5 “najboljih” NLP tečajeva i certifikata (lipanj 2024.)

Kako idemo dalje u svijet vođen podacima koji ovisi o AI tehnologijama, obrada prirodnog jezika ili NLP postaje jedna od najtraženijih vještina. Prisutan je gotovo posvuda, ali najviše u web pretraživanjima, oglašavanju, korisničkoj službi, uslugama prevođenja jezika, analizi raspoloženja i još mnogo toga. 

NLP certifikati ključni su za pojedinca koji želi biti lider u ovom području. 

Evo 5 trenutno dostupnih NLP certifikata:

1. Specijalizacija obrade prirodnog jezika (Coursera)

Ovaj tečaj specijalizacije ima za cilj pripremiti vas za dizajniranje NLP aplikacija za odgovaranje na pitanja i analizu osjećaja. Također ćete naučiti kako razviti alate za prevođenje jezika, sažeti tekst i izgraditi chatbotove. 

Tečaj su osmislili i predaju stručnjaci za NLP, strojno učenje i duboko učenje. Dva od tih stručnjaka su Younes Bensouda Mourri, instruktor umjetne inteligencije na Sveučilištu Stanford, i Lukasz Kaiser, istraživač u Google Brainu koji je koautor Tensorflowa. 

Evo nekih od glavnih aspekata ovog tečaja: 

• Logistička regresija, naivni Bayes i vektori riječi za implementaciju analize osjećaja, kompletne analogije i prijevod riječi
  
• Dinamičko programiranje, skriveni Markovljevi modeli i umetanje riječi za automatsko ispravljanje
  
• Koristite guste i rekurentne neuronske mreže, LSTM-ove, GRU-ove i sijamske mreže u Tensorflowu i Traxu
  
• Koder-dekoder, kauzalna i samopažnja, zajedno s T5, Bertom, transformatorom i reformatorom
  
• Srednja razina
  
• Trajanje: 4 mjeseca, 6 sati tjedno
  

2. Obrada prirodnog jezika u TensorFlowu (Coursera)

Ovaj je tečaj namijenjen programerima softvera koji žele izgraditi algoritme pokretane umjetnom inteligencijom. Uči vas najboljim praksama TensorFlowa i pomoću njega ćete izgraditi NLP sustave. Također ćete naučiti obraditi tekst, uključujući tokeniziranje, kao i zaustaviti rečenice kao vektore. Ostali dijelovi ovog tečaja uključuju primjenu RNN-ova, GRU-ova i LSTM-ova u Tensorflowu. 

Preporuča se da pohađate prva 2 tečaja specijalizacije TensorFlow i da dobro razumijete kodiranje u Pythonu prije nego što pođete na ovaj tečaj.

Evo nekih od glavnih aspekata ovog tečaja: 

• Obučite LSTM na postojećem tekstu
  
• Izgradite NLP sustave koristeći TensorFlow
  
• Primjena RNN-ova, GRU-ova i LSTM-ova u TensorFlowu
  
• Srednja razina
  
• Trajanje: 14 sati

3. Obrada prirodnog jezika u Pythonu (Datacamp)

Ovaj tečaj pruža vam osnovne NLP vještine potrebne za pretvaranje podataka u vrijedne uvide. Naučit ćete kako automatski transkribirati TED govore, a tečaj će predstaviti popularne NLP Python biblioteke kao što su NLTK, scikit-learn, spaCy i SpeechRecognition. 

Evo nekih od glavnih aspekata ovog tečaja: 

• Izgradite vlastiti chatbot
  
• Prijepis audio datoteka
  
• Izvucite uvide iz izvora iz stvarnog svijeta
  
• Transkribirajte Ted Talks
  
• Ukupno 6 tečajeva
  
• Trajanje: 25 sati

4. Inženjering značajki za NLP u Pythonu (Datacamp)

Ovaj tečaj vas uči tehnikama koje će vam omogućiti izdvajanje korisnih informacija iz teksta i njihovu obradu u format prikladan za primjenu ML modela. Točnije, naučit ćete o POS označavanju, prepoznavanju imenovanih entiteta, rezultatima čitljivosti, n-gram i tf-idf modelima i kako ih implementirati pomoću scikit-learn i spaCy. Također ćete naučiti izračunati koliko su dva dokumenta slična jedan drugome. U tom ćete procesu predvidjeti mišljenje o filmskim recenzijama i stvoriti preporuke za filmove i Ted Talk. Nakon tečaja moći ćete izraditi kritične značajke iz bilo kojeg teksta i riješiti neke od najizazovnijih problema u znanosti o podacima!

Evo nekih od glavnih aspekata ovog tečaja: 

• Osnove NLP-a poput prepoznavanja i odvajanja riječi
  
• Izračunajte koliko su dva dokumenta međusobno slična
• Osnovne i napredne biblioteke
  
• Ukupno 4 tečajeva
  
• Preko 50 vježbi i 15 videa
  
• Trajanje: 4 sati

5. Napredni NLP sa SpaCyjem (Datacamp)

U ovom tečaju naučit ćete kako koristiti spaCy, brzorastuću industrijsku standardnu ​​biblioteku za NLP u Pythonu, za izgradnju naprednih sustava za razumijevanje prirodnog jezika, koristeći pristupe temeljene na pravilima i pristupe strojnog učenja.

Evo nekih od glavnih aspekata ovog tečaja: 

• Pronalaženje riječi, fraza, imena i pojmova
• Analiza podataka velikih razmjera
• Cjevovodi za obradu
• Uvježbavanje modela neuronske mreže