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自然語言處理（Natural Language Processing，NLP）是計算機科學以及人工智慧的子領域，專注在如何讓計算機處理並分析大量（人類的）自然語言數據。
NLP常見的挑戰有語音辨識、自然語言理解、機器翻譯、聊天機器人以及自然語言的生成，是近幾年成長最迅速的AI應用。 本課程將帶領學員了解NLP自然語言處理的任務與流程、中文自然語言處理及常見的文字編碼方式，並透過深度學習演算法與進階語言模型實作，進而實現AI主題專案：Telegram飯店業問答系統。課程搭配軟體套件使用，兼具理論與實作面向，讓你對NLP有完整的概念。
推薦系統應用將會介紹常見的推薦系統應用(產品/平台)，再以深入淺出的方式，說明推薦系統的經典演算法，以直觀的方式理解這些演算法的原理。
關鍵詞：人工智慧、機器學習、深度學習、AI、Python、自然語言處理、Natural Language Processing、NLP、Deep Learning、Keras、RNN、LSTM、BERT、聊天機器人、Chatbot、問答系統、Question Answering System、推薦系統、Recommendation System
1.了解NLP自然語言處理任務與流程，熟悉相關演算法。
2.學習NLP自然語言處理任務的文字探勘、句法分析、文本分類、資訊提取等。
3.了解深度學習RNN、LSTM、GRU、BERT模型的原理與運用方法。
4.瞭解問答系統(Question Answering System)之開發流程與要領。
5.了解推薦系統應用與推薦系統的經典演算法。
6.學會使用Tensorflow/Keras進行深層神經網路(DNN)實作
7.了解深度學習的原理及各種訓練技巧-Batch Normalization, Dropout, Early Stopping,…
※ 完訓後提供結業證書，豐富個人履歷即戰力
- 對於AI自然語言處理應用技術有興趣之工程師或研究生。
- 想進一步學習如何將AI演算法轉換成服務業、電商平台常用的功能或服務者。
- 須領導、管理AI開發專案者。
- 想了解NLP問答系統應用或對Chatbot聊天機器人、情緒分析、智能助理感興趣者
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1.自然語言處理(N-gram)
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-資訊提取、句法分析、機器翻譯、問答系統等 資料來源
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2.中文自然語言處理（jieba斷詞、停用詞）
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3.編碼方式
- -Bag of Words
示意圖
-TF-IDF
以NLP套件做的文字雲
- -Word2Vec
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4.深度學習模型
-RNN/LSTM
-SEQ2SEQ+attention
-HuggingFace BERT using tensorflow
-HuggingFace BERT using pytorch
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5.實例
-文章評論情緒分類
-中英文文字生成
-文字描述預測商品價格 -
6.專案: 在Telegram上建立Q&A問答系統
※實戰演練的範例將會依據上課實際狀況進行調整
Alan老師
▪ Purdue University School of civil engineering (Stochastic & statistical hydrology)
▪ 水資源農業研究院人工智慧指導 ▪ Kaggle Competitions Expert
▪ 大學助理教授 ▪ 水資源管理政策研究中心副執行長
▪ 數據科學 ▪ 機器學習 ▪ 深度學習 ▪ 自然語言處理(NLP)
▪ 於111/6獲得Kaggle-NLP競賽項目銀牌
Lynn老師
▪ 國立臺灣大學資訊網路與多媒體碩士 ▪ 知名教育科技公司人工智慧工程師
▪ 知名資產管理公司金融計量分析研究員
▪ 機器學習 ▪ 深度學習 ▪ 自然語言處理(NLP) ▪ 網路爬蟲
- 謝謝老師認真教導。收穫良多。
- 期望艾鍗學院能多開AI人工智慧的應用課程 , 能讓我們在職場上更具有競爭力
- 非常完整
- 老師很用心，也有高速的現場程式能力，學到很多
- 講解詳細
- 老師不厭其煩，詳細解說觀念
- 內容很實用
- 老師教的非常仔細，受益良多🙏🙏🙏
- 課程教到的概念，協助公司推展計畫
- 工作上要做一個智能客服機器人，馬上用上上課教的框架實做
- 有運用到自然語言的技術，判讀文章分群分類，再做決策準據，非常感謝
- 有用推薦系統到電子商店
- 沈同學：很棒的課程
- 蔡同學：課程內容訓練扎實
- 陳同學：老師教學專業滿分, 誠摯認真, 表達清晰達意
