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dlfornlp
28 horas (usualmente 4 días, incluidas las pausas)
Deep Learning para NLP permite que una máquina aprenda procesamiento de lenguaje simple a complejo. Entre las tareas actualmente posibles se encuentran la traducción de idiomas y la generación de subtítulos para fotos. DL (Deep Learning) es un subconjunto de ML (Machine Learning). Python es un lenguaje de programación popular que contiene bibliotecas para Deep Learning para NLP.
En esta capacitación en vivo dirigida por un instructor, los participantes aprenderán a usar las bibliotecas de Python para el procesamiento de lenguaje natural (NLP) mientras crean una aplicación que procesa un conjunto de imágenes y genera leyendas.
Al final de esta capacitación, los participantes podrán:
Introducción al Aprendizaje Profundo para PNL
Diferenciar entre los diversos tipos de modelos DL
Uso de modelos entrenados previamente entrenado
Usar incrustaciones de palabras y análisis de sentimientos para extraer el significado del texto
Cómo funciona Deep Learning sin supervisión
Instalación y configuración de las bibliotecas de Python Deep Learning
Usar la biblioteca DL de Keras encima de TensorFlow para permitir que Python cree subtítulos
Trabajar con Theano (biblioteca de cálculo numérico) y TensorFlow (biblioteca general y de lingüística) para utilizarlas como bibliotecas DL extendidas con el fin de crear subtítulos.
Usando Keras en la parte superior de TensorFlow o Theano para experimentar rápidamente en Deep Learning
Crear una aplicación simple de Deep Learning en TensorFlow para agregar títulos a una colección de imágenes
Solución de problemas
Una palabra sobre otros marcos DL (especializados)
Implementando su aplicación DL
Usar GPU para acelerar DL
Observaciones finales
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