Acerca de este Curso

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Fechas límite flexibles
Restablece las fechas límite en función de tus horarios.
Certificado para compartir
Obtén un certificado al finalizar
100 % en línea
Comienza de inmediato y aprende a tu propio ritmo.
Laboratorios de Coursera
Nivel intermedio

Working knowledge of machine learning, intermediate Python experience including DL frameworks & proficiency in calculus, linear algebra, & stats

Aprox. 31 horas para completar
Inglés (English)

Qué aprenderás

  • Use dynamic programming, hidden Markov models, and word embeddings to implement autocorrect, autocomplete & identify part-of-speech tags for words.

Habilidades que obtendrás

  • Word2vec
  • Parts-of-Speech Tagging
  • N-gram Language Models
  • Autocorrect
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ofrecido por

Placeholder

deeplearning.ai

Programa - Qué aprenderás en este curso

Calificación del contenidoThumbs Up91%(6,933 calificaciones)
Semana
1
Semana 1
7 horas para completar

Autocorrect

7 horas para completar
11 videos (Total 31 minutos), 10 lecturas, 4 cuestionarios
Semana
2
Semana 2
6 horas para completar

Part of Speech Tagging and Hidden Markov Models

6 horas para completar
13 videos (Total 43 minutos), 11 lecturas, 3 cuestionarios
Semana
3
Semana 3
9 horas para completar

Autocomplete and Language Models

9 horas para completar
11 videos (Total 54 minutos), 9 lecturas, 3 cuestionarios
Semana
4
Semana 4
9 horas para completar

Word embeddings with neural networks

9 horas para completar
22 videos (Total 73 minutos), 21 lecturas, 3 cuestionarios

Reseñas

Principales reseñas sobre NATURAL LANGUAGE PROCESSING WITH PROBABILISTIC MODELS

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Acerca de Programa especializado: Procesamiento de lenguajes naturales

Procesamiento de lenguajes naturales

Preguntas Frecuentes

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