معالجة اللغة الطبيعية باستخدام الشبكات العصبية القائمة على القواعد، وSeq2Seq، والانتباه

إن البيانات النصية موجودة في كل مكان، ولكن تحويل اللغة الخام إلى استجابات ذكية يتطلب بنية متخصصة للتعلم العميق. ويُعَد فهم كيفية معالجة الآلات للتسلسلات، وترجمة اللغات، والتركيز على الكلمات الرئيسية أمرًا أساسيًا لبناء الذكاء الاصطناعي اللغوي الحديث. في هذه الدورة القائمة على النص، سوف تنتقل من تمثيل النص الأساسي إلى بناء نماذج معقدة من تسلسل إلى تسلسل. وسوف تقرأ التفاصيل المفاهيمية وتتدرب مع مقتطفات شفرة بايثون لبناء أنظمة الترجمة الآلية العصبية، وتصنيفات النص، ونماذج الإجابة على الأسئلة الأساسية. ماذا ستتعلم: - فهم المفاهيم الأساسية للغة البرمجة الطبيعية، وإدراج الكلمات، وتقنيات التجهيز المسبق للنصوص - بناء شبكات عصبية متكررة وشبكات ثنائية الاتجاه لوضع نماذج التسلسل - تنفيذ نظم الهندسة من تسلسل إلى تسلسل لترجمة اللغات - تطبيق آليات الانتباه لمساعدة النماذج على التركيز على الأجزاء ذات الصلة من النص المدخل - استكشاف المفاهيم الحديثة للمحولات وأسس إدماج الناقلات - تشكيل نماذج تصنيف النصوص لتحليل المشاعر والكشف عن الرسائل الإلكترونية التطفلية باستخدام TensorFlow و Keras تبدأ الرحلة بالمصطلحات الأساسية، والأسس الرياضية لمتجهات الكلمات، والطبقات المتكررة الأساسية. ثم ستتقدم خطوة بخطوة من خلال هياكل المشفر-الفك، وطبقات الاهتمام، وأنماط التنفيذ العملي. هذه الدورة مصممة لعلماء البيانات الطموحين، والمطورين، ومتحمسي الذكاء الاصطناعي الذين يريدون فهم العمليات الداخلية لنماذج اللغة. من المفيد التعرف على برمجة بايثون، ولكن لا تلزم خبرة سابقة في التعلم العميق. خذ وقتك اليوم لتكتشف قوة نماذج التعلم العميق من تسلسل إلى تسلسل