【線上直播】自然語言理解與深度學習實戰

帶領學員從基本的自然語言處理,包含基本斷詞、TF-IDF實作,進階到深度自然語言

適合對象:
【線上直播】自然語言理解與深度學習實戰

上課地址:【線上直播】

時數:12

起迄日期:2021-07-15~2021-07-22

聯絡資訊:黃文彥/03-5732901

報名截止日:2021-07-13

課程類別:人才培訓(課程)

活動代碼:2320040053

 

課程介紹

自然語言處理與理解已經是近年非常火紅的技術議題,使用者只要透過該技術就能處理各種文字上的語意分析,包含聊天機器人、智能客服、網路口碑分析、文字探斟等等領域。 在產業真實世界大部份是非結構化資料,學習非結構化文字分析,透過NLP/NLU技術來萃取知識,才能處理非結構化文字資訊。本課程透過Python與TensorFlow的技術,帶領學員從基本的自然語言處理,包含基本斷詞、TF-IDF實作,進階到深度自然語言處理,也就是自然語言理解,課程中採用深度學習的RNN、LSTM、BERT協助學員從大量的文字中萃取語意的內容。

課程目標

學員能夠

  1. 運用Python進行基本自然語言處理處理
  2. 運用深度學習的方式進階處理自然語言

適合對象

需要從事資料分析的工程師

先備知識

  1. 具備 Python 基礎知識,至少能讀懂基本程式碼。
  2. 先備知識建議研習課程。
(1)  https://www.w3schools.com/python/   (免費線上課程)

課程特色

  1. 掌握產業基本自然語言處理的方式。
  2. 學習以最新的深度學習方法處理自然語言。

課程大綱

單元

主題

基本概念

自然語意理解概念與發展

基本自然語言處理

1. 單詞、句子處理概念

2. 單詞與句子統計實作(頻率、詞選擇、詞分佈)

3. 句子結構分析(上下文分析)

進階自然語言處理

1. 基本文章萃取概念

2. 基本文章的分類與標記實作

3. 監督式分類個案實作(句子分割、序列分類)

深度學習概念

1. 解析深度學習模型與自然語言處理的關係

2. 解析詞袋模型、詞嵌入、

3. ANNRNNLSTMBERT 實作

自然語言理解

1. TensorFlow文本分類實作

2. TensorFlow文本生成實作

3. TensorFlow文本翻譯實作

講師簡介

吳柏翰 老師

  • 現任:亞太智能機器股份有限公司 創辦人兼技術長
  • 學歷:國立臺灣科技大學 資訊管理所 博士候選人
  • 經歷:Google機器學習開發專家、國立臺灣科技大學資訊管理系兼任講師、DSP智庫驅動共同創辦人兼技術長、裕隆集團/華創車電資深數據科學顧問、精誠資訊數據科學顧問
  • 專長:機器視覺、機器理解、機器學習

 

開課資訊

  • 主辦單位:工研院產業學院新竹學習據點 
  • 舉辦日期:110/7/15、22 (四)09:30-16:30 共計12小時

課程費用:(含稅、午餐、講義)

課程方案

費用

每人

8,000

110/5/3() 報名享早鳥優惠價,每人

6,000

2()團報優惠價,每人

6,400

4()以上團報優惠價,每人

6,000

工研人享優惠價,每人

6,400


1.  免費加入會員可享課程優惠。

2.  團報優惠

(1)   團報優惠可與早優惠一併使用
(2)   團報學員,每一位學員必須使用個別帳號完成線上報名,並於備註欄註記「與xx一起團報」。

報名方式

  1. 傳真報名:請將報名表,傳真至:(03)5745074 黃小姐 或電洽:電03-5732901 黃小姐 ; E-mail:TristaHuang@itri.org.tw
  2. 線上報名:請上產業學院學習服務網

         https://college.itri.org.tw/course/all-events/5DDB9ACD-DDF8-48C8-B3AB-A8401FA76F60.html

注意事項

  1. 為確保您的上課權益,報名後若未收到任何回覆,敬請來電洽詢方完成報名。
  2. 若您不克前來,請於開課三日前告知,以利行政作業進行。
  3. 若原報名者因故不克參加,但欲更換他人參加,敬請於開課前二日通知。
  4. 學員於開訓前退訓者,將依其申請退還所繳上課費用90%,另於培訓期間若因個人因素無法繼續參與課程,將依上課未逾總時數1/3,退還所繳上課費用之50%,上課逾總時數1/3,則不退費。 


簡介


產業學院緣起
  依據行政院「挑戰2008:國家發展重點計畫」下之「國際創新研發基地」與「產業高值化」兩計畫,首重產業科技人才的效能。

•911216經科字第09103373120號函:經濟部將本院籌設工研院產業學院之工作,列為因應產業結構轉型,提