प्रमाणपत्र
5 "सर्वश्रेष्ठ" एनएलपी पाठ्यक्रम और प्रमाणन (जून 2024)
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जैसे-जैसे हम एआई प्रौद्योगिकियों पर निर्भर डेटा-संचालित दुनिया में आगे बढ़ रहे हैं, प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण, या एनएलपी, सबसे अधिक मांग वाला कौशल बनता जा रहा है। यह लगभग हर जगह मौजूद है, लेकिन विशेष रूप से वेब खोजों, विज्ञापन, ग्राहक सेवा, भाषा अनुवाद सेवाओं, भावना विश्लेषण और बहुत कुछ में मौजूद है।
इस क्षेत्र में अग्रणी बनने की चाहत रखने वाले व्यक्ति के लिए एनएलपी प्रमाणपत्र महत्वपूर्ण हैं।
वर्तमान में उपलब्ध शीर्ष 5 एनएलपी प्रमाणपत्र यहां दिए गए हैं:
1. प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण विशेषज्ञता (कोर्सेरा)
इस विशेषज्ञता पाठ्यक्रम का उद्देश्य आपको प्रश्न-उत्तर और भावना विश्लेषण के लिए एनएलपी एप्लिकेशन डिजाइन करने के लिए तैयार करना है। आप यह भी सीखेंगे कि भाषा अनुवाद उपकरण कैसे विकसित करें, पाठ का सारांश कैसे बनाएं और चैटबॉट कैसे बनाएं।
पाठ्यक्रम को एनएलपी, मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के विशेषज्ञों द्वारा डिजाइन और पढ़ाया गया है। उन विशेषज्ञों में से दो हैं स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी में एआई के प्रशिक्षक यूनुस बेंसौदा मौरी, और गूगल ब्रेन के स्टाफ रिसर्च साइंटिस्ट लुकाज़ कैसर, जिन्होंने टेन्सरफ्लो के सह-लेखक हैं।
इस पाठ्यक्रम के कुछ मुख्य पहलू इस प्रकार हैं:
- भावना विश्लेषण, पूर्ण उपमाओं और शब्दों का अनुवाद लागू करने के लिए लॉजिस्टिक रिग्रेशन, नैवे बेयस और शब्द वैक्टर
- गतिशील प्रोग्रामिंग, छिपे हुए मार्कोव मॉडल और ऑटो सुधार के लिए शब्द एम्बेडिंग
- टेन्सरफ्लो और ट्रैक्स में सघन और आवर्ती तंत्रिका नेटवर्क, एलएसटीएम, जीआरयू और सियामी नेटवर्क का उपयोग करें
- एनकोडर-डिकोडर, कारण और आत्म-ध्यान, टी5, बर्ट, ट्रांसफार्मर और सुधारक के साथ
- मध्यवर्ती स्तर
- अवधि: 4 महीने, 6 घंटे/सप्ताह
2. TensorFlow (कोर्सेरा) में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण
इस पाठ्यक्रम का उद्देश्य ऐसे सॉफ्टवेयर डेवलपर्स के लिए है जो एआई-संचालित एल्गोरिदम का निर्माण करना चाहते हैं। यह आपको सर्वोत्तम TensorFlow अभ्यास सिखाता है, और आप इसका उपयोग करके NLP सिस्टम बनाएंगे। आप टेक्स्ट को संसाधित करना भी सीखेंगे, जिसमें टोकनाइज़िंग भी शामिल है, साथ ही वाक्यों को वैक्टर के रूप में पुनर्स्थापित करना भी सीखेंगे। इस पाठ्यक्रम के अन्य भागों में टेन्सरफ्लो में आरएनएन, जीआरयू और एलएसटीएम लागू करना शामिल है।
यह अनुशंसा की जाती है कि आप TensorFlow विशेषज्ञता के पहले 2 पाठ्यक्रम लें और इस पाठ्यक्रम को लेने से पहले पायथन में कोडिंग की ठोस समझ रखें।
इस पाठ्यक्रम के कुछ मुख्य पहलू इस प्रकार हैं:
- मौजूदा टेक्स्ट पर LSTM को प्रशिक्षित करें
- TensorFlow का उपयोग करके एनएलपी सिस्टम बनाएं
- TensorFlow में RNN, GRU और LSTM लागू करना
- मध्यवर्ती स्तर
- अवधि: 14 घंटे
3. पायथन में प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (डेटाकैम्प)
यह पाठ्यक्रम आपको डेटा को मूल्यवान अंतर्दृष्टि में बदलने के लिए आवश्यक मुख्य एनएलपी कौशल प्रदान करता है। आप सीखेंगे कि TED वार्ताओं को स्वचालित रूप से कैसे ट्रांसक्रिप्ट किया जाए, और पाठ्यक्रम लोकप्रिय एनएलपी पायथन लाइब्रेरी जैसे एनएलटीके, स्किकिट-लर्न, स्पासी और स्पीच रिकॉग्निशन को पेश करेगा।
इस पाठ्यक्रम के कुछ मुख्य पहलू इस प्रकार हैं:
- अपना खुद का चैटबॉट बनाएं
- ऑडियो फ़ाइलें ट्रांसक्राइब करें
- वास्तविक दुनिया के स्रोतों से अंतर्दृष्टि निकालें
- टेड टॉक्स को प्रतिलेखित करें
- कुल 6 पाठ्यक्रम
- अवधि: 25 घंटे
4. पायथन में एनएलपी के लिए फ़ीचर इंजीनियरिंग (डेटाकैम्प)
यह पाठ्यक्रम आपको ऐसी तकनीकें सिखाता है जो आपको पाठ से उपयोगी जानकारी निकालने और उन्हें एमएल मॉडल लागू करने के लिए उपयुक्त प्रारूप में संसाधित करने की अनुमति देगी। अधिक विशेष रूप से, आप पीओएस टैगिंग, नामित इकाई पहचान, पठनीयता स्कोर, एन-ग्राम और टीएफ-आईडीएफ मॉडल के बारे में जानेंगे, और स्किकिट-लर्न और स्पासी का उपयोग करके उन्हें कैसे कार्यान्वित करें। आप यह गणना करना भी सीखेंगे कि दो दस्तावेज़ एक-दूसरे से कितने समान हैं। इस प्रक्रिया में, आप फिल्म समीक्षाओं की भावना का अनुमान लगाएंगे और फिल्म और टेड टॉक अनुशंसाकर्ताओं का निर्माण करेंगे। पाठ्यक्रम के बाद, आप किसी भी पाठ से महत्वपूर्ण विशेषताओं को इंजीनियर करने और डेटा विज्ञान में कुछ सबसे चुनौतीपूर्ण समस्याओं को हल करने में सक्षम होंगे!
इस पाठ्यक्रम के कुछ मुख्य पहलू इस प्रकार हैं:
- एनएलपी की मूल बातें जैसे शब्दों को पहचानना और अलग करना
- गणना करें कि दो दस्तावेज़ एक-दूसरे से कितने समान हैं
- बुनियादी और उन्नत पुस्तकालय
- कुल 4 पाठ्यक्रम
- 50 से अधिक अभ्यास और 15 वीडियो
- अवधि: 4 घंटे
5. SpaCy (डेटाकैंप) के साथ उन्नत एनएलपी
इस कोर्स में, आप सीखेंगे कि नियम-आधारित और मशीन लर्निंग दोनों दृष्टिकोणों का उपयोग करके उन्नत प्राकृतिक भाषा समझ प्रणाली बनाने के लिए, पायथन में एनएलपी के लिए तेजी से बढ़ती उद्योग मानक लाइब्रेरी स्पासी का उपयोग कैसे करें।
इस पाठ्यक्रम के कुछ मुख्य पहलू इस प्रकार हैं:
- शब्द, वाक्यांश, नाम और अवधारणाएँ ढूँढना
- बड़े पैमाने पर डेटा विश्लेषण
- प्रसंस्करण पाइपलाइनें
- एक तंत्रिका नेटवर्क मॉडल का प्रशिक्षण
