Tổng cộng:
[masp]khoa_hoc_[/masp]
[giaban]0đ[/giaban]
[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
[chitiet]Share Khóa Học Nền Tảng Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên Cùng Protonx hướng bạn lộ trình đầy đủ trở thành kỹ sư AI với kiến thức nền tảng Toán học, Lập trình và Học máy cơ bản vững chắc để học chuyên sâu các ngành trong AI như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cũng như Thị giác máy tính. Khóa học sẽ giúp bạn- Nắm vững các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hiện đại, xây dựng ứng dụng thực tế và tạo ra giá trị cho cộng đồng-Hiểu rõ cách vận hành của các kỹ thuật NLP tiên tiến như Word2Vec, Transformer, BERT, GPT.- Có khả năng tự tay xây dựng ứng dụng NLP cá nhân hóa.- Nhận chứng chỉ từ ProtonX khi hoàn thành bài tập và dự án cuối khóa. - Lộ trình trở thành kỹ sư AI Nội dung khóa học1. Regular Expressions và Edit DistanceHiểu cách xử lý văn bản cơ bản với Regular Expressions.Tìm hiểu thuật toán Edit Distance để đo lường sự khác biệt giữa các chuỗi ký tự.2. Vector Semantics và EmbeddingsKhám phá cách biểu diễn từ dưới dạng vector số học.Ứng dụng Embeddings trong việc hiểu ngữ nghĩa ngôn ngữ.3. Word2Vec và GloVeTìm hiểu các mô hình biểu diễn từ nổi tiếng như Word2Vec và GloVe.Thực hành xây dựng biểu diễn ngôn ngữ với Python.4. Mô Hình Ngôn NgữHiểu cách hoạt động của các mô hình ngôn ngữ.Ứng dụng trong dự đoán và sinh văn bản.5. RNN và LSTMTìm hiểu mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và LSTM trong xử lý chuỗi dữ liệu.Ứng dụng trong các bài toán NLP phức tạp.6. Bài Toán Dịch MáyKhám phá cách máy tính dịch ngôn ngữ tự động.Thực hành với các mô hình dịch máy cơ bản.7. Mô Hình TransformerHiểu kiến trúc Transformer – nền tảng của các mô hình NLP hiện đại.Ứng dụng trong dịch máy và sinh văn bản.8. Mô Hình BERT và Ứng DụngTìm hiểu BERT – mô hình thay đổi cuộc chơi trong NLP.Ứng dụng BERT trong phân loại văn bản và NER.9. NER – Name Entity RecognitionNhận diện thực thể có tên (NER) trong văn bản.Thực hành xây dựng hệ thống NER với Python.10. GPT và Ứng DụngKhám phá GPT – mô hình sinh văn bản tiên tiến.Ứng dụng trong chatbot và hỏi đáp tự động.11. Bài Toán Hỏi Đáp – Question AnsweringTìm hiểu cách xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động.Thực hành với dữ liệu thực tế.12. Question Answering với Open Domain – Dense Passage RetrievalHiểu cách truy xuất thông tin từ dữ liệu lớn.Ứng dụng Dense Passage Retrieval trong hỏi đáp.13. Prompt EngineeringKỹ thuật tối ưu hóa prompt cho các mô hình ngôn ngữ lớn.Ứng dụng thực tế trong việc cải thiện phản hồi AI.14. Bổ Trợ – Hidden Markov ModelsTìm hiểu Hidden Markov Models và vai trò trong NLP.Ứng dụng trong xử lý chuỗi dữ liệu.15. Nâng Cao – Mô Hình Wave2Vec Cho Nhận Diện Giọng NóiKhám phá cách xử lý ngôn ngữ nói với Wave2Vec.Ứng dụng trong nhận diện và phân tích giọng nói.
