Deep Learning For Text
Deep Learning with TensorFlow Workshop Series (Part 3 of 5)
SECTION_TITLE.INSTRUCTOR

SECTION_TITLE.OVERVIEW
Deep Learning for Text
ในคอร์สนี้ คุณจะได้เรียนรู้การประยุกต์ใช้ Deep Learning กับข้อมูลประเภทข้อความด้วย TensorFlow โดยเนื้อหาครอบคลุมสถาปัตยกรรมแบบ Recurrent Neural Network (RNN) และ Long Short Term Memory (LSTM) Networks และการสร้าง Word Representation ด้วย Word2Vec พร้อมด้วย Codelab ตัดคำภาษาไทยด้วย RNN
นอกจากนี้ เรายังได้รับเกียรติจากแขกรับเชิญพิเศษสุด ดร.ปรัชญา บุญขวัญ จาก NECTEC ที่จะมาให้ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (Natural Language Processing)
คอร์สนี้ได้รับการสนับสนุนจาก KBTG (Kasikorn Business Technology Group)
คอร์สนี้เหมาะสำหรับ
Developers, Data Scientists หรือผู้สนใจ ที่มีความรู้พื้นฐานด้าน Machine Learning และการเขียนโปรแกรมขั้นพื้นฐาน (เราจะใช้ภาษา Python ในบทเรียน)
สิ่งที่คุณจะได้จากคอร์สนี้
- เข้าใจการนำ Deep Learning มาใช้กับข้อมูลประเภทข้อความ
- เรียนรู้สถาปัตยกรรมแบบ Recurrent Neural Network (RNN) และ Long Short Term Memory (LSTM) Networks
- ฝึกฝนการประยุกต์ใช้ RNN ในการตัดคำภาษาไทยผ่าน Codelab
- เรียนรู้การสร้าง Word Representation ด้วย Word2Vec
- ฝึกฝนการใช้งาน Word2Vec ผ่าน Codelab
- เรียนรู้การประมวลภาษาธรรมชาติ (NLP) เบื้องต้น และตระหนักถึงความท้าทายในการประมวลผลภาษาไทย
SECTION_TITLE.COURSE_OUTLINE
Natural Language Processing (NLP)
What is NLP?
Intro to Thai NLP
Level 1: Morphology
Level 2: Syntax
Level 3: Semantics
Level 4: Discourse
Level 5: Pragmatics
Social Network
Deep Word Segmentation
Word Segmentation Evaluation
Lunch Talk Presented by KBTG
Text-to-Text
Neural Conversation Model
Text Summarization
Image-to-Text
Video-to-Text
LSTM Codelab
LSTM Code Walkthrough
LSTM Codelab Solution
Word2Vec
Word Representation
Similarity Based Representation
Skip-Gram Model
Negative Sampling
Linear Relationship
Word2Vec Codelab
Word2Vec Code Walkthrough
SECTION_TITLE.FAQS
หากท่านต้องการขอใบเสร็จรับเงิน/ใบกำกับภาษีในนามบุคคลธรรมดา ท่านสามารถกรอกรายละเอียดของท่านเพื่อให้ทีมงานนำข้อมูลไปออกเอกสารได้ ที่ลิงก์นี้ค่ะ แบบฟอร์มขอรับใบกำกับภาษี
สามารถเรียนซ้ำได้ค่ะ
- สำหรับบุคคลทั่วไป คอร์สมีอายุตลอดชีพค่ะ
- สำหรับในนามองค์กร สามารถกลับมาเรียนซ้ำได้ภายใน 1 ปีค่ะ