面向数据科学家的医疗领域NLP开发视频教程

大家好，欢迎参加由医疗保健NLP库创建者John Snow Labs提供的面向数据科学家的医疗保健 NLP 课程！

在本课程中，您将探索 John Snow Labs 医疗保健 NLP 和 LLM 库的广泛功能，旨在为医疗保健领域的数据科学家专业人士提供实用技能和行业见解。

本课程涵盖基础 NLP 技术，包括临床实体识别、实体解析、断言状态检测（否定检测）、关系提取、去标识化、文本摘要、关键字提取和文本分类。课程有超过 13 小时的讲座和 70 多个 Python 笔记本供您查看和使用。您将学习如何利用预先训练的模型并针对特定的医疗保健挑战训练新模型。

我们提供包含讲座的动手编码笔记本和随附的博客文章，供您查看和应用。在课程结束时，您将掌握在医疗保健 NLP 和 LLM 的动态领域中脱颖而出所需的技能和见解。

我们建议您首先参加面向数据科学家的 Spark NLP 课程，以了解我们的库和平台，确保您具有使用 Python 的工作经验、对 Spark 数据框结构有一定的了解以及对 NLP 的了解，以便充分利用本课程。当然，拥有一些医疗保健经验总是有利的。

你将会学到的

利用 20,000 多种最先进的 NLP 模型，专门解决 200 多种语言的医疗保健问题
利用 Spark NLP 的预定义分类器架构在您自己的数据集上训练和调整您自己的 NLP 模型
执行流行的 NLP 任务，如临床实体识别、实体解析（将实体映射到医疗代码）、断言状态检测
使用 NLP Server（包含所有 Spark NLP 功能的 Docker 容器）将模型部署为 A

要求

需要对 Python 有实际的理解
推荐：对机器学习和自然语言处理有基本的了解
推荐：参加面向数据科学家的 Spark NLP 课程
最好具备：对 Apache Spark 有基本的了解

此课程面向哪些人：

希望大规模使用自然语言处理的数据科学家
希望构建定制自然语言理解应用程序的数据科学家
想要应用自然语言处理的数据分析师
希望利用 NLP 领域丰富而深入的医疗保健知识来帮助实现业务目标的数据科学家