5 „legjobb” NLP-tanfolyam és minősítés (2024. június)

Ahogy egyre inkább az AI-technológiáktól függő adatvezérelt világ felé haladunk, a Natural Language Processing vagy az NLP válik az egyik legigényesebb készséggé. Szinte mindenhol jelen van, de leginkább az internetes keresésekben, a hirdetésekben, az ügyfélszolgálatban, a nyelvi fordítói szolgáltatásokban, a hangulatelemzésben stb. 

Az NLP-tanúsítványok kulcsfontosságúak egy olyan személy számára, aki ezen a területen vezető szerepet kíván betölteni. 

Íme a jelenleg elérhető legjobb 5 NLP-tanúsítvány:

1. Természetes nyelvi feldolgozás szakirány (Coursera)

Ennek a szakosodási kurzusnak az a célja, hogy felkészítse Önt az NLP alkalmazások tervezésére a kérdések megválaszolására és a hangulatelemzésre. Azt is megtanulja, hogyan fejleszthet nyelvi fordítóeszközöket, hogyan foglalhat össze szöveget és hogyan építhet chatbotokat. 

A tanfolyamot az NLP, a gépi tanulás és a mély tanulás szakértői tervezték és tanítják. A szakértők közül kettő Younes Bensouda Mourri, a Stanford Egyetem mesterséges intelligencia oktatója és Lukasz Kaiser, a Google Brain munkatársa, a Tensorflow társszerzője. 

Íme néhány fő szempont a tanfolyamon: 

• Logisztikus regresszió, naiv Bayes és szóvektorok a hangulatelemzés megvalósításához, az analógiák teljessé tételéhez és a szavak fordításához
  
• Dinamikus programozás, rejtett Markov-modellek és szóbeágyazások az automatikus javításhoz
  
• Használjon sűrű és ismétlődő neurális hálózatokat, LSTM-eket, GRU-kat és sziámi hálózatokat a Tensorflow és Trax rendszerben
  
• Kódoló-dekódoló, ok-okozati összefüggés és önfigyelem, valamint T5, Bert, transzformátor és reformer
  
• Középfokú
  
• Időtartam: 4 hónap, 6 óra/hét
  

2. Természetes nyelvi feldolgozás a TensorFlow-ban (Coursera)

Ez a kurzus azoknak a szoftverfejlesztőknek szól, akik mesterséges intelligencia alapú algoritmusokat szeretnének építeni. Megtanítja a legjobb TensorFlow-gyakorlatokat, és NLP-rendszereket fog építeni a segítségével. Megtanulja a szöveg feldolgozását is, beleértve a tokenizálást, valamint a mondatok vektorként való megjelenítését. A kurzus egyéb részei az RNN-ek, GRU-k és LSTM-ek Tensorflow-ban történő alkalmazását foglalják magukban. 

Javasoljuk, hogy a TensorFlow Specializáció első 2 kurzusát végezze el, és alaposan ismerje meg a Python kódolását, mielőtt elkezdené ezt a tanfolyamot.

Íme néhány fő szempont a tanfolyamon: 

• Tanítson egy LSTM-et meglévő szövegre
  
• Építsen NLP rendszereket a TensorFlow segítségével
  
• RNN-ek, GRU-k és LSTM-ek alkalmazása a TensorFlow-ban
  
• Középfokú
  
• Időtartam: 14 óra

3. Természetes nyelvi feldolgozás Pythonban (Datacamp)

Ez a kurzus biztosítja az alapvető NLP-készségeket, amelyek az adatok értékes ismeretekké alakításához szükségesek. Megtanulja, hogyan kell automatikusan átírni a TED-előadásokat, és a kurzus bemutatja a népszerű NLP Python könyvtárakat, mint például az NLTK, a scikit-learn, a spaCy és a SpeechRecognition. 

Íme néhány fő szempont a tanfolyamon: 

• Készítse el saját chatbotját
  
• Hangfájlok átírása
  
• Szerezzen betekintést valós forrásokból
  
• Ted beszélgetések átírása
  
• Összesen 6 tanfolyam
  
• Időtartam: 25 óra

4. Funkciótervezés az NLP-hez Pythonban (Datacamp)

Ez a kurzus olyan technikákat tanít meg, amelyek segítségével hasznos információkat nyerhet ki a szövegből, és feldolgozhatja azokat az ML modellek alkalmazására alkalmas formátumba. Pontosabban megismerheti a POS-címkézést, az elnevezett entitásfelismerést, az olvashatósági pontszámokat, az n-gram és tf-idf modelleket, valamint azt, hogyan valósítsa meg ezeket a scikit-learn és a spaCy segítségével. Megtanulja azt is kiszámítani, hogy mennyire hasonlít egymáshoz két dokumentum. Ennek során megjósolhatja a filmkritikák hangulatát, valamint film- és Ted Talk-ajánlókat készíthet. A tanfolyamot követően képes leszel bármilyen szövegből kritikus jellemzőket megtervezni, és megoldani az adattudomány legnagyobb kihívásait jelentő problémákat!

Íme néhány fő szempont a tanfolyamon: 

• Az NLP alapjai, mint a szavak azonosítása és elválasztása
  
• Számítsa ki, mennyire hasonlít egymáshoz a két dokumentum!
• Alap- és haladó könyvtárak
  
• Összesen 4 tanfolyam
  
• Több mint 50 gyakorlat és 15 videó
  
• Időtartam: 4 óra

5. Fejlett NLP SpaCy-vel (Datacamp)

Ezen a tanfolyamon megtudhatja, hogyan használhatja a spaCy-t, amely egy gyorsan növekvő iparági szabványkönyvtár az NLP-hez Pythonban, hogy fejlett természetes nyelvi megértési rendszereket építsenek ki, szabályalapú és gépi tanulási megközelítéseket is használva.

Íme néhány fő szempont a tanfolyamon: 

• Szavak, kifejezések, nevek és fogalmak keresése
• Nagy léptékű adatelemzés
• Csővezetékek feldolgozása
• Neurális hálózati modell betanítása