【課程】NLP自然語言處理分析實戰,學習非結構化文字分析技術,大幅提升人機溝通的精準與效率 【8/18 開課】自然語言處理(NLP)是人工智慧的重要技術,包括聊天機器人、文字爬蟲、網路口碑充滿非結構化的資訊,讓機器精準理解自然語言,懂得使用者的話語或文字,對使用者來說才會更實用、有價值,本課程由實戰經驗豐富的創業家Jerry授課,帶大家打通機器理解自然語言的第一關。

為什麼要來上課?本課程會學到什麼?

  • 只要與對話或文句理解分析的服務都可以應用,包含聊天機器人、智能客服、網路口碑分析、文字探斟等等領域。
  • 真實世界大部份是非結構化資料,在本課程學習非結構化文字分析,才能處理非結構化文字資訊。
  • 建立自然語言處理的核心概念,對於蒐集的詞彙有效運用。
  • 各行各業跟機器協作、共事的情況愈來愈多,自然語言分析讓人與機器溝通更精準有效率。
  • 使用主流的程式語言與開發工具,在許多公司都能得上。
  • 機器學習應用在自然語言處理的範例實作。
  • 認識講師,遇到困難有人回答;書本資料太多、網路上的資料太分散,現場有人教學得快。

【課程內容】

使用Python程式語言與NLTK、Jieba、scikit-learn等等技術工具進行實作,課程包括:

  1. 基本環境說明
  2. 自然語意理解概念與發展
  3. 基本語料處理
  4. 單詞、句子處理概念
  5. 單詞與句子統計實作(頻率、詞選擇、詞分佈)
  6. 句子結構分析(上下文分析)
  7. 基本文章萃取概念
  8. 基本文章的分類與標記實作
  9. 監督式分類個案實作(句子分割、序列分類)

【課程資訊】

時間:2018/8/18(六) 早上 09:30~下午 17:30 ,午休 1 小時

費用:

早鳥限時優惠 3,500 元

1人方案 3,900 元。

2人以上同行方案 3,600 元。

地點:Fun101總部,台北市中山區民生東路二段141號6F (Google 地圖)

注意事項:

  • 需要基本的 Python 能力。
  • 學員可於本機事先安裝Python3.6、NLTK、Jieba、scikit-learn。
  • 課程學員皆附當日午餐。

主辦單位:

【課程】NLP自然語言處理分析實戰,學習非結構化文字分析技術,大幅提升人機溝通的精準與效率

【報名方式】

Step1:

早鳥限時優惠價 3,500 元

1人方案 3,900 元

2人以上同行方案 3,600 元

Step2:直接在課程頁面報名並繳費。提供線上刷卡、ATM轉帳、超商代碼三種繳費方式。付款後約20分鐘即可自行查詢繳費結果。

上課講師:吳柏翰(Jerry)

【課程】NLP自然語言處理分析實戰,學習非結構化文字分析技術,大幅提升人機溝通的精準與效率

國立臺灣科技大學博士候選人,現任職於亞太智能機器,專注於機器智能(Machine Intelligence)的研發與整合,包含機器視覺與自然語言,同時兼任台灣科技大學講師、外商數據科學顧問。曾擔任裕隆集團/華創車電(股)資深數據科學顧問、DSP智庫驅動(股)共同創辦人兼技術長、精誠資訊(股)資料科學專案顧問,歷經許多產、官、學、研專案。同時長期發表多篇數據分析應用論文於IEEE、useR! 等國際級重要研討會,並定期於個人部落格「資料科學實驗室」分享數據應用相關技術與觀察。

早鳥限時優惠價 3,500 元

1人方案 3,900 元

2人以上同行方案 3,600 元

【注意事項】

  • Fun101(以下稱主辦單位)保有修改活動內容之權力。
  • 取消活動請打電話或寫 E-Mail 給客服人員或承辦人員,做為提出取消要求的表示。已繳費者若有事無法參加活動,活動舉辦當天0點0分以後提出取消要求者不退費,活動前一天 23:59:59 以前提出取消要求,酌收已付款項之10%做為行政處理費。
  • 本活動以完成付款認定取得報名資格。參加者在課程頁面報名並繳費,若超過48小時付款期限,會將名額讓給其他候補參加者。
  • 為提供訂購、行銷、客戶管理或其他合於營業登記項目或章程所定業務需要之目的,家庭傳媒集團(即英屬蓋曼群島商家庭傳媒股份有限公司城邦分公司、城邦事業股份有限公司、書虫股份有限公司、墨刻出版股份有限公司、城邦原創股份有限公司),於本集團之營運期間及地區內,將以 mail、傳真、電話、簡訊、郵寄或其他公告方式利用您提供之資料(資料類別:C001、C002、C003、C011等)。利用對象除本集團外,亦可能包括相關服務的協力機構。如您有依個資法第三條或其他需服務之處,得致電本公司客服中心電話 0800-020-299 請求協助。相關資料如為非必填項目,不提供亦不影響您的權益。
  • 有任何關於此活動文章上的問題歡迎致電洽詢(02)2518-1133#3464。

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