5 parimat NLP kursust ja sertifikaati (juuni 2024)

Mida enam liigume tehisintellekti tehnoloogiatest sõltuvasse andmepõhisesse maailma, on loomuliku keele töötlemine ehk NLP muutumas üheks kõige nõutavamaks oskuseks. See on olemas peaaegu kõikjal, kuid eelkõige veebiotsingutes, reklaamides, klienditeeninduses, keeletõlketeenustes, tundeanalüüsides ja mujal. 

NLP-sertifikaadid on üliolulised üksikisiku jaoks, kes soovib olla selles valdkonnas liider. 

Siin on 5 parimat praegu saadaolevat NLP sertifikaati:

1. Loomuliku keele töötlemise eriala (Coursera)

Selle spetsialiseerumiskursuse eesmärk on valmistada teid ette NLP-rakenduste kujundamiseks küsimustele vastamiseks ja tundeanalüüsiks. Samuti saate teada, kuidas arendada keeletõlketööriistu, teha tekstist kokkuvõtteid ja luua vestlusroboteid. 

Kursuse kavandasid ja õpetavad NLP, masinõppe ja süvaõppe eksperdid. Kaks neist ekspertidest on Younes Bensouda Mourri, Stanfordi ülikooli tehisintellekti instruktor ja Lukasz Kaiser, Google Braini personaliuurija, kes oli Tensorflow kaasautor. 

Siin on mõned selle kursuse põhiaspektid: 

• Logistiline regressioon, naiivne Bayes ja sõnavektorid sentimentanalüüsi rakendamiseks, analoogiate lõpuleviimiseks ja sõnade tõlkimiseks
  
• Dünaamiline programmeerimine, varjatud Markovi mudelid ja sõnade manustamine automaatseks parandamiseks
  
• Kasutage Tensorflow'is ja Traxis tihedaid ja korduvaid närvivõrke, LSTM-e, GRU-sid ja siiami võrke
  
• Kodeerija-dekooder, põhjuslik seos ja enesetähelepanu koos T5, Berti, trafo ja reformijaga
  
• Kesktasemel
  
• Kestus: 4 kuud, 6 tundi/nädalas
  

2. Loomuliku keele töötlemine TensorFlow's (Coursera)

See kursus on suunatud tarkvaraarendajatele, kes soovivad luua AI-põhiseid algoritme. See õpetab teile parimaid TensorFlow tavasid ja saate seda kasutades ehitada NLP-süsteeme. Õpid ka teksti töötlema, sealhulgas märgistamist, samuti lauseid vektoritena kujutama. Selle kursuse teised osad hõlmavad RNN-ide, GRU-de ja LSTM-ide rakendamist Tensorflow'is. 

Enne selle kursuse võtmist on soovitatav läbida TensorFlow spetsialiseerumise kaks esimest kursust ja omada tugevat arusaama Pythonis kodeerimisest.

Siin on mõned selle kursuse põhiaspektid: 

• Treenige LSTM-i olemasoleva teksti põhjal
  
• Ehitage NLP-süsteeme TensorFlow abil
  
• RNN-ide, GRU-de ja LSTM-ide rakendamine TensorFlow's
  
• Kesktasemel
  
• Kestus: 14 tundi

3. Loomuliku keele töötlemine Pythonis (Datacamp)

See kursus annab teile põhilised NLP-oskused, mida on vaja andmete väärtuslikeks teadmisteks teisendamiseks. Õpid TED-kõnede automaatset transkribeerimist ning kursusel tutvustatakse populaarseid NLP Pythoni teeke, nagu NLTK, scikit-learn, spaCy ja SpeechRecognition. 

Siin on mõned selle kursuse põhiaspektid: 

• Ehitage oma vestlusbot
  
• Helifailide transkribeerimine
  
• Tõmmake statistikat tegelikest allikatest
  
• Transkribeeri Ted Talks
  
• Kokku 6 kursust
  
• Kestus: 25 tundi

4. Funktsioonide projekteerimine NLP jaoks Pythonis (Datacamp)

See kursus õpetab teile tehnikaid, mis võimaldavad teil saada tekstist kasulikku teavet ja töödelda seda ML-mudelite rakendamiseks sobivasse vormingusse. Täpsemalt saate teada POS-i märgistamise, nimega olemi tuvastamise, loetavuse skooride, n-grami ja tf-idf-mudelite ning nende rakendamise kohta scikit-learni ja spaCy abil. Samuti õpite arvutama, kui sarnased on kaks dokumenti üksteisega. Selle käigus ennustate filmiarvustusi ning koostate filmide ja Ted Talki soovitajaid. Pärast kursust saate kujundada mis tahes tekstist kriitilisi funktsioone ja lahendada mõned andmeteaduse kõige keerulisemad probleemid!

Siin on mõned selle kursuse põhiaspektid: 

• NLP põhitõed, nagu sõnade tuvastamine ja eraldamine
  
• Arvutage, kui sarnased on kaks dokumenti üksteisega
• Põhi- ja täiustatud raamatukogud
  
• Kokku 4 kursust
  
• Üle 50 harjutuse ja 15 videot
  
• Kestus: 4 tundi

5. Täiustatud NLP koos SpaCyga (Datacamp)

Sellel kursusel saate teada, kuidas kasutada Pythonis NLP jaoks kiiresti kasvavat tööstusstandarditeeki spaCy, et luua täiustatud loomuliku keele mõistmise süsteeme, kasutades nii reeglipõhiseid kui ka masinõppe lähenemisviise.

Siin on mõned selle kursuse põhiaspektid: 

• Sõnade, fraaside, nimede ja mõistete leidmine
• Suuremahuline andmeanalüüs
• Torujuhtmete töötlemine
• Närvivõrgu mudeli koolitamine