Natural Language Processing: Teknik dan Alat untuk Pemrosesan Bahasa Alami
Pelatihan ini memberikan pemahaman mendalam mengenai teknik dan alat yang digunakan dalam Natural Language Processing (NLP). Peserta akan mempelajari konsep dasar, teknik pemrosesan bahasa alami, serta alat dan pustaka yang umum digunakan dalam NLP.
| Penanggung Jawab | Administrator |
|---|---|
| Terakhir diperbarui | 14/08/2024 |
| Waktu Penyelesaian | 3 jam |
| Anggota | 1 |
Share Kursus Ini
Bagikan Link
Share di Social Media
Share melalui Email
Silakan login untuk membagikan ini Natural Language Processing: Teknik dan Alat untuk Pemrosesan Bahasa Alami dengan email.
What you will learn
- Definisi dan sejarah NLP
- Aplikasi NLP dalam berbagai industri
- Tantangan dan masa depan NLP
- Tokenization, Stemming, dan Lemmatization
- Part-of-Speech Tagging
- Named Entity Recognition (NER)
- Introduction to NLTK
- Using spaCy for advanced NLP
- Transformers and BERT
- Text Classification
- Sentiment Analysis
- Case Study:Implementasi NLP dalam proyek nyata
Program Structure
-
Pendahuluan NLP3 Lessons · 45 mnt
-
Definisi dan sejarah NLP
-
Aplikasi NLP dalam berbagai industri
-
Tantangan dan masa depan NLP
-
-
Teknik Dasar NLP3 Lessons · 45 mnt
-
Tokenization, Stemming, dan Lemmatization
-
Part-of-Speech Tagging
-
Named Entity Recognition (NER)
-
-
Alat dan Pustaka NLP3 Lessons · 45 mnt
-
Introduction to NLTK
-
Using spaCy for advanced NLP
-
Transformers and BERT
-
-
Proyek NLP3 Lessons · 45 mnt
-
Text Classification
-
Sentiment Analysis
-
Case Study: Implementasi NLP dalam proyek nyata
-
About the course
Pelatihan ini memberikan pemahaman mendalam mengenai teknik dan alat yang digunakan dalam Natural Language Processing (NLP). Peserta akan mempelajari konsep dasar, teknik pemrosesan bahasa alami, serta alat dan pustaka yang umum digunakan dalam NLP.
Pada pelatihan ini Anda akan mempelajari:
- Memahami konsep dasar dan pentingnya NLP dalam era digital
- Menguasai teknik utama dalam pemrosesan teks seperti tokenization, stemming, dan lemmatization
- Mempelajari implementasi model NLP menggunakan library seperti NLTK, spaCy, dan transformers
- Mengaplikasikan NLP dalam tugas-tugas spesifik seperti text classification, sentiment analysis, dan named entity recognition (NER)
Metode pembelajaran dilaksanakan melalui:
- Presentasi
- Diskusi Kelompok
- Latihan Praktek
- Studi Kasus
Requirements
Tidak ada persyaratan khusus untuk mengikuti pelatihan ini.
Who should take this course
Pengembang perangkat lunak, data scientist, dan individu yang tertarik mempelajari atau mengembangkan kemampuan dalam bidang NLP