
本課程包含以下內容:
課程簡介

NLP自然語言機器學習馬拉松是一個結合自學、專家協助及社群討論的AI自學挑戰活動,目標是利用 100 天的時間讓學員掌握自然語言與機器學習/深度學習的關鍵知識點和實務技術應用。
本課程包含 2 部分:
- Part 1 :著重於 NLP 的基礎知識與 NLP 經典機器學習的重要知識點 (點擊前往查看)
- Part 2 :進入 NLP 應用於深度學習之核心知識點
兩個部分各自設計專屬的實戰應用專題,讓學員能將所學以程式實作的方式實現。
本活動匯集了大量台灣優秀的AI專家與專業的軟體工程師,彼此分享與優化學習過程後,規劃本課程的最佳學習地圖,幫助 AI+NLP 學習者能夠以更有效率的方法學習。加入專家們的學習社群,你能更快掌握產業應用的關鍵知識。此外,透過程式實戰檢驗學習成效,留下你的實戰紀錄,讓其它人看見你的能力與努力。
為了讓學員在學習的路上不孤單,除了有專家陪伴外,本課程專屬的共學社群,可以讓你找到志同道合的學習夥伴,在學習的路上一起努力。無論是線上討論、線下組織讀書會,或是邀請夥伴一起參與期末實務專題,都可在共學社群中完成。
AI 學習馬拉松系列購買完成後,即可永久閱讀,不限閱讀次數,學習完成後還會頒發完賽證書。已累積共超過 8,800 多位學員參與,想要與專家與同好一起學習的朋友,這次要把握機會報名。本屆馬拉松除了有更多 AI 專家加入、原有教材再升級,提供更多延伸閱讀,幫你更有系統掌握 AI 知識。


本課程學習里程碑如下,共分為 2 個部分,學員可依自身需求決定部分參與或全部參與:
◤Part1 - NLP經典機器學習馬拉松 6大學習里程碑◢ (點擊前往查看)
① Python NLP 程式基礎
② 詞彙與分詞技術
③ NLP 詞性標註
④ 經典詞彙向量化(詞袋分析/ TF-IDF / SVD&共現矩陣)
⑤ NLP 經典機器學習模型⑥ 期末實務專題
◤Part2 - NLP深度學習馬拉松 7大學習里程碑◢
① Pytorch深度學習框架
② 推論方法之詞向量技術(Word2Vec / GLOV)
③ NLP經典遞迴神經網路模型(RNN / LSTM / GRU)
④ Encoder - Decoder Model
⑤ 注意力機制(Attention mechanism and Transformer)
⑥ 各種 NLP 預訓練模型(ELMo / Bert & More / 預訓練模型調參)
⑦ NLP 深度學習期末實務專題




作者介紹

你將會學到什麼



- 打造獨特履歷亮點透過提交個人的學習紀錄與專題成果,讓其它人看見你的努力與堅持,未來幫助你在履歷和進修方面加分。
- 職涯發展學習加分你在本活動的學習紀錄與專題成果,將上傳至世界最大的開源碼平台Github,你可以反覆練習與修改上傳的程式碼與內容,提升對各知識點的掌握,為你未來的職涯發展與學習加分。
適合人群

- 學員可以在Cupoy社群中與專家進行提問,包括基礎知識、實務開發、套件安裝、解題方法、程式除錯、參數調校.......等各種問題,專家都會為你找出問題癥結點,給你最需要的建議或解答。
- 只要參與Cupoy AI學習馬拉松,你將可以與各種AI專家持續互動,永久有效

● 學員群組以及官方1對1客服問答
加入課後Line社群:https://bit.ly/3xmMHjT (與1000多位學員一同互動)
官方Line 1對1問答: https://lin.ee/z3jERm7
課程內容本課程包含 1 個單元
關於講師
目前任職於 Cinnamon AI Taiwan,為 Document Objective Recognition 部門的負責人,專長為影像辨識與文字探勘。參加過多個資料分析與影像識別相關專案,包含人臉辨識、人物再識別(Reid)、推薦系統與物件偵測等相關應用。目前仍不斷地朝AI的方向繼續努力前進,並且探索AI在日常生活中的應用。
畢業於交通大學電子物理研究所,目前任職於 TSMC 擔任 AI Engineer,對使用機器學習、深度學習解決真實問題具有高度熱忱。
起初因興趣投入AI相關的研究,期待藉由人工智慧,激發潛能並改善人類生活。
曾參與多項影像辨識與自然語言處理的相關專案,如垃圾郵件偵測、文件分類、馬拉松號碼辨識等,同時也參與多場 AI 相關講座與讀書會分享所學,擅長以深入淺出的方式,解釋深度學習與機器學習相關概念, 現在仍努力在 AI 相關領域精進能力。
加州大學 EECS 研究所畢業,40年實務研發經驗的IT業界老兵,服務範圍涵蓋美中台各行各業之 AI 與 IT ,熟悉機器學習和深度學習的各類技術以及大數據分散式系統。現於顧問公司擔任合夥人,負責協助客戶開發機器學習與深度學習應用,以提升服務品質與產品開發速度。半導體製程與良率改進、智能監控、運動遊戲數據分析、適性學習分析相關之AI領域都具有實務經驗。
常見問題
客服相關問題
購買課程常見問題
課程與觀看問題
帳號註冊常見問題
