5 найкращих курсів і сертифікатів НЛП (липень 2024 р.)

По мірі того, як ми просуваємось у світ, що керується даними і залежить від технологій ШІ, обробка природної мови, або НЛП, стає однією з найбільш затребуваних навичок. Він присутній майже всюди, але особливо в веб-пошуку, рекламі, обслуговуванні клієнтів, службах мовного перекладу, аналізі настроїв тощо. 

Сертифікати НЛП мають вирішальне значення для людини, яка прагне стати лідером у цій галузі. 

Ось 5 найкращих доступних сертифікатів НЛП:

1. Спеціалізація з обробки природної мови (Coursera)

Цей спеціалізований курс спрямований на підготовку вас до розробки додатків НЛП для відповідей на запитання та аналізу настроїв. Ви також дізнаєтеся, як розробляти інструменти для перекладу, узагальнювати текст і створювати чат-ботів. 

Курс розроблено та викладається експертами з НЛП, машинного та глибокого навчання. Двоє з цих експертів — Юнес Бенсуда Муррі, викладач ШІ в Стенфордському університеті, і Лукаш Кайзер, науковий співробітник Google Brain, який є співавтором Tensorflow. 

Ось деякі з основних аспектів цього курсу: 

• Логістична регресія, наївний Байєс і вектори слів для впровадження аналізу настроїв, повних аналогій і перекладу слів
  
• Динамічне програмування, приховані моделі Маркова та вбудовування слів для автоматичного виправлення
  
• Використовуйте щільні та рекурентні нейронні мережі, LSTM, GRU та сіамські мережі в Tensorflow і Trax
  
• Кодер-декодер, причинно-наслідковий зв'язок і самоувага разом з T5, Бертом, трансформатором і реформатором
  
• Середній рівень
  
• Тривалість: 4 місяці, 6 годин на тиждень
  

2. Обробка природної мови в TensorFlow (Coursera)

Цей курс призначений для розробників програмного забезпечення, які хочуть створювати алгоритми на основі ШІ. Він навчить вас найкращим практикам TensorFlow, і ви створите системи NLP, використовуючи його. Ви також навчитеся обробляти текст, включаючи токенізацію, а також репрезентувати речення як вектори. Інші частини цього курсу включають застосування RNN, GRU та LSTM у Tensorflow. 

Рекомендується пройти перші 2 курси спеціалізації TensorFlow і добре розуміти кодування на Python перед тим, як пройти цей курс.

Ось деякі з основних аспектів цього курсу: 

• Навчання LSTM на існуючому тексті
  
• Створюйте системи NLP за допомогою TensorFlow
  
• Застосування RNN, GRU та LSTM у TensorFlow
  
• Середній рівень
  
• Тривалість: 14 годин

3. Обробка природної мови в Python (Datacamp)

Цей курс надає вам основні навички НЛП, необхідні для перетворення даних у цінні ідеї. Ви дізнаєтесь, як автоматично транскрибувати виступи TED, а курс ознайомить із популярними бібліотеками NLP Python, такими як NLTK, scikit-learn, spaCy та SpeechRecognition. 

Ось деякі з основних аспектів цього курсу: 

• Створіть власного чат-бота
  
• Транскрибувати аудіофайли
  
• Отримайте інформацію з реальних джерел
  
• Транскрибувати Ted Talks
  
• Всього 6 курсів
  
• Тривалість: 25 годин

4. Розробка функцій для NLP на Python (Datacamp)

Цей курс навчить вас прийомам, які дозволять витягувати корисну інформацію з тексту та обробляти її у форматі, придатному для застосування моделей ML. Зокрема, ви дізнаєтеся про тегування POS, розпізнавання іменованих об’єктів, показники читабельності, моделі n-gram і tf-idf, а також про те, як їх реалізувати за допомогою scikit-learn і spaCy. Ви також навчитеся обчислювати, наскільки два документи схожі один на одного. У процесі ви будете передбачати настрої рецензій на фільми та створювати рекомендації щодо фільмів і Ted Talk. Пройшовши курс, ви зможете створювати важливі функції з будь-якого тексту та вирішувати деякі з найскладніших проблем у науці про дані!

Ось деякі з основних аспектів цього курсу: 

• Основи НЛП, такі як ідентифікація та розділення слів
  
• Обчисліть, наскільки 2 документи схожі один на одного
• Базові та розширені бібліотеки
  
• Всього 4 курсів
  
• Понад 50 вправ і 15 відео
  
• Тривалість: 4 годин

5. Advanced NLP with SpaCy (Datacamp)

У цьому курсі ви дізнаєтесь, як використовувати spaCy, галузеву стандартну бібліотеку для NLP на Python, яка швидко розвивається, для створення передових систем розуміння природної мови, використовуючи підходи як на основі правил, так і підходи машинного навчання.

Ось деякі з основних аспектів цього курсу: 

• Знаходження слів, словосполучень, імен і понять
• Аналіз великомасштабних даних
• Обробні трубопроводи
• Навчання моделі нейронної мережі