Cover Course Word Embedding untuk NLP
Word Embedding untuk NLP

<p style=

Share Kelas Ini :


Informasi Umum*
Course ini memaparkan dan menjelaskan tentang Word Embedding untuk NLP. NLP adalah singkatan dari Natural Language Processing, yang dalam bahasa Indonesia dapat diterjemahkan sebagai Pemrosesan Bahasa Alami. NLP adalah cabang ilmu komputer dan kecerdasan buatan yang berfokus pada interaksi antara manusia dan komputer melalui bahasa manusia yang alami. 

Tujuan utama dari NLP adalah memungkinkan komputer untuk memahami, memproses, dan menghasilkan bahasa manusia dengan cara yang mirip dengan manusia. NLP mencakup berbagai tugas, seperti pemahaman bahasa, generasi bahasa alami, pemrosesan dan analisis teks, pengenalan ucapan, dan terjemahan mesin.

 

Target Pembelajaran*

  • Peserta diharapkan dapat memahami Basic Text Processing dan juga NLP
  • Peserta diharapkan dapat memahami beberapa Teknik Word Embedding
  • Peserta diharapkan dapat mengerjakan quiz dari setiap silabus dan tugas akhir


Spesifikasi*

  1. Komputer
  2. Koneksi Internet


Kriteria Kelulusan

Peserta diwajibkan untuk mengambil kuis dari setiap silabus yang ada di course. Tugas akhir dapat diakses jika peserta telah menyelesaikan kuis di setiap silabus dengan nilai yang memenuhi kriteria ketuntasan minimal (KKM) yaitu 70. Setelah peserta menyelesaikan kuis dan tugas akhir, maka peserta akan mendapatkan sertifikat.


Skema Penilaian
A. Kuis (80%)

Soal kuis di setiap silabus terdiri dari soal-soal pilihan ganda yang harus dijawab oleh peserta. Nilai kuis dapat diperoleh jika peserta dapat menyelesaikan kuis di setiap silabus dengan sempurna. Nilai kuis setiap silabus akan diakumulasikan sebanyak 10 %.

B. Tugas akhir (20%)

Tugas akhir terdiri dari satu soal analisis yang diambil dari silabus. Nilai tugas akhir dapat diperoleh jika peserta berhasil menyelesaikan tugas akhir dengan baik

Detail Course
  • Penyusun Materi Logo Bisa AI
    BISA AI Academy
  • Harga Course
    FREE

  • Pemula

    5 Jam

    255 Siswa

    10 Modul

    4.7