NLP Foundations: Machine Learning to Large Language Models (bằng tiếng Anh).

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) là động lực đằng sau công nghệ hiện đại, cho phép các hệ thống đọc, phân tích và tạo ra ngôn từ con người. Hiểu được các khái niệm cốt lõi này là cần thiết cho bất kỳ ai muốn làm việc với dữ liệu văn bản và trí tuệ nhân tạo hiện đại. Chương trình học dựa trên văn bản này hướng dẫn bạn từ những điều cơ bản nhất về ngôn ngữ học và xử lý trước văn bản đến mô hình học máy và các mô hình AI hiện đại. Bằng cách đọc qua các giải thích cấu trúc và đoạn mã, bạn sẽ có được sự tự tin để phân tích văn bản và thực hiện các đường ống NLP cơ bản. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm NLP cốt lõi, bao gồm tokenization, stemming và đánh dấu các phần của bài nói; Ứng dụng các thuật toán học máy cổ điển vào phân loại văn bản và phân tích cảm xúc; Tìm hiểu kiến trúc của các mô hình ngôn ngữ lớn hiện đại (LLM) và mạng chuyển đổi; Thực hiện kỹ thuật nhanh cơ bản và Retrieval-Augmented Generation (RAG) concepts; Practice working with vector databases to perform semantic search; Viết mã Python sạch cho xử lý văn bản sử dụng tiêu chuẩn hiện đại và gợi ý kiểu. Chương trình bắt đầu với thuật ngữ cơ bản, khái niệm ngôn ngữ học cơ bản và kỹ thuật dọn dẹp văn bản. Từ đó, bạn sẽ tiến hành huấn luyện mô hình học máy trên dữ liệu văn bản, trước khi khám phá kiến trúc LLM hiện đại và kỹ thuật tìm kiếm dựa trên vector. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu với NLP, chỉ cần một sự quen thuộc cơ bản với lập trình Python. Bắt đầu đọc hôm nay để mở khóa tiềm năng của xử lý ngôn ngữ tự nhiên và mô hình ngôn từ hiện đại.