行业认证
5 个“最佳”NLP 课程和认证（2024 年 XNUMX 月）
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随着我们进一步进入依赖人工智能技术的数据驱动世界，自然语言处理（NLP）正在成为最需要的技能之一。它几乎无处不在，但最显着的是网络搜索、广告、客户服务、语言翻译服务、情感分析等。
NLP 认证对于希望成为该领域领导者的个人至关重要。
以下是目前可用的前 5 个 NLP 认证：
1. 自然语言处理专业 (Coursera)
本专业课程旨在帮助您准备设计用于问答和情感分析的 NLP 应用程序。 您还将学习如何开发语言翻译工具、总结文本和构建聊天机器人。
该课程由 NLP、机器学习和深度学习领域的专家设计和授课。其中两位专家是斯坦福大学人工智能讲师尤尼斯·本苏达·穆里 (Younes Bensouda Mourri) 和谷歌大脑研究员、Tensorflow 合著者卢卡斯·凯泽 (Lukasz Kaiser)。
以下是本课程的一些主要方面：
- 使用逻辑回归、朴素贝叶斯和词向量来实现情感分析、完成类比和翻译单词
- 动态规划、隐马尔可夫模型和用于自动校正的词嵌入
- 在 Tensorflow 和 Trax 中使用密集和循环神经网络、LSTM、GRU 和 Siamese 网络
- 编码器-解码器、因果和自注意力，以及 T5、Bert、transformer 和 Reformer
- 中级水平
- 持续时间：4 个月，6 小时/周
2. TensorFlow 中的自然语言处理 (Coursera)
本课程面向希望构建人工智能算法的软件开发人员。 它教您最佳的 TensorFlow 实践，您将使用它构建 NLP 系统。 您还将学习处理文本，包括标记化，以及将句子重新表示为向量。 本课程的其他部分涉及在 Tensorflow 中应用 RNN、GRU 和 LSTM。
建议您先学习 TensorFlow 专业化的前 2 门课程，并在学习本课程之前对 Python 编码有深入的了解。
以下是本课程的一些主要方面：
- 在现有文本上训练 LSTM
- 使用 TensorFlow 构建 NLP 系统
- 在 TensorFlow 中应用 RNN、GRU 和 LSTM
- 中级水平
- 时间：14小时
3. Python 中的自然语言处理 (Datacamp)
本课程为您提供将数据转化为有价值的见解所需的核心 NLP 技能。 您将学习如何自动转录 TED 演讲，课程将介绍流行的 NLP Python 库，例如 NLTK、scikit-learn、spaCy 和 SpeechRecognition。
以下是本课程的一些主要方面：
- 构建您自己的聊天机器人
- 转录音频文件
- 从现实世界的来源中提取见解
- 转录 Ted 演讲
- 共 6 门课程
- 时间：25小时
4. Python 中的 NLP 特征工程 (Datacamp)
本课程教您一些技术，使您能够从文本中提取有用的信息，并将其处理成适合应用机器学习模型的格式。 更具体地说，您将了解 POS 标记、命名实体识别、可读性分数、n-gram 和 tf-idf 模型，以及如何使用 scikit-learn 和 spaCy 实现它们。 您还将学习计算两个文档彼此的相似程度。 在此过程中，您将预测电影评论的情绪并构建电影和 Ted Talk 推荐器。 完成本课程后，您将能够从任何文本中设计出关键功能，并解决数据科学中一些最具挑战性的问题！
以下是本课程的一些主要方面：
- NLP 基础知识，例如识别和分隔单词
- 计算 2 个文档彼此之间的相似程度
- 基础库和高级库
- 共 4 门课程
- 超过 50 个练习和 15 个视频
- 时间：4小时
5. 使用 SpaCy 进行高级 NLP (Datacamp)
在本课程中，您将学习如何使用 spaCy（一个快速增长的 Python NLP 行业标准库），使用基于规则的方法和机器学习方法来构建高级自然语言理解系统。
以下是本课程的一些主要方面：
- 查找单词、短语、名称和概念
- 大规模数据分析
- 加工管道
- 训练神经网络模型
