Verarbeitung natürlicher Sprache in TensorFlow

Beschreibung

Wenn Sie ein Softwareentwickler sind, der skalierbare Algorithmen mit KI-Unterstützung erstellen möchte, müssen Sie wissen, wie Sie die Tools zum Erstellen dieser Algorithmen verwenden. In dieser Spezialisierung lernen Sie Best Practices für die Verwendung von TensorFlow, einem beliebten Open-Source-Framework für maschinelles Lernen.

In Kurs 3 der deeplearning.ai TensorFlow-Spezialisierung erstellen Sie Systeme zur Verarbeitung natürlicher Sprache mit TensorFlow. Sie lernen, Text zu verarbeiten, einschließlich der Tokenisierung und Darstellung von Sätzen als Vektoren, damit sie in ein neuronales Netzwerk eingegeben werden können. Sie erfahren außerdem, wie Sie RNNs, GRUs und LSTMs in TensorFlow anwenden. Schließlich können Sie einen LSTM auf vorhandenen Text trainieren, um originelle Gedichte zu erstellen!

Der Kurs für maschinelles Lernen und die Spezialisierung für tiefes Lernen von Andrew Ng vermitteln die wichtigsten und grundlegendsten Prinzipien des maschinellen Lernens und des tiefen Lernens. In dieser neuen Deeplearning.ai TensorFlow-Spezialisierung erfahren Sie, wie Sie mit TensorFlow diese Prinzipien implementieren, damit Sie skalierbare Modelle erstellen und auf reale Probleme anwenden können. Um ein tieferes Verständnis der Funktionsweise neuronaler Netze zu entwickeln, empfehlen wir Ihnen, die Deep Learning-Spezialisierung zu absolvieren.