Obrada prirodnog jezika tehnikama dubinskog učenja

Osnovne informacije
I069 (3+2+1) - 8 ECTS bodovaObrada prirodnog jezika pripada jednom od temeljnih područja umjetne inteligencije stoga će studenti u ovom predmetu modelirati probleme obrade prirodnog jezika koristeći napredne tehnike iz strojnog učenja. Teorijskim pristupom bit će upoznati s različitim primjenama i jezičnim modelima, a kroz praktičan rad razvijat će vlastite dubinske modele u
modernim Python bibliotekama za dubinsko učenje te vrednovati na stvarnim primjenama obrade prirodnog jezika.
Nastavnici
- Nastavnik: doc. dr. sc. Domagoj Ševerdija
- Suradnik: dr. sc. Rebeka Čorić
Osnovna literatura
- Y. Goldberg, Neural Network Models for Natural Language Processing,Morgan & Claypool Publishers, 2017
- P. Goyal, S. Pandey, K. Jain, Deep Learning for Natural Language Processing: Creating Neural Networks with Python, Apress, 2018.
Dopunska literatura
Materijali
Materijali su dostupni na internom Teams kanalu kolegija pomoću kojeg se odvija i sva interna komunikacija. Studenti su obvezni registrirati se na Teams kanal kolegija. Šifra kanala kolegija pomoću kojeg se možete pridružiti kolegiju nalazi se u rasporedu.