Đề cương khóa học

Giới thiệu về NLP

  • Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing) là gì?
  • Tầm quan trọng của NLP trong các ứng dụng AI hiện đại
  • Các thư viện phổ biến cho NLP: NLTK, SpaCy, Hugging Face

Kỹ thuật tiền xử lý văn bản

  • Tách từ (Tokenization) và loại bỏ từ dừng (stop words)
  • Gốc từ (Stemming) và Lemma hóa (lemmatization)
  • Kỹ thuật chuẩn hóa văn bản

Sentiment Analysis

  • Giới thiệu về phân tích tình cảm (sentiment analysis)
  • Thực hiện phân tích tình cảm với NLTK
  • Sử dụng SpaCy cho phân tích tình cảm nâng cao

Kỹ thuật NLP nâng cao

  • Nhận dạng thực thể có tên (Named Entity Recognition - NER)
  • Phân loại văn bản (Text classification)
  • Mô hình ngôn ngữ với các mô hình được huấn luyện trước

Làm việc với Google Colab

  • Giới thiệu về môi trường Google Colab
  • Thiết lập và quản lý các dự án NLP trong Colab
  • Hợp tác trên các tác vụ NLP trong Colab

Ứng dụng thực tế của NLP

  • NLP trong lĩnh vực y tế, tài chính và hỗ trợ khách hàng
  • Sử dụng NLP cho chatbot và trợ lý ảo
  • Xu hướng tương lai trong nghiên cứu NLP

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Requirements

  • Hiểu biết cơ bản về các khái niệm xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  • Làm quen với lập trình Python
  • Có kinh nghiệm với Jupyter Notebooks hoặc các môi trường tương tự

Đối tượng

  • Nhà khoa học dữ liệu
  • Nhà phát triển có kinh nghiệm với Python
  • Những người đam mê AI
 14 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories