Welke NLP-taak achterhaalt wat klanten vinden?

Lumina Audio wil uit duizenden productreviews leren wat klanten wel en niet waarderen. Gebruik de werkbank hierboven om elke NLP-taak op een review uit te voeren en te vergelijken wat die oplevert.

Kies de NLP-deelrichting die het best geschikt is om te achterhalen wat klanten wel of niet leuk vinden.

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Artificial Intelligence begrijpen

Bekijk cursus

Interactieve oefening met praktijkervaring

Zet theorie om in actie met een van onze interactieve oefeningen

Begin oefening

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Artificial Intelligence begrijpen

SkillTag.level.beginnerSkillTag.label

4.8+

16526 reviews

Begin gratis met de cursus

Ga van start met je AI-reis! Artificial Intelligence is razendsnel verschoven van een puur wetenschappelijk onderwerp naar een overkoepelend vakgebied met vandaag de dag ontelbare toepassingen, in het bedrijfsleven, de industrie en in ons dagelijks leven. Je leert wat AI is, welke typen problemen je met AI kunt oplossen en wat de huidige beperkingen zijn. Je krijgt ook een breed beeld van de deelgebieden binnen AI en de aanverwante disciplines.

Exercise 1: Wat is kunstmatige intelligentie?Exercise 2: Valt het onder de definitie van AI?Exercise 3: Vandaag smal, morgen algemeen?Exercise 4: Wat kan AI?Exercise 5: Welke capaciteit gebruikt de planner?Exercise 6: Welk systeem gebruikt voorspellingen en inferentie?Exercise 7: Gebieden en aanverwante disciplines van AI Exercise 8: Welke discipline helpt de robot zien?Exercise 9: Luisteren en leren

Wat zijn de kernfuncties van AI-systemen en welke mogelijkheden bieden de verschillende AI-gebieden? Waar komt de data vandaan die AI-systemen voedt, en hoe gebruiken technieken zoals machine learning data om allerlei problemen op te lossen? Dit hoofdstuk beantwoordt deze vragen en meer, en laat zien hoe verschillende vormen van AI data kunnen verzamelen, van die data kunnen leren en kunnen interacteren met hun omgeving — fysiek of digitaal.

Exercise 1: Algoritmen en AI-systemen ontrafeld Exercise 2: Wat levert het systeem op?Exercise 3: Een AI-systeem voor hotelboekingen ontmaskerd Exercise 4: Data verzamelen Exercise 5: Welke opstelling is een echte sense-and-act-lus?Exercise 6: Gestructureerd of ongestructureerd?Exercise 7: Leren van data Exercise 8: Trainen en classificeren met pinguïns Exercise 9: Welke taak heeft unsupervised learning nodig?Exercise 10: Deep Learning is niet meer weg te denken Exercise 11: Interactie met de omgeving Exercise 12: Welke NLP-taak achterhaalt wat klanten vinden?

Huidige oefening

Exercise 13: Robots, visie en natuurlijke taal door elkaar

Maak je klaar om te duiken in de wereld van AI in business en enterprise! Dit hoofdstuk behandelt de basisconcepten, richtlijnen en best practices om een AI-gedreven organisatie op te bouwen of te worden. Of je nu je producten, diensten en projecten van een vleugje intelligentie wilt voorzien, of de operationele processen binnen je organisatie wilt vernieuwen, aan het einde van dit hoofdstuk begrijp je de essentiële elementen om deze technologie te omarmen: van cultuur tot data en infrastructuur, tot het bouwen van teams met getalenteerde AI-professionals. Je leert ook over uitdagingen die je onderweg kunt tegenkomen en voorbeelden van succesverhalen van grote bedrijven die AI tot een centraal onderdeel van hun merk hebben gemaakt.

Exercise 1: Een AI-cultuur opbouwen Exercise 2: Vier bouwstenen voor AI-gedreven organisaties Exercise 3: Maak de organisatie klaar Exercise 4: Datastrategie, resources en mensen Exercise 5: Kies de juiste infrastructuur Exercise 6: De "zen" van MLOps Exercise 7: Team bouwen!Exercise 8: Is je uitgerolde AI-systeem succesvol?Exercise 9: Wat gebeurt er met dit model?Exercise 10: Een academische Proof-of-Concept (PoC)Exercise 11: Uitdagingen en succesverhalen Exercise 12: Manieren om een AI-cultuur te stimuleren Exercise 13: Paola en het modeproject

Nu onze boeiende AI-reis ten einde loopt, verdiepen we ons in de impact van AI op mens en maatschappij. We verkennen onderwerpen als de democratisering van AI en verantwoorde AI, waaronder ethiek, uitlegbaarheid, eerlijkheid en veiligheid — allemaal cruciaal om AI-systemen te ontwikkelen die ons leven positief beïnvloeden. Tot slot kijken we vooruit naar de horizon en schetsen we de spannende kansen en uitdagingen waarmee AI een duurzame toekomst vormgeeft.

Exercise 1: Artificial Intelligence democratiseren Exercise 2: Best practices voor AI-democratisering Exercise 3: De deuren naar Open Data openen Exercise 4: Verklaarbaarheid en interpreteerbaarheid Exercise 5: Volg het pad van de pinguïn Exercise 6: Lees de SHAP-uitleg Exercise 7: Maatschappelijke uitdagingen: ethiek, eerlijkheid en privacy Exercise 8: Gegevens delen voor AI-vooruitgang Exercise 9: Vooringenomen of onbevooroordeeld gedrag?Exercise 10: Het bevooroordeelde voertuig Exercise 11: Maatschappelijke uitdagingen: de toekomst van AI Exercise 12: De duizend gezichten van duurzame AI Exercise 13: Paola en de menselijke kant van AI Exercise 14: De ene reis eindigt, de andere begint