nie znaczy 'brak efektu'.

Opinie na tej stronie nie są weryfikowane. Zweryfikowane opinie dodają kursanci z kont zapisanych na kurs.