[giaban]0đ[/giaban]
[tinhtrang]Còn hàng[/tinhtrang]
[chitiet]
Share Khóa Học Nền Tảng Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên Cùng Protonx hướng bạn lộ trình đầy đủ trở thành kỹ sư AI với kiến thức nền tảng Toán học, Lập trình và Học máy cơ bản vững chắc để học chuyên sâu các ngành trong AI như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cũng như Thị giác máy tính.
Khóa học sẽ giúp bạn
- Nắm vững các kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) hiện đại, xây dựng ứng dụng thực tế và tạo ra giá trị cho cộng đồng
-Hiểu rõ cách vận hành của các kỹ thuật NLP tiên tiến như Word2Vec, Transformer, BERT, GPT.
- Có khả năng tự tay xây dựng ứng dụng NLP cá nhân hóa.
- Nhận chứng chỉ từ ProtonX khi hoàn thành bài tập và dự án cuối khóa.
- Lộ trình trở thành kỹ sư AI
Nội dung khóa học
1. Regular Expressions và Edit Distance
Hiểu cách xử lý văn bản cơ bản với Regular Expressions.
Tìm hiểu thuật toán Edit Distance để đo lường sự khác biệt giữa các chuỗi ký tự.
2. Vector Semantics và Embeddings
Khám phá cách biểu diễn từ dưới dạng vector số học.
Ứng dụng Embeddings trong việc hiểu ngữ nghĩa ngôn ngữ.
3. Word2Vec và GloVe
Tìm hiểu các mô hình biểu diễn từ nổi tiếng như Word2Vec và GloVe.
Thực hành xây dựng biểu diễn ngôn ngữ với Python.
4. Mô Hình Ngôn Ngữ
Hiểu cách hoạt động của các mô hình ngôn ngữ.
Ứng dụng trong dự đoán và sinh văn bản.
5. RNN và LSTM
Tìm hiểu mạng nơ-ron hồi quy (RNN) và LSTM trong xử lý chuỗi dữ liệu.
Ứng dụng trong các bài toán NLP phức tạp.
6. Bài Toán Dịch Máy
Khám phá cách máy tính dịch ngôn ngữ tự động.
Thực hành với các mô hình dịch máy cơ bản.
7. Mô Hình Transformer
Hiểu kiến trúc Transformer – nền tảng của các mô hình NLP hiện đại.
Ứng dụng trong dịch máy và sinh văn bản.
8. Mô Hình BERT và Ứng Dụng
Tìm hiểu BERT – mô hình thay đổi cuộc chơi trong NLP.
Ứng dụng BERT trong phân loại văn bản và NER.
9. NER – Name Entity Recognition
Nhận diện thực thể có tên (NER) trong văn bản.
Thực hành xây dựng hệ thống NER với Python.
10. GPT và Ứng Dụng
Khám phá GPT – mô hình sinh văn bản tiên tiến.
Ứng dụng trong chatbot và hỏi đáp tự động.
11. Bài Toán Hỏi Đáp – Question Answering
Tìm hiểu cách xây dựng hệ thống hỏi đáp tự động.
Thực hành với dữ liệu thực tế.
12. Question Answering với Open Domain – Dense Passage Retrieval
Hiểu cách truy xuất thông tin từ dữ liệu lớn.
Ứng dụng Dense Passage Retrieval trong hỏi đáp.
13. Prompt Engineering
Kỹ thuật tối ưu hóa prompt cho các mô hình ngôn ngữ lớn.
Ứng dụng thực tế trong việc cải thiện phản hồi AI.
14. Bổ Trợ – Hidden Markov Models
Tìm hiểu Hidden Markov Models và vai trò trong NLP.
Ứng dụng trong xử lý chuỗi dữ liệu.
15. Nâng Cao – Mô Hình Wave2Vec Cho Nhận Diện Giọng Nói
Khám phá cách xử lý ngôn ngữ nói với Wave2Vec.
Ứng dụng trong nhận diện và phân tích giọng nói.
[/chitiet]
Nền Tảng Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên Cùng Protonx
[/chitiet]
 |
| Nền Tảng Xử Lý Ngôn Ngữ Tự Nhiên Cùng Protonx |
