Triển Khai Dự Án NLP Cơ Bản – Từ Văn Bản Thô Đến Mô Hình Ứng Dụng

📝 Giới thiệu khóa học
Khoá học hướng dẫn bạn cách triển khai một dự án xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) từ đầu đến cuối: thu thập dữ liệu, tiền xử lý, xây dựng mô hình, đánh giá và ứng dụng thực tế.
Phù hợp với người học NLP cơ bản, kỹ sư dữ liệu, sinh viên công nghệ thông tin, AI developer và nhà phân tích muốn ứng dụng NLP trong công việc.
Thực hành toàn bộ pipeline NLP bằng Python với scikit-learn, NLTK, spaCy, HuggingFace.
Áp dụng vào các bài toán: phân loại văn bản, phân tích cảm xúc, chatbot đơn giản hoặc trích xuất thông tin.

🎯 Bạn sẽ học được gì

1. Quy trình triển khai một dự án NLP từ A-Z

2. Thu thập và tiền xử lý văn bản tiếng Việt / tiếng Anh

3. Làm sạch, tách từ, chuẩn hóa, chuyển đổi sang vector

4. Áp dụng các kỹ thuật phân loại văn bản (spam, tin tức, cảm xúc…)

5. Gán nhãn và huấn luyện mô hình classification với Naive Bayes, SVM

6. Đánh giá mô hình bằng accuracy, precision, recall, F1

7. Hiểu kiến trúc NLP cơ bản: tokenizer, vectorizer, model

8. Trực quan hóa dữ liệu & kết quả bằng biểu đồ

9. Ứng dụng pipeline NLP bằng scikit-learn, spaCy hoặc HuggingFace

10. Triển khai mô hình đơn giản qua giao diện Streamlit hoặc Flask

11. Cấu trúc thư mục, quản lý mã & dữ liệu chuẩn trong dự án NLP

12. Định hướng nâng cao: LLMs, RAG, fine-tuning mô hình ngôn ngữ