Opleiding: Natural Language Processing Training - eLearning (Natuurlijke taalverwerking)

De cursus NLP biedt een diepgaande verkenning van de manier waarop algoritmen voor machinaal leren worden gebruikt om grote hoeveelheden gegevens in natuurlijke taal te analyseren en te verwerken.

De cursus Natural Language Processing (NLP) biedt een diepgaande verkenning van de manier waarop algoritmen voor machinaal leren worden gebruikt om grote hoeveelheden gegevens in natuurlijke taal te analyseren en te verwerken. Omdat NLP de motor blijft achter de vooruitgang in AI, voorziet deze cursus je van de essentiële vaardigheden voor een carrière als NLP Engineer.

Tijdens de cursus zul je je verdiepen in belangrijke concepten zoals statistische automatische vertaling, neurale modellen, diepe semantische similariteitsmodellen (DSSM), neurale inbedding van kennisbestanden en diepe technieken voor reinforcement learning. Daarnaast verken je de toepassing van neurale modellen in image captioning en het beantwoorden van visuele vragen, gebruikmakend van Python's Natural Language Toolkit (NLTK).

Doel

Doelgroep

• Data Scientists en Analisten: Professionals die hun vaardigheden willen verbeteren om grote hoeveelheden ongestructureerde tekstgegevens te verwerken en analyseren.
• Machine Learning en AI Engineers: Personen die zich willen specialiseren in NLP om intelligente toepassingen te ontwikkelen die menselijke taal begrijpen en interpreteren.
• Softwareontwikkelaars: Programmeurs die taalverwerkingsmogelijkheden willen integreren in toepassingen, zoals chatbots en virtuele assistenten.
• Onderzoekswetenschappers en academici: Onderzoekers op het gebied van computationele linguïstiek of aanverwante gebieden.
• Zakelijke en marketingprofessionals: Personen die NLP willen gebruiken voor sentimentanalyse, klantinzichten en datagestuurde besluitvorming.

Geschiktheid

De cursus Natural Language Processing is ideaal voor iedereen die vertrouwd wil raken met dit opkomende en spannende domein van kunstmatige intelligentie (AI), inclusief data scientists, analytics managers, data analisten, data engineers en data architecten.

Vereisten

Studenten die zich willen inschrijven voor de cursus Natural Language Processing moeten een basiskennis hebben van wiskunde, statistiek, informatica en machine learning.

Leerresultaten

Leerresultaten:

• Tekstverwerking uitvoeren: Begrijp en implementeer technieken om tekstuele gegevens effectief voor te bewerken en te analyseren.
• NLP modules ontwikkelen: Creëer functionele NLP componenten geschikt voor taken zoals taalmodellering en tekstgeneratie.
• Spraakmodellen bouwen: Ontwerp basismodellen die spraak kunnen omzetten naar tekst en vice versa, om naadloze mens-computer interactie mogelijk te maken.
• Werken met NLP-pijplijnen: Construeer en beheer end-to-end NLP-workflows, zodat gegevens efficiënt worden verwerkt en modellen worden geïntegreerd.
• Tekst classificeren en clusteren: Algoritmen toepassen om vergelijkbare teksten te categoriseren en groeperen, wat helpt bij taken als onderwerpmodellering en sentimentanalyse.

Cursusinhoud

Inhoud

1. Werken met tekstcorpussen

• Het cursusoverzicht
• Toegang tot en gebruik van de ingebouwde corpus van NLTK
• Een corpus laden
• Voorwaardelijke frequentieverdeling
• Voorbeeld van lexicale bronnen

2. Ruwe tekst verwerken met NLTK

• Werken met een NLP pijplijn
• Tokenisatie implementeren
• Reguliere expressies gebruikt in tokenen

3. Natuurlijke taal

4. Praktisch voorbeeld van tekstclassificatie

• Naive Bayes tekstclassificatie
• Toepassing Leeftijd voorspellen
• Toepassing documentclassificatie

5. Nuttige informatie vinden uit stapels tekst

• Hiërarchie van ideeën of chunking
• Chunking in Python NLTK
• Niet-chunkpatronen chunken in NLTK

6. Tekstanalyse

7. Een spraak-naar-tekst toepassing ontwikkelen met Python

• Python spraakherkenningsmodule
• Spraak naar tekst met terugkerende natuurlijke netwerken
• Spraak naar tekst met convolutionele neurale netwerken

8. Meer onderwerpen:

• Eigenschapsextractie
• Machinaal leren
• Python gereedschapskisten
• Bagging
• Diep leren
• Demonstraties

Live lesinhoud

Inleiding tot NLP

• Definitie en reikwijdte van NLP
• Toepassingen in de echte wereld en het belang van NLP
• Basisterminologieën zoals corpus, tokenisatie en syntactische analyse

Analyse van tekstgegevens

• Technieken voor gegevensvoorbewerking tokeniseren, stopwoordverwijdering en stemming, lemmatisering
• Tekstgegevens exploreren en visualiseren
• Eigenschapontwikkeling
• Tekstclassificatie - sentimentanalyse met NLTK- Naive Bayes Classifier

NLP Tekstvectorisatie

• Vectorrepresentatie van tekst - een hete codering
• BoW techniek begrijpen
• TFIDF

Gedistribueerde representaties

• Werk inbeddingen en hun belang in NLP
• Gedetailleerde uitleg van Word2Vec en Glove embeddings
• Training en gebruik van voorgetrainde woord embeddings

Machinevertaling en zoeken naar documenten

• Automatische vertaalsystemen en hun toepassingen
• Een basismachinevertaalsysteem bouwen
• Inleiding tot documenten zoeken met TF-IDF en BM25
• Evaluatiemetrieken voor automatische vertaling en informatie zoeken

Sequentiemodellen

• Inleiding tot sequentiemodellering in NLP
• Terugkerende neurale netwerken (RNN's) en hun toepassingen
• Toepassing van sequentiemodellen in sentimentanalyse
• Uitdagingen bij het trainen van RNN's zoals verdwijnende gradiënten

Aandacht modellen

• Sequentie naar sequentie modellen
• Inleiding tot aandachtsmechanismen in NLP
• Diepgaande verkenning van de transformatorarchitectuur
• Moderne NLP modellen zoals BERT en GPT die gebruik maken van aandachtsmechanismen

Audio-analyse

• Python-exosysteem voor audioanalyse
• Audiobestanden lezen en afspelen met behulp van Python-bibliotheken
• Audiogegevens laden, visualiseren en manipuleren

Digitale signaalverwerking en extraheren van kenmerken

• Basisprincipes van signaalverwerking
• Analyse van frequentiedomeinen met Python
• Inleiding tot MFCC's en andere spectrale kenmerken
• Implementatie van kenmerkextractie in Python
• Verschillende technieken voor kenmerkextractie vergelijken

Diep leren voor spraak

• Toepassing van machinaal leren in audio
• Bouwen van deep learning-modellen voor spraakherkenning
• Transfer learning voor spraakherkenning

Audiosynthese en generatieve modellen voor audio

• Inleiding tot generatieve adversaire netwerken (GAN's) voor audio
• Realistische audiomonsters genereren met GAN's
• Muziek genereren met deep learning
• Diep leren toepassen om muziek te genereren
• Modellen voor muziekcompositie begrijpen en implementeren

FAQ

Wanneer kan ik de live online cursussen volgen?

Het tijdstip van elke cursus verschilt per groep/cohort. Je krijgt toegang tot een dashboard met een aantal verschillende tijdsloten voor dezelfde sessie/onderwerp. Je beslist zelf welke datum en tijd voor jou het beste uitkomt. Sommige zijn gepland voor doordeweekse middagen, terwijl andere gepland zijn voor weekendochtenden of -avonden. De planning is gebaseerd op factoren zoals het aantal geïnteresseerde deelnemers en de beschikbaarheid van trainers. Als je een sessie mist, kun je altijd opnames van die sessie bekijken. Opnames bestaan 1 jaar. Je zult nooit iets missen!

Heeft het missen van een live les invloed op mijn vermogen om de cursus af te ronden?

Nee, het missen van een live les heeft geen invloed op je vermogen om de cursus af te ronden. Met onze 'flexi-learn' functie kun je de opgenomen sessie van een gemiste les bekijken wanneer het jou uitkomt. Zo blijf je op de hoogte van de inhoud van de cursus en voldoe je aan de vereisten om verder te komen en je certificaat te verdienen. Ga gewoon naar het leerplatform, selecteer de gemiste les en bekijk de opname om je aanwezigheid te laten markeren.

Belangrijkste kenmerken

Belangrijkste kenmerken

• Cursus en materiaal in het Engels
• Beginner - gemiddeld niveau
• 1 jaar toegang tot het platform & lesopnames
• 6 uur videolessen
• 28 uur online live les (flexibele registratie)
• 50 uur studietijd aanbeveling
• 2 eindexamenprojecten
• Inclusief virtueel lab om te oefenen
• 2 Beoordelingstest
• Geen examen, maar certificaat van voltooiing inclusief

Bonus: Naast deze praktijkgerichte e-learningcursus bieden we je gratis toegang tot onze online klassikale sessies wanneer deze beschikbaar zijn (elke 2-3 maanden) als aanvulling op je e-learning, als je dat wilt. Je krijgt de kans om te communiceren met de trainer en andere deelnemers. Deze online klassikale sessies worden ook opgenomen, zodat je de opname 1 jaar lang kunt bewaren.