Doğal Dil İşleme Eğitimi | BT Akademi
Bu eğitimde doğal dil işlemeyi ayrıntılarla, sade ve anlaşılır bir şekilde göreceğiz. Sıfırdan başlayarak uzmanlığa kadar günümüzdeki en güncel doğal dil işleme yöntemlerini öğreneceğiz. Ayrıca en önemli derin öğrenme alanlarından birisi olan yinelenen sinir ağlarını ve transformer modelini ayrıntılı bir şekilde göreceğiz. Makine çevirisi, chatbot'lar gibi karmaşık sistemlerin temelinde yinelenen sinir ağları ve transformer’lar yatar.
Eğitimde İngilizce Türkçe çeviri yapabilen bir model geliştireceğiz. Bunun yanında, diyaloglar geliştirebileceğimiz bir doğal dil işleme projesi tamamlayacağız. Tüm konular işlenirken, kodlama egzersizleri de yapacağız. Böylece yinelenen sinir ağlarını ve transformer’ları hem teori olarak hem de gerçek projelerle göreceğiz. En güncel sınıflandırma modellerini ve bunların örneğini görüp, uygulayacağız.
Eğitimde bütün kodları (entity extractor hariç) Python kullanarak yazacağız. Hazırlık modülü sayesinde ayrıntılara boğulmadan çok hızlı bir şekilde Python öğrenerek kursa hazır olacağız.
Doğal Dil İşlemeye Giriş ve Text Processing
• Doğal Dil İşleme Nedir?
• Kelime Anlamı
• Skip-gram ve CBOW
• Skip-gram’in Matematiği
• RNN’e Giriş
• Basit RNN’in Yapısı
• LSTM ve GRU
• LSTM’in İçerisinde Neler Oluyor?
• Modelin Yapısı ve Verileri Yükleme
• Model Oluşturma ve Eğitme
• Model Testi ve Kullanımı
Temel NLP Mimarisi
• Haskell Nedir? Haskell ile Entity Extractor Uygulaması
• Classification modelleri – BERT, RoBERTa ve DIET
• NLU (Natural Language Understanding)
• NLG (Natural Language Generation)
• NLI (Natural Language Interface)
• Model Yapısı ve Verileri Yükleme