成為 AI 科學家|用文字探勘與自然語言處理萃取文字數據精華,逐步成為數據統整大師

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成為 AI 科學家|用文字探勘與自然語言處理萃取文字數據精華,逐步成為數據統整大師

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課程資訊
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課程內容
課程大綱
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1 文字探勘基礎理論
01
自然語言處理概論
02
NLP 的應用
03
NLP 開源程式碼介紹
04
安裝環境建置
05
實作練習:環境操作示範
2 文字探勘技術
01
語法分析
02
語意分析
03
語法與語意技巧
04
實作練習(上):語法與語意技巧
05
實作練習(下):語法與語意技巧
3 文字探勘模型與應用
01
文字探勘的流程
02
文字探勘模型介紹
03
文字探勘的模型範例
04
實作練習:文字探勘模型應用
4 分詞技術介紹
01
文字探勘中的分詞技術
02
常見分詞套件介紹
03
分詞與建立詞庫
04
實作練習:分詞與建立詞庫
5 網路爬蟲應用
01
網站概念與網頁結構
02
新聞網站分析
03
新聞爬蟲
04
實作練習:新聞爬蟲
6 文字雲應用
01
觀察與檢視來源資料
02
資料擷取與資料清洗
03
繪製文字雲
04
實作練習:新聞文字雲
7 Colab 環境建置介紹
01
CoLab 架構介紹
02
Colab 基礎使用
03
Colab 上傳檔案
04
實作練習:Colab 應用
8 WordNet
01
何謂 WordNet
02
WordNet 初體驗
03
實作練習:WordNet 應用
04
中文 WordNet 介紹
9 NLP 字詞處理
01
字詞拆分(tokenize)與 N-gram 模型
02
詞性標註語詞義分析介紹
03
字詞拆分與詞性標註
04
實作練習:字詞拆分與詞性標註
10 Gensim
01
Gensim 介紹
02
Gensim 訓練詞向量
03
Gensim 進行文字類推
04
實作練習:Gensim 應用
11 SpaCy
01
SpaCy 介紹
02
安裝 SpaCy
03
利用 SpaCy 進行 NLP 處理
04
實作練習:SpaCy 應用
12 類神經網路(NN)在 NLP 的應用
01
利用 NN 處理 NLP
02
類神經網路演算法
03
使用 NN 處理 NLP
04
實作練習:垃圾郵件分類
13 自然語言的分散式表示
01
詞意與詞庫
02
分布假說
03
詞向量空間
14 Word2Vec
01
Word2Vec 介紹
02
使用 Word2vec 建立模型
03
使用 Word2vec 理解內容
04
實作練習:Word2Vec 應用
15 RNN
01
RNN 介紹
02
在自然語言處理 Lab 中執行 RNN 範例
03
實作練習:使用 RNN 實作簡易文本分類
04
梯度爆炸與梯度消失
16 LSTM
01
LSTM 介紹
02
在自然語言處理 Lab 中執行 LSTM 範例
03
討論與改良 LSTM
04
實作練習:使用 LSTM 實作 IMDB 文本分類
17 Seq2Seq
01
Seq2Seq 介紹
02
在自然語言處理 Lab 中執行 Seq2Seq 範例
03
Seq2Seq 的優缺點
04
實作練習:Seq2Seq 模型應用
18 認識 Attention
01
Attention 介紹
02
在自然語言處理 Lab 中執行 Attention 範例
03
Attention 小結
04
實作練習:Attention 應用
19 BERT
01
BERT 介紹
02
在自然語言處理 Lab 中執行 BERT 簡單範例
03
BERT 應用說明
04
實作練習:BERT 應用
20 GPT-2
01
GPT-2 介紹
02
在自然語言處理 Lab 中執行 GPT-2 簡單範例
03
實作練習:使用 GPT-2 產生文章
你可以學到
  文字探勘與自然語言處理(NLP)的常見應用

關聯分析常被拿來做文件分類,甚至於論文抄襲依據的一種技術,以上這些技術往往都是以詞彙向量化加上深度學習分類器為基礎,而意見分析,則是電商自動化客群意見反饋整理,最有效的方法;事件偵測則是在群媒體上面做文章和詞性分類,找出已經或可能會發生的事情,做到防範未然或者及時反應。


 
 學會文字探勘,讓資料與數據的能見度提高

利用各種文本分析技術像是自然語言處理、機器學習、深度學習......等 ,針對文字類型資料進行分析,讓你有如掌握一本精選工具書,藉由其中的幾項觀念與技術,體驗到文字探勘與自然語言處理(NLP)的奧妙。在大數據時代中,這些繁雜的文字資料猶如滔天巨浪將人吞噬,甚至覺得浪費許多時間在處理這些資料,面對以下的問題,你是否也感到相當頭痛?

 遇到大量資料卻抓不到真正的重點     資料來源太混亂,不知道該如何處理        

 統整出資訊,卻不知道該如何應用     數據繁雜,無法簡單地傳達資訊 

 滿滿的文字類型資料 



適合對象

  建議具備 Python 等相關基礎知識又同時擁有以下身份的你

  • 需要從事文字探勘研究的學生與研究人員
  • 從事資料分析相關領域,想精進文字探勘技術的工作者
  • 對於文字探勘技術有興趣
課程講師
李厚均
課程講師:李厚均經歷|▹ TibaMe AI/Big Data 資料分析師養成班 Python 課程專業講師▹ 臺積電、中華電信、富邦銀行、新思科技等知名企業擔任內訓 AI 講師與顧問▹ 受邀超過 30 個以上單位擔任講師進行演講及授課▹ 四零四科技 AI Lab 工程師▹ 國立臺灣大學電子所碩士畢業專長|▹ 人工智慧及資料分析▹ 擅長影像辨識▹ 金融數據分析
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開課單位
緯育TibaMe
緯育TibaMe由全球最大資通訊集團之一的緯創資通集團於2015年正式成立,我們專注於人才培訓與平台服務,發展多元的授課模式,並結合緯育開發的雲端智能化學習系統,有效培育新世代數位化人才。在行動與雲端時代,用科技加值人才培育,持續發展創新與有效的數位教育學習服務。
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Power Automate、Zapier、Make、n8n、tldraw​ 怎麼挑選適合你的自動化工具

想提升工作效率,你該考慮導入 #自動化工具! 🚀 但何謂自動化工具? 可以在工作中協助到哪些面向? 我們又該如何挑選適合自己的工具?🤔 📖 文章重點摘要 📍 自動化工具就是把重複性工作流程,交給機器執行 📍 不需要程式背景,也不一定要工程師才能使用 📍 自動化能有效: ➊ 提升效率:減少重複性工作,讓人力專注在高價值任務,提升整體工作成效 ➋ 降低錯誤:避免人為疏失,提高數據與操作準確性 ➌ 加速應用:AI + RPA 工具逐年普及,低程式碼(Low-Code)、無程式碼(No-Code)工具降低門檻,企業導入更快速 ➍ 應對挑戰:面對人力短缺與數位轉型壓力,懂得運用自動化工具的工作者將更具職場競爭力 完整 5 大自動化工具介紹與比較 & 針對不同工作/職務挑選建議 現在就前往閱讀完整文章 👉 https://bit.ly/4364RGw #powerautomate #n8n #zapier #tldraw

從想轉職到成功轉職-學長姊現身說最真實

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常見問答
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