5 საუკეთესო NLP კურსი და სერთიფიკატი (2024 წლის ივლისი)

რაც უფრო შორს მივდივართ მონაცემებზე ორიენტირებულ სამყაროში, რომელიც დამოკიდებულია AI ტექნოლოგიებზე, ბუნებრივი ენის დამუშავება ან NLP ხდება ერთ-ერთი ყველაზე მოთხოვნადი უნარი. ის თითქმის ყველგან არის წარმოდგენილი, მაგრამ ყველაზე გამორჩეულად ვებ ძიებებში, რეკლამაში, მომხმარებელთა მომსახურებაში, ენის თარგმნის სერვისებში, განწყობის ანალიზში და სხვა. 

NLP სერთიფიკატები გადამწყვეტია იმ ინდივიდისთვის, რომელიც ცდილობს იყოს ლიდერი ამ სფეროში. 

აქ არის ტოპ 5 NLP სერთიფიკატი ამჟამად ხელმისაწვდომი:

1. ბუნებრივი ენის დამუშავების სპეციალიზაცია (კურსები)

ეს სპეციალიზაციის კურსი მიზნად ისახავს მოგამზადოთ NLP აპლიკაციების შესაქმნელად კითხვებზე პასუხის გაცემის და განწყობის ანალიზისთვის. თქვენ ასევე შეისწავლით თუ როგორ უნდა განავითაროთ ენის თარგმნის ხელსაწყოები, შეაჯამოთ ტექსტი და შექმნათ ჩატბოტები. 

კურსი შემუშავებულია და ისწავლება NLP, მანქანათმცოდნეობის და ღრმა სწავლის ექსპერტების მიერ. ამ ექსპერტებიდან ორია იუნეს ბენსუდა მოური, სტენფორდის უნივერსიტეტის ხელოვნური ინტელექტის ინსტრუქტორი და ლუკაშ კაიზერი, Google Brain-ის თანამშრომლების კვლევის მეცნიერი, რომელიც თანაავტორი იყო Tensorflow. 

აქ მოცემულია ამ კურსის რამდენიმე ძირითადი ასპექტი: 

• ლოგისტიკური რეგრესია, გულუბრყვილო ბეისი და სიტყვების ვექტორები განსახორციელებლად სენტიმენტების ანალიზის, ანალოგების დასრულებასა და სიტყვების თარგმნისთვის
  
• დინამიური პროგრამირება, ფარული მარკოვის მოდელები და სიტყვების ჩაშენება ავტომატური კორექტირებისთვის
  
• გამოიყენეთ მკვრივი და განმეორებადი ნერვული ქსელები, LSTM, GRU და სიამის ქსელები Tensorflow-სა და Trax-ში
  
• შიფრატორი-დეკოდერი, მიზეზობრივი და თვითყურადღება, T5-თან, ბერტთან, ტრანსფორმატორთან და რეფორმატორთან ერთად
  
• შუალედური დონე
  
• ხანგრძლივობა: 4 თვე, 6 საათი/კვირაში
  

2. ბუნებრივი ენის დამუშავება TensorFlow-ში (Coursera)

ეს კურსი განკუთვნილია პროგრამული უზრუნველყოფის შემქმნელებისთვის, რომლებიც ცდილობენ შექმნან ხელოვნური ინტელექტის მქონე ალგორითმები. ის გასწავლით TensorFlow-ის საუკეთესო პრაქტიკას და თქვენ ააშენებთ NLP სისტემებს მის გამოყენებით. თქვენ ასევე ისწავლით ტექსტის დამუშავებას, მათ შორის ტოკენიზაციას, ასევე წინადადებების ვექტორებად აღდგენას. ამ კურსის სხვა ნაწილები მოიცავს RNN-ების, GRU-ების და LSTM-ების გამოყენებას Tensorflow-ში. 

რეკომენდირებულია გაიაროთ TensorFlow სპეციალობის პირველი 2 კურსი და გაიგოთ პითონში კოდირების სოლიდური გაგება ამ კურსის დაწყებამდე.

აქ მოცემულია ამ კურსის რამდენიმე ძირითადი ასპექტი: 

• ივარჯიშეთ LSTM არსებულ ტექსტზე
  
• შექმენით NLP სისტემები TensorFlow-ის გამოყენებით
  
• RNN-ების, GRU-ების და LSTM-ების გამოყენება TensorFlow-ში
  
• შუალედური დონე
  
• ხანგრძლივობა: ჰიტები საათი

3. ბუნებრივი ენის დამუშავება პითონში (Datacamp)

ეს კურსი გაწვდით NLP-ის ძირითად უნარებს, რომლებიც საჭიროა მონაცემების ღირებულ შეხედულებებად გადაქცევისთვის. თქვენ შეისწავლით თუ როგორ გადაიწეროთ TED საუბრების ავტომატური ტრანსკრიბცია და კურსი გაგაცნობთ პოპულარულ NLP Python ბიბლიოთეკებს, როგორიცაა NLTK, scikit-learn, spaCy და SpeechRecognition. 

აქ მოცემულია ამ კურსის რამდენიმე ძირითადი ასპექტი: 

• შექმენით თქვენი საკუთარი ჩატბოტი
  
• აუდიო ფაილების ტრანსკრიფცია
  
• ამოიღეთ ინფორმაცია რეალური სამყაროს წყაროებიდან
  
• ტედ საუბრების ტრანსკრიფცია
  
• სულ 6 კურსი
  
• ხანგრძლივობა: ჰიტები საათი

4. ფუნქციური ინჟინერია NLP-სთვის Python-ში (Datacamp)

ეს კურსი გასწავლით ტექნიკას, რომელიც საშუალებას მოგცემთ ამოიღოთ სასარგებლო ინფორმაცია ტექსტიდან და დაამუშავოთ ისინი ML მოდელების გამოსაყენებლად შესაფერის ფორმატში. უფრო კონკრეტულად, თქვენ გაეცნობით POS ტეგების, დასახელებული ერთეულების ამოცნობას, წაკითხვის ქულებს, n-gram და tf-idf მოდელებს და როგორ უნდა დანერგოთ ისინი scikit-learn-ისა და spaCy-ის გამოყენებით. თქვენ ასევე ისწავლით გამოთვლას, თუ რამდენად ჰგავს ორი დოკუმენტი ერთმანეთს. ამ პროცესში, თქვენ იწინასწარმეტყველებთ ფილმების მიმოხილვების გრძნობას და შექმნით ფილმების და Ted Talk-ის რეკომენდიტორებს. კურსის შემდეგ, თქვენ შეძლებთ ნებისმიერი ტექსტის კრიტიკული მახასიათებლების ინჟინერირებას და მონაცემთა მეცნიერების ზოგიერთი ყველაზე რთული პრობლემის გადაჭრას!

აქ მოცემულია ამ კურსის რამდენიმე ძირითადი ასპექტი: 

• NLP საფუძვლები, როგორიცაა სიტყვების იდენტიფიცირება და გამოყოფა
  
• გამოთვალეთ რამდენად ჰგავს 2 დოკუმენტი ერთმანეთს
• ძირითადი და მოწინავე ბიბლიოთეკები
  
• სულ 4 კურსი
  
• 50-ზე მეტი ვარჯიში და 15 ვიდეო
  
• ხანგრძლივობა: ჰიტები საათი

5. გაფართოებული NLP SpaCy-ით (Datacamp)

ამ კურსში თქვენ შეისწავლით თუ როგორ გამოიყენოთ spaCy, სწრაფად მზარდი ინდუსტრიის სტანდარტის ბიბლიოთეკა NLP-სთვის Python-ში, ბუნებრივი ენის გაგების მოწინავე სისტემების შესაქმნელად, როგორც წესებზე დაფუძნებული, ასევე მანქანური სწავლების მიდგომების გამოყენებით.

აქ მოცემულია ამ კურსის რამდენიმე ძირითადი ასპექტი: 

• სიტყვების, ფრაზების, სახელების და ცნებების მოძიება
• მონაცემთა ფართომასშტაბიანი ანალიზი
• გადამამუშავებელი მილსადენები
• ნერვული ქსელის მოდელის სწავლება