Détails
- 6 Sections
- 29 Lessons
- 3 Days
Expand all sectionsCollapse all sections
- Introductie tot AI, Machine Learning & NLP4
- 1.1Definitie
- 1.2Gestructureerde en ongestructureerde gegevens
- 1.3Voorbeelden van NLP-toepassingen
- 1.4Verband met Machine Learning
- Corpus creëren, tekst schoonmaken en dimensiereductie toepassen6
- 2.1Zoeken in tekststrings en teksttransformatie
- 2.2Definitie van regex en basisfuncties voor tekstreiniging
- 2.3Belang van dimensiereductie
- 2.4Verschil tussen dimensievermindering en dimensiereductie
- 2.5Overzicht van klassieke methoden voor reductie (harmonisatie, spellingscorrectie, synoniemen, stopwoorden, lemmatisering en stemming)
- 2.6Praktische oefening: functies bouwen voor tekstreiniging en normalisatie in het Frans (accenten, speciale tekens, lemmatisering, stemming, stopwoorden, …)
- Gegevens structureren in scorematrices (statistische modellen)6
- 3.1Inleiding tot terminologie
- 3.2Term-document matrix
- 3.3Definitie van tokens en n-grams
- 3.4Klassieke statistische modellen in NLP: Word Count, TF-IDF
- 3.5Invloed van gegevens op de keuze van indicatoren
- 3.6Praktische oefening: expressies extraheren uit klantcommentaren
- Ontwikkeling van een leeralgoritme3
- 4.1Opfrissing Machine Learning
- 4.2Binaire classificatie (Logistische Regressie, Naïve Bayes, SVM en Random Forest)
- 4.3Praktische oefening: toepassing op een polariteitsclassifier (positief/negatief)
- Feature-engineering en semantische gelijkenis4
- 5.1Herhaling van analysetools voor afstandsmeting (Manhattan, Jaccard, Cosinus, …)
- 5.2Bepaling van semantische gelijkenis tussen documenten
- 5.3Praktische oefening: semantische matching van CV’s en vacatures
- 5.4Praktische oefening: ontwikkeling van een tweede-generatie chatbot (voor FAQ)
- Deep Learning & Transformer-architecturen6
- 6.1Word Embedding
- 6.2Herhaling van RNN
- 6.3“Attention is all you need”
- 6.4Voorgetrainde BERT-modellen
- 6.5NLP/DL-bibliotheken: PyTorch, Hugging Face en spaCy
- 6.6Praktische oefening: BERT manipuleren voor een use case en gebruik van PyTorch & Hugging Face
