ỨNG DỤNG TRÍ TUỆ NHÂN TẠO TRONG XỬ LÝ NGÔN NGỮ TỰ NHIÊN (APPLIED AI IN NATURAL LANGUAGE PROCESSING)

Lộ trình học Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp học viên có nền tảng lý thuyết vững vàng và khả năng thực hành để tự tin thử nghiệm ý tưởng, xây dựng ứng dụng thông minh, tương tác với ngôn ngữ tự nhiên. Học viên được làm quen với các khái niệm căn bản như: tách từ – phân biệt từ loại – phân tích cú pháp. Tiếp theo học viên được học về các ứng dụng như: phân tích tình thái – nhận diện thực thể – tóm tắt văn bản – hệ hỏi đáp. Trong phần sau, học viên được giới thiệu và thực hành ứng dụng Deep Learning trong các bài toán NLP và các ứng dụng nâng cao như: sinh văn bản – tìm kiếm ngữ nghĩa, …. Sau lộ trình, học viên tự tin ứng tuyển và áp dụng kiến thức vào các dự án doanh nghiệp và cá nhân.

Tại sao bạn nên học lộ trình này

Mục tiêu lộ trình

Lộ trình học

NLP

NATURAL LANGUAGE PROCESSING

 

Khóa học cung cấp cho học viên các khái niệm căn bản, tư duy giải quyết bài toán xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Khóa học phân tích sâu sắc các vấn đề quan trọng trong trong xử lý ngôn ngữ như: tách từ - phân biệt từ loại - phân tích cú pháp - xử lý nhập nhằng ngữ nghĩa. Đi kèm với đò, khóa học giới thiệu các bài toán ứng dụng như: phân tích cảm xúc, phân loại văn bản, tóm tắt văn bản, hệ hỏi đáp, chatbot. Kết thúc khóa học, học viên tự tin ứng dụng các kiến thức đã học trong công việc và ứng tuyển tại các vị trí liên quan.

 

Xem chi tiết khóa học tại đây

 

Thời lượng

  • 30 giờ bài giảng
  • 60 giờ tự học

 

Kiến thức - kĩ năng trọng điểm

  • Các chủ điểm cơ bản trong xử lý ngôn ngữ tự nhiên: tách từ, phân loại từ loại, phân tích cú pháp
  • Ứng dụng trong các vấn đề: phát hiện thực thể, phân tích tình thái, phân loại văn bản, tóm tắt văn bản, ...

 

Highlight công nghệ đặc biệt

  • Python 3
  • Text Processing
  • NLTK
  • Regex

 

Applied Deep Learning in NLP

Applied Deep Learning in NLP

 

Khóa học cung cấp cho học viên những kiến thức mới nhất về những tiến bộ của Deep Learning trong thị giác máy tính. Khóa học đem đến cho học viên khả năng ứng dụng kiến thức - kỹ năng sử dụng Tensorflow để giải quyết các bài toán. Qua khóa học, học viên sẽ được trải nghiệm và so sánh các phương pháp Deep Learning trong các vấn đề về xử lý ngôn ngữ với các phương pháp truyền thống. Kết thúc khóa học, học viên tự tin ứng tuyển các vị trí liên quan và sử dụng các kiến thức - kĩ năng trong công việc cá nhân và đồ án - luận văn.

 

Xem chi tiết khóa học tại đây

 

Thời lượng

  • 30 giờ bài giảng
  • 60 giờ tự học

 

Kiến thức - kĩ năng trọng điểm

  • Cài đặt các kiến trúc mạng neural bằng tensorflow 2
  • Text Classification - NER - Tokenization với mạng Neural
  • Sinh văn bản
  • Hệ hỏi đáp - chatbot
  • Dịch máy tự động

 

Highlight công nghệ đặc biệt

  • Tensorflow
  • RNN, LSTM
  • Attention Model
  • Transformer - BERT
  • Text synthesis

Project NLP

Project Natural Language Processing

 

Khóa học cung cấp khả năng thực hành - ứng dụng kiến thức xuất sắc cho các học viên. Học viên sẽ được thực hành 2 dự án thật, được đề xuất yêu cầu dự án và tự thực hiện dưới sự hướng dẫn, chỉ bảo và góp ý sát sao của giảng viên. 

 

Mô hình học

  • 2 dự án, mỗi dự án 5 tuần, học 1 buổi 1 tuần.
  • Buổi 1: học viên đề xuất ý tưởng và đề xuất tính khả thi về kỹ thuật. Giảng viên góp ý, đưa ra điều chỉnh và phân chia công việc từng tuần
  • 4 buổi còn lại: báo cáo công việc với giảng viên - giảng viên góp ý và đưa ra lời khuyên
  • Nhận được sự trợ giúp sau buổi học cùng với giảng viên và trợ giảng
  • Demo dự án và nhận được nhận xét, đánh giá của giảng viên

 

Thời lượng

  • 20 giờ bài giảng
  • 240 giờ tự học

 

Kết quả sau lộ trình

Chuyên môn

  • Hiểu rõ, nắm chắc kiến thức – phương pháp Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  • Ứng dụng Deep Learning trong các bài toán Xử lý ngôn ngữ tự nhiên
  • Sử dụng thành thạo NLTK, Spacy trong các vấn đề liên quan
  • Sử dụng Tensorflow để cài đặt, tinh chỉnh, tối ưu các mô hình Deep Learning ứng dụng trong NLP

Kĩ năng

  • Phân tích – tư duy giải quyết vấn đề trong Xử lý ảnh – Thị giác máy tính
  • Áp dụng thành thạo các thư viện – nền tảng trong hệ sinh thái Python
  • Xây dựng các ứng dụng giao diện demo ý tưởng

Cơ hội việc làm

  • Cơ hội tiếp cận với các nhà tuyển dụng
  • Rèn luyện khả năng viết CV – phỏng vấn
  • Được viết thư giới thiệu

Phương pháp giảng dạy

Giảng dạy tinh gọn

Tư duy sáng tạo

Thực hành là trên hết

Đối tượng học viên

  • Học sinh, sinh viên trong và ngoài khối ngành CNTT
  • Người đang làm việc trong lĩnh vực CNTT
  • Người muốn làm việc trong lĩnh vực Xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Câu hỏi thường gặp

Lộ trình của NLP tại Turing School có gì đặc biệt?

Phương châm của chúng tôi là giảng dạy tinh gọn, chú trọng thực hành để phát triển tư duy sáng tạo, mỗi buổi học đều có rất nhiều ví dụ, bài tập để học viên thực hành. Chúng tôi mong muốn học viên không chỉ có kiến thức mà còn có kĩ năng, hơn nữa có khả năng tìm tòi, tư duy giải quyết vấn đề. Với việc lấy học viên làm trọng tâm, các buổi học sẽ là các buổi trao đổi kiến thức, kinh nghiệm, thực hành với ví dụ và bài tập. Do đó, cùng một nội dung, chương trình của Turing School dài hơn do tập trung nhiều hơn vào tính thực hành.

Tôi cần trang bị gì để học được lộ trình này?

Một máy tính thông thường với khoảng 8GB RAM. Các ứng dụng nặng hơn sẽ chạy trên Google Colab

Tôi có thể nhìn thấy các ứng dụng của NLP ở đâu?

Google translation là ứng dụng tiêu biểu nhất của NLP. Các bạn chú ý rằng chất lượng dịch máy của Google translation đã được cải thiện rất nhiều, đi cùng với tiến bộ của ngành NLP trong những năm vừa qua. Bên cạnh đó, các bạn cũng để ý rằng Google Search ngày càng hiểu ý định tìm kiếm của chúng ta hơn, thay vì chỉ tìm theo từ khóa. Các trang báo tổng hợp tin tức tự động cũng được ứng dụng NLP rất nhiều trong các ví dụ điển hình như: trích xuất hashtag tự động, phân loại bài viết vào chủ đề, ...