5 «Լավագույն» NLP դասընթացներ և հավաստագրեր (հունիս 2024)

Երբ մենք ավելի ենք շարժվում դեպի տվյալների վրա հիմնված աշխարհ, որը կախված է AI տեխնոլոգիաներից, բնական լեզվի մշակումը կամ NLP-ն դառնում են ամենապահանջված հմտություններից մեկը: Այն առկա է գրեթե ամենուր, բայց հատկապես վեբ որոնումների, գովազդի, հաճախորդների սպասարկման, լեզվի թարգմանչական ծառայությունների, տրամադրությունների վերլուծության և այլնի մեջ: 

NLP սերտիֆիկատները շատ կարևոր են այս ոլորտում առաջատար լինել ցանկացող անհատի համար: 

Ահա այս պահին առկա լավագույն 5 NLP վկայագրերը.

1. բնական լեզուների մշակման մասնագիտացում (դասընթացներ)

Մասնագիտացման այս դասընթացը ուղղված է ձեզ նախապատրաստելու NLP հավելվածներ նախագծելու հարցերին պատասխանելու և տրամադրությունների վերլուծության համար: Դուք նաև կսովորեք, թե ինչպես մշակել լեզվի թարգմանության գործիքներ, ամփոփել տեքստը և ստեղծել չաթ-բոտեր: 

Դասընթացը նախագծվել և դասավանդվում է NLP, մեքենայական ուսուցման և խորը ուսուցման մասնագետների կողմից: Այդ փորձագետներից երկուսն են Յունես Բենսուդա Մուրրին՝ Սթենֆորդի համալսարանի AI-ի հրահանգիչ, և Լուկաշ Կայզերը՝ Google Brain-ի անձնակազմի հետազոտող գիտնական, ով համահեղինակել է Tensorflow-ը: 

Ահա այս դասընթացի հիմնական ասպեկտներից մի քանիսը. 

• Լոգիստիկ ռեգրեսիա, միամիտ Բայես և բառերի վեկտորներ՝ տրամադրությունների վերլուծություն իրականացնելու, անալոգիաները ամբողջականացնելու և բառեր թարգմանելու համար
  
• Դինամիկ ծրագրավորում, թաքնված Markov մոդելներ և բառերի ներկառուցումներ ավտոմատ ուղղման համար
  
• Օգտագործեք խիտ և կրկնվող նեյրոնային ցանցեր, LSTM-ներ, GRU-ներ և սիամական ցանցեր Tensorflow-ում և Trax-ում
  
• Կոդավորող-ապակոդավորիչ, պատճառահետևանք և ինքնավստահություն՝ T5-ի, Բերտի, տրանսֆորմատորի և ռեֆորմատորի հետ միասին
  
• Միջանկյալ մակարդակ
  
• Տևողությունը՝ 4 ամիս, 6 ժամ/շաբաթը
  

2. Բնական լեզվի մշակում TensorFlow-ում (Coursera)

Այս դասընթացը ուղղված է ծրագրային ապահովման մշակողներին, ովքեր ցանկանում են ստեղծել AI-ի վրա հիմնված ալգորիթմներ: Այն սովորեցնում է ձեզ TensorFlow-ի լավագույն փորձը, և դուք կկառուցեք NLP համակարգեր՝ օգտագործելով այն: Դուք նաև կսովորեք մշակել տեքստը, ներառյալ նշանավորումը, ինչպես նաև վերարտադրել նախադասությունները որպես վեկտորներ: Այս դասընթացի մյուս մասերը ներառում են RNN-ների, GRU-ների և LSTM-ների կիրառումը Tensorflow-ում: 

Առաջարկվում է անցնել TensorFlow մասնագիտացման առաջին 2 դասընթացները և լավ պատկերացում ունենալ Python-ում կոդավորման մասին՝ նախքան այս դասընթացն անցնելը:

Ահա այս դասընթացի հիմնական ասպեկտներից մի քանիսը. 

• Վերապատրաստեք LSTM-ը գոյություն ունեցող տեքստի վրա
  
• Կառուցեք NLP համակարգեր՝ օգտագործելով TensorFlow
  
• RNN-ների, GRU-ների և LSTM-ների կիրառում TensorFlow-ում
  
• Միջանկյալ մակարդակ
  
• Duration: 14 ժամ

3. Բնական լեզվի մշակում Python-ում (Datacamp)

Այս դասընթացը ձեզ տրամադրում է NLP-ի հիմնական հմտությունները, որոնք անհրաժեշտ են տվյալները արժեքավոր պատկերացումների վերածելու համար: Դուք կսովորեք, թե ինչպես ավտոմատ կերպով արտագրել TED ելույթները, և դասընթացը կներկայացնի հայտնի NLP Python գրադարանները, ինչպիսիք են NLTK, scikit-learn, spaCy և SpeechRecognition: 

Ահա այս դասընթացի հիմնական ասպեկտներից մի քանիսը. 

• Կառուցեք ձեր սեփական չաթբոտը
  
• Տառադարձեք աուդիո ֆայլերը
  
• Քաղեք պատկերացումներ իրական աշխարհի աղբյուրներից
  
• Տառադարձեք Ted Talks-ը
  
• Ընդհանուր 6 դասընթաց
  
• Duration: 25 ժամ

4. Ֆունկցիոնալ ճարտարագիտություն NLP-ի համար Python-ում (Datacamp)

Այս դասընթացը ձեզ սովորեցնում է տեխնիկա, որը թույլ կտա ձեզ տեքստից հանել օգտակար տեղեկատվություն և մշակել դրանք ML մոդելների կիրառման համար հարմար ձևաչափով: Ավելի կոնկրետ՝ դուք կիմանաք POS հատկորոշման, անվանակոչված կազմակերպությունների ճանաչման, ընթեռնելիության գնահատականների, n-gram և tf-idf մոդելների մասին և ինչպես դրանք իրականացնել՝ օգտագործելով scikit-learn և spaCy: Դուք նաև կսովորեք հաշվարկել, թե որքանով են նման երկու փաստաթղթերը միմյանց: Ընթացքում դուք կկանխատեսեք ֆիլմերի ակնարկների տրամադրությունը և կստեղծեք ֆիլմերի և Ted Talk-ի խորհուրդներ: Դասընթացից հետո դուք կկարողանաք մշակել ցանկացած տեքստի կարևոր առանձնահատկություններ և լուծել տվյալների գիտության ամենադժվար խնդիրներից մի քանիսը:

Ահա այս դասընթացի հիմնական ասպեկտներից մի քանիսը. 

• NLP-ի հիմունքները, ինչպիսիք են բառերի նույնականացումը և տարանջատումը
  
• Հաշվեք, թե որքանով են նման 2 փաստաթղթերը միմյանց
• Հիմնական և առաջադեմ գրադարաններ
  
• Ընդհանուր 4 դասընթաց
  
• Ավելի քան 50 վարժություն և 15 տեսանյութ
  
• Duration: 4 ժամ

5. Ընդլայնված NLP SpaCy-ով (Datacamp)

Այս դասընթացում դուք կսովորեք, թե ինչպես օգտագործել spaCy-ը՝ Python-ում NLP-ի համար արագ զարգացող արդյունաբերական ստանդարտ գրադարանը, կառուցելու բնական լեզվի ըմբռնման առաջադեմ համակարգեր՝ օգտագործելով ինչպես կանոնների վրա հիմնված, այնպես էլ մեքենայական ուսուցման մոտեցումները:

Ահա այս դասընթացի հիմնական ասպեկտներից մի քանիսը. 

• Գտնել բառեր, արտահայտություններ, անուններ և հասկացություններ
• Լայնածավալ տվյալների վերլուծություն
• Վերամշակող խողովակաշարեր
• Նյարդային ցանցի մոդելի ուսուցում