13 najlepszych kursów NLP do nauki przetwarzania języka naturalnego

Oto lista kursów i specjalizacji NLP, które pomogą Ci rozpocząć przygodę z przetwarzaniem języka naturalnego!

Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) leży na przecięciu informatyki i lingwistyki komputerowej . Od analizy nastrojów opinii klientów, przez kierowanie decyzjami marketingowymi, po tłumaczenie maszynowe i chatboty, NLP napędza wszystkie sektory.

Jeśli masz doświadczenie w budowaniu modeli uczenia maszynowego, możesz dodać NLP do swojego zestawu narzędzi, aby rozwiązywać różne problemy: streszczanie tekstu, odpowiadanie na pytania, generowanie języka naturalnego i nie tylko.

Przyjrzymy się szerokim wymaganiom umiejętności dla ról NLP, a następnie przejdziemy do wyselekcjonowanej listy zasobów, aby rozpocząć przetwarzanie języka naturalnego.

Ścieżki kariery NLP: inżynier NLP, programista NLP i nie tylko

Postępy w badaniach napędzają rozwój nowoczesnych technik NLP. Ze średnią pensją przekraczającą 117 000 USD, role inżyniera i programisty NLP zyskały ostatnio na popularności.

Zestaw umiejętności jest zróżnicowany, od zbierania danych do dalszych zadań NLP i praktycznej znajomości pojęć lingwistycznych, takich jak analizowanie zależności i oznaczanie części mowy (POS), po praktyczną wiedzę na temat modeli transformatorów.

Aby dostać się do NLP, biegłość w programowaniu i uczeniu maszynowym jest wymagane. Powinieneś także mieć doświadczenie z platformami głębokiego uczenia, takimi jak PyTorch i TensorFlow oraz bibliotekami NLP, takimi jak spaCy i HuggingFace.

Kursy przetwarzania języka naturalnego (NLP).

Następnie przejrzyjmy niektóre z najlepszych kursów dostępnych na popularnych platformach edukacyjnych. Podamy również wymagania wstępne, których potrzebujesz, aby jak najlepiej wykorzystać te kursy.

CS224n: NLP z głębokim uczeniem

Prowadzony przez prof. Chrisa Manninga, CS224n: NLP z Deep Learning, oferowany w Stanford, jest jednym z najlepszych kursów do nauki przetwarzania języka naturalnego. Wykłady są dostępne na YouTube, a notatki z wykładów i zeszyty ćwiczeń — z bieżącej i poprzedniej oferty — są bezpłatnie dostępne na stronie internetowej kursu.

Wymagania wstępne

• Programowanie w Pythonie
• Matematyka: statystyka, prawdopodobieństwo, rachunek różniczkowy, algebra liniowa
• Podstawy uczenia maszynowego

Jest to semestralny kurs, który obejmuje szeroki zakres tematów NLP:

• Wektory słów
• Rekurencyjne sieci neuronowe
• Modele uwagi i podsłów
• Transformatory i aplikacje

Cennik : Bezpłatnie

Specjalizacja NLP: Coursera

Specjalizacja przetwarzania języka naturalnego autorstwa DeepLearning.AI na Coursera jest jednym z popularnych zasobów edukacyjnych. Ta specjalizacja ma na celu nauczanie tradycyjnych technik NLP poprzez cztery kursy do najnowszych osiągnięć, takich jak modele transformatorów i reformatorów.

Wymagania wstępne

• Python średniozaawansowany
• Uczenie maszynowe i znajomość frameworków głębokiego uczenia
• Rachunek różniczkowy, algebra liniowa, statystyka

Poniżej znajdują się kursy w specjalności:

• NLP z klasyfikacją i przestrzeniami wektorowymi
• NLP z modelami probabilistycznymi
• NLP z modelami sekwencji
• NLP z modelami uwagi

Ukończenie każdego kursu w tej specjalizacji zajmuje ponad 30 godzin, a ukończenie całej specjalizacji zajmuje kilka miesięcy.

Oto niektóre z projektów, które zbudujesz podczas pracy w ramach tej specjalizacji:

• Model autouzupełniania tekstu
• Odpowiadanie na pytania za pomocą BERT
• Podsumowanie tekstu
• Chatbot wykorzystujący model reformera

NLP w TensorFlow: Coursera

Jeśli znasz już TensorFlow, możesz skorzystać z NLP w TensorFlow autorstwa DeepLearning.AI na Coursera, aby zbudować modele NLP z TensorFlow.

Wymagania wstępne

• Python i matematyka
• Praktyczna znajomość TensorFlow

Kurs obejmuje:

• Wykorzystanie interfejsów API TensorFlow do tokenizacji i wstępnego przetwarzania tekstu
• Osadzanie słów
• Generacja języka naturalnego

Modele sekwencji: Coursera

Kurs Sequence Models prowadzony przez DeepLearning.AI na platformie Coursera w ramach specjalizacji Deep Learning ma na celu wyposażenie uczniów w praktyczną wiedzę na temat NLP przez okres 4 tygodni.

Wymagania wstępne

• Pyton
• Uczenie maszynowe i algebra liniowa

Kurs obejmuje modele sekwencji dla NLP, ze szczególnym uwzględnieniem:

• Rekurencyjne sieci neuronowe na poziomