Pengantar Natural Language Processing

Pengantar Natural Language Processing

Dalam kelas ini akan dibahas mengenai Pengantar Natural Language Processing

BEGINNER0 penilaian0 peserta

Tentang Kelas

Target dan Sasaran Siswa

  • Ditujukan bagi : Individu dengan beragam latar belakang, termasuk mahasiswa, profesional teknologi informasi, ilmuwan data, peneliti, atau siapa saja yang tertarik dalam memahami dan menguasai Pemrosesan Bahasa Alamiah (NLP).

Sasaran Siswa:

  • Mahasiswa: Mahasiswa dari berbagai disiplin ilmu yang ingin memperluas pemahaman mereka tentang NLP dan mengaplikasikannya dalam penelitian atau proyek studi.
  • Profesional: Para profesional IT yang ingin mengembangkan keterampilan dalam NLP untuk meningkatkan karir mereka, terutama dalam pengembangan perangkat lunak, analisis data, atau solusi AI.
  • Ilmuwan Data: Ilmuwan data yang ingin memasukkan kemampuan NLP dalam portofolio keterampilan mereka dan menggunakannya dalam analisis data yang lebih canggih.
  • Peneliti: Peneliti yang ingin memanfaatkan NLP dalam penelitian mereka, seperti analisis teks dalam ilmu sosial, ilmu politik, atau ilmu kesehatan.
  • Semua Yang Berminat: Siapa pun yang tertarik untuk memahami bagaimana komputer memahami bahasa manusia dan ingin memanfaatkan potensi NLP untuk proyek pribadi atau profesional.

Tujuan Umum dan Khusus Pelatihan

  • Menghadirkan pemahaman yang kuat tentang dasar-dasar NLP, keterampilan teknis dalam analisis teks, dan kemampuan untuk mengaplikasikan NLP dalam berbagai konteks.

Tujuan Khusus Pelatihan:

  1. Memahami konsep dasar NLP dan mengapa NLP penting dalam era teknologi saat ini.
  2. Menguasai teknik tokenisasi, stemming, dan lemmatisasi dalam pemrosesan teks.
  3. Belajar workflow umum dalam NLP, termasuk pembersihan data, representasi kata, dan analisis teks.
  4. Memahami teknik representasi kata seperti Word Embeddings dan TF-IDF.
  5. Dapat memvisualisasikan hasil analisis teks dengan efektif.
  6. Mampu menerapkan pengetahuan dalam proyek-proyek NLP praktis, seperti analisis sentimen atau penerjemahan otomatis.
  7. Siap untuk melanjutkan ke kursus NLP yang lebih lanjut atau mengintegrasikan NLP dalam karier atau penelitian mereka.

Dengan mencapai tujuan ini, peserta kursus diharapkan dapat mengembangkan landasan yang kokoh dalam NLP dan menggunakannya dalam berbagai konteks profesional atau akademis sesuai dengan minat dan kebutuhan mereka.

Peralatan Belajar Siswa

  • Software:
    • Visual Studio Code sebagai text editor
    • Akun github
    • Browser: Chrome atau Firefox
  • Bahasa Pemrograman: Python
  • Prosesor laptop/komputer (direkomendasikan core i3 ke atas) dengan RAM minimal 4GB.

Referensi Bacaan:

  • Speech and Language Processing by Dan Jurafsky, James H. Martin. Publisher: Stanford University 2017
  • Natural Language Processing with Python by Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper. Publisher: O'Reilly Media 2009

Daftar Materi

Pengantar05:05
NLP (Meaning)01:02
NLP Approach00:36
Human Level Language02:16
NLP Phase04:29
Apps for NLP02:02
Step to Solve NLP Problem04:35
Data Cleaning01:08
Find Good Representation00:48
Discrete Text Representation00:36
Distributed Text Representation00:39
Ngrams00:47
Classification00:49
Inspection01:40
Text Processing (Intro)00:32
Text Processing (Meaning)01:12
Differences Between Text Processing01:40
Importance of Text Processing01:23
Text Processing (Task)01:19
Text Processing Method04:47
Text Processing for Business01:22
Text Processing Libraries06:13
Penyusun Materi

Prev
Next
Nur Indah Pratiwi
Nur Indah Pratiwi

Belum ada keterangan

Testimoni Oleh Siswa

0

(0 reviews)

5 Bintang
0%
4 Bintang
0%
3 Bintang
0%
2 Bintang
0%
1 Bintang
0%
...
Lihat Rekaman
Rp. 149,000
Beli sekali akses selamanya
Rp. 49,000
Sewa kelas dan akses selama 1 bulan
Yang akan kamu dapatkan :
22 Modul
2 jam durasi
Forum Diskusi Tanya Jawab
Klaim Sertifikat Digital

Kelas Populer Lainnya

Prev
Next