fbpx

NLP bn728x90

new banner web

現在位置: 艾鍗學院實體課程 AI課程總覽頁AI自然語言與推薦系統應用

♦ 政府補助專班,10/23 遠距教學,最後3名!

課程介紹

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常見的NLP任務,再以命名實體識別 (Named Entity Recognition,NER)為主,講解任務處理的流程,以及相關演算法,並搭配軟體套件的使用,兼具理論與實作兩個面向,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、推薦系統、Recommender Systems、Deep Learning、聊天機器人、 Chatbot

課程特色

 2

學習目標

1.了解NLP自然語言處理任務與流程,熟悉相關演算法。

2.學會NLP自然語言處理任務的資訊提取、句法分析、機器翻譯、問答系統。

3.了解深度學習RNN、LSTM、 GRU模型的原理與運用方法。

4.學會NLP自然語言處理流程的網路爬蟲,預處理,訓練模型,評量效能。

5.了解推薦系統應用與推薦系統的經典演算法。

6.講師帶領完成問答系統與推薦系統實作

7.熟悉Python語法及其資料科學運用,了解相關演算法與Numpy、Pandas等工具。

適合對象
  • 想了解AI自然語言的工程師

  • 從事大數據、統計相關的研究人員

  • 想了解自然語言處理與推薦系統應用者

  • 對於Chatbot聊天機器人、情緒分析、智能助理、文本生成等應用感興趣者

課程大綱

第一階段 NLP自然語言處理(Natural Language Processing)
  • 1.自然語言處理(N-gram)

  • -資訊提取、句法分析、機器翻譯、問答系統等 資料來源 NLP自然語言處理

  • 2.中文自然語言處理(jieba斷詞、停用詞)

  • 3.編碼方式

  • -Bag of Words
    示意圖 
     3

  • -TF-IDF
    以NLP套件做的文字雲 
  • cloudword 2
  • -Word2Vec
     
  • 4.深度學習模型
    -RNN/LSTM
    -seq2seq
    -Bert

  • 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 : 問答系統實作

第二階段 推薦系統
  • 1.網路爬蟲的原理說明與實作練習
    - 先備知識說明:HTML, CSS, DNS 等
    - 工作流程:網頁爬取, 解析, 儲存
    - 工具套件:requests, Beautifulsoup 4, Selenium
    - 實作練習:以經濟日報, 台灣證交所, Yahoo Finance為例

  • 2.推薦系統的原理說明與實作練習
    - 基於內容的的推薦 (Content-based Recommendation)
    - 基於用戶的協同過濾((User-Based Collaborative Filtering)

    User-Based Collaborative Filtering
     4

    - 基於物品的協同過濾 (Item-Based Collaborative Filtering)
    - 矩陣分解 (Matrix Factorization)
    - 實作練習:以iMDB電影推薦為例


    推薦系統 資料來源 實體和非實體產品推薦

     

  • 3.AI模型與操作介面的整合
    - 觀念解析與案例說明
    - 微型架站工具:Flask
    - 簡易網頁製作:表單, 檔案上傳
    - 實作練習:以iMDB電影搜尋引擎為例

     
    ※實戰演練的範例將會依據產業界的實際狀況進行調整

師資團隊
 
teacher 2

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

 

 
teacher4

Jeffery老師

▪ 台灣大學土木工程研究所博士
▪ 知名上市資訊科技大廠大數據部門研發主管

▪ 類神經網路   ▪ 基因演算法   ▪ 最佳化演算法   ▪ 結構力學   ▪ 有限元素法   ▪ 生醫影像處理

 

課程諮詢
延伸學習

Q&A
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、機器翻譯以及自然語言的生成,是近幾年成長最迅速的AI應用。
自然語言處理NLP常運用於語音辨識、自然語言理解、機器翻譯、聊天機器人以及自然語言的生成,主要在幫助機器理解,解釋和運用人類語言。
推薦系統是以每位顧客為基礎,根據他們的行為模式和喜好去做即時的推薦。多運用在商品推薦、電影推薦、音樂推薦中。