114年第2學期-6239 自然語言處理：理論、模型與應用 課程資訊
評分方式
| 評分項目 | 配分比例 | 說明 |
|---|---|---|
| 期中考 | 25 | |
| 期末報告 | 40 | |
| 出席 | 15 | |
| 作業課堂討論 | 20 |
選課分析
本課程名額為 70人，已有0 人選讀，尚餘名額70人。
本課程可網路登記，目前已登記人數為 8 人，選上機率為99.9%
登入後可進行最愛課程追蹤 [按此登入]。
授課教師
賴翌維教育目標
本課程介紹自然語言處理（NLP）的核心理論、演算法與實務應用，從傳統文字處理與統計模型，逐步延伸至深度學習與大型語言模型（LLM）。課程內容涵蓋文字表示、語言模型、序列建模、語意理解、文本生成與實際應用案例，並搭配 Python 與主流 NLP 套件進行實作，培養學生分析、設計與應用自然語言系統的能力。
課程資訊
基本資料
選修課，學分數：0-3
上課時間：二/6,7,8[M217]
修課班級：資管系3,4,碩1,2
修課年級：1年級以上
選課備註：電腦教室
教師與教學助理
授課教師：賴翌維
大班TA或教學助理：尚無資料
Office Hour請事先以mail預約
授課大綱
授課大綱：開啟授課大綱(授課計畫表)
(開在新視窗)
參考書目
自行提供上課簡報
Benjamin Bengfort , Rebecca Bilbro , Tony Ojeda. Applied Text Analysis with Python: Enabling Language-Aware Data Products with Machine Learning, 2018
開課紀錄
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