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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

Alex McFarland 是一位人工智能记者和作家,致力于探索人工智能的最新发展。他与全球众多人工智能初创公司和出版物合作。