# Python 初探自然語言與機器學習---讓機器理解我們說了啥

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## Part I. 甚麼是自然語言?

- 自然語言的問題
- 環境教學: Colab
- Python 套件實作: transformers

## Part II. 甚麼是機器學習?

- 機器學習的可行性
- 機器學習的類型
- 經典的機器學習問題—鐵達尼號的生還者
- Python 套件實作: NumPy, Pandas, PyTorch, (Scikit-learn)

## Part III. 自然語言的機器學習

- 語言模型
- Python 套件實作: transformers

## Part IV. 手把手教學---IMDB 影評喜好分析

- 問題介紹
- 方法流程
- Python 套件實作: transformers, PyTorch, Pandas

## Part V. 手把手教學---打擊假新聞 (Optional)

- 問題介紹
- 方法流程
- Python 套件實作: transformers, NumPy, Pandas

## Part VI. 總結

- 嘗試更多可能
- 自然語言的下一步
- 你的下一大步

## Reference:

- [開發機器的學習潛能，October 2018，Hsuan-Tien Lin](https://www.youtube.com/watch?v=whuqqheSMMI)
- [Machine Learning Foundations/Techniques, Fall 2020](https://www.csie.ntu.edu.tw/~htlin/course/ml20fall/)
- [Deep Learning for Human Language Processing, Spring 2020, Hung-Yi Lee](https://www.youtube.com/watch?v=tFBrqPPxWzE)
- [How to train a new language model from scratch using Transformers and Tokenizers](https://huggingface.co/blog/how-to-train)
- [Introduction to Pytorch (a very gentle start)](https://www.kaggle.com/frtgnn/introduction-to-pytorch-a-very-gentle-start)
- [BERT (huggingface/pytorch-pretrained-BERT)](https://www.kaggle.com/bbqlp33/bert-huggingface-pytorch-pretrained-bert)