5 nejlepších NLP kurzů a certifikací (červenec 2024)

Jak se posouváme dále do světa založeného na datech závislého na technologiích AI, stává se zpracování přirozeného jazyka neboli NLP jednou z nejžádanějších dovedností. Je přítomen téměř všude, ale především ve vyhledávání na webu, reklamě, zákaznickém servisu, jazykových překladatelských službách, analýze sentimentu a dalších. 

Certifikace NLP jsou zásadní pro jednotlivce, kteří chtějí být lídrem v této oblasti. 

Zde je 5 nejlepších aktuálně dostupných NLP certifikací:

1. Specializace na zpracování přirozeného jazyka (kurzy)

Cílem tohoto specializačního kurzu je připravit vás na návrh aplikací NLP pro zodpovídání otázek a analýzu sentimentu. Dozvíte se také, jak vyvíjet nástroje pro překlad jazyků, sumarizovat text a vytvářet chatboty. 

Kurz byl navržen a vyučován odborníky na NLP, strojové učení a hluboké učení. Dva z těchto odborníků jsou Younes Bensouda Mourri, instruktor umělé inteligence na Stanfordské univerzitě, a Lukasz Kaiser, výzkumný pracovník společnosti Google Brain, který je spoluautorem Tensorflow. 

Zde jsou některé z hlavních aspektů tohoto kurzu: 

• Logistická regrese, naivní Bayes a slovní vektory pro implementaci analýzy sentimentu, kompletní analogie a překlad slov
  
• Dynamické programování, skryté Markovovy modely a vkládání slov pro automatickou opravu
  
• Používejte husté a opakující se neuronové sítě, LSTM, GRU a siamské sítě v Tensorflow a Trax
  
• Kodér-dekodér, kauzální a vlastní pozornost, spolu s T5, Bert, transformátor a reformátor
  
• Střední úroveň
  
• Délka: 4 měsíce, 6 hodin/týden
  

2. Zpracování přirozeného jazyka v TensorFlow (Coursera)

Tento kurz je zaměřen na vývojáře softwaru, kteří chtějí vytvářet algoritmy založené na umělé inteligenci. Naučí vás nejlepší praktiky TensorFlow a pomocí nich postavíte NLP systémy. Naučíte se také zpracovávat text včetně tokenizace a také resprestové věty jako vektory. Další části tohoto kurzu zahrnují aplikaci RNN, GRU a LSTM v Tensorflow. 

Před absolvováním tohoto kurzu se doporučuje absolvovat první 2 kurzy specializace TensorFlow a dobře rozumět kódování v Pythonu.

Zde jsou některé z hlavních aspektů tohoto kurzu: 

• Trénujte LSTM na existujícím textu
  
• Sestavte NLP systémy pomocí TensorFlow
  
• Aplikace RNN, GRU a LSTM v TensorFlow
  
• Střední úroveň
  
• Trvání: 14 hodin

3. Zpracování přirozeného jazyka v Pythonu (Datacamp)

Tento kurz vám poskytne základní dovednosti NLP potřebné k převodu dat na cenné poznatky. Naučíte se automaticky přepisovat přednášky TED a kurz představí oblíbené knihovny NLP Python, jako jsou NLTK, scikit-learn, spaCy a SpeechRecognition. 

Zde jsou některé z hlavních aspektů tohoto kurzu: 

• Sestavte si vlastního chatbota
  
• Přepis zvukových souborů
  
• Extrahujte poznatky z reálných zdrojů
  
• Přepis Ted Talks
  
• Celkem 6 kurzů
  
• Trvání: 25 hodin

4. Feature Engineering pro NLP v Pythonu (Datacamp)

Tento kurz vás naučí techniky, které vám umožní extrahovat užitečné informace z textu a zpracovat je do formátu vhodného pro použití modelů ML. Konkrétněji se dozvíte o značkování POS, rozpoznávání pojmenovaných entit, skóre čtenosti, modelech n-gram a tf-idf a jak je implementovat pomocí scikit-learn a spaCy. Naučíte se také spočítat, jak moc jsou si dva dokumenty podobné. V tomto procesu budete předpovídat sentiment filmových recenzí a vytvářet doporučující filmy a Ted Talk. Po kurzu budete schopni navrhnout kritické funkce z jakéhokoli textu a vyřešit některé z nejnáročnějších problémů ve vědě o datech!

Zde jsou některé z hlavních aspektů tohoto kurzu: 

• Základy NLP, jako je identifikace a oddělování slov
  
• Vypočítejte, jak podobné jsou si 2 dokumenty
• Základní a pokročilé knihovny
  
• Celkem 4 kurzů
  
• Více než 50 cvičení a 15 videí
  
• Trvání: 4 hodin

5. Pokročilé NLP s SpaCy (Datacamp)

V tomto kurzu se naučíte, jak používat spaCy, rychle se rozvíjející průmyslovou standardní knihovnu pro NLP v Pythonu, k budování pokročilých systémů porozumění přirozenému jazyku, a to pomocí přístupů založených na pravidlech i strojového učení.

Zde jsou některé z hlavních aspektů tohoto kurzu: 

• Hledání slov, frází, jmen a pojmů
• Analýza dat ve velkém měřítku
• Zpracování potrubí
• Trénink modelu neuronové sítě