Home └Natural Language Processing: Teknik dan Alat untuk Pemrosesan Bahasa Alami
Natural Language Processing: Teknik dan Alat untuk Pemrosesan Bahasa Alami

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.

Rp 99.99
99.99000000000001 IDR Rp 99.99
Rp 99.99
Add to Cart
Responsible Administrator
Last Update 08/14/2024
Completion Time 3 hours
Members 1

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 NLP
    3 Lessons · 45 min
    • Definisi dan sejarah NLP
    • Aplikasi NLP dalam berbagai industri
    • Tantangan dan masa depan NLP
  • Teknik Dasar NLP
    3 Lessons · 45 min
    • Tokenization, Stemming, dan Lemmatization
    • Part-of-Speech Tagging
    • Named Entity Recognition (NER)
  • Alat dan Pustaka NLP
    3 Lessons · 45 min
    • Introduction to NLTK
    • Using spaCy for advanced NLP
    • Transformers and BERT
  • Proyek NLP
    3 Lessons · 45 min
    • 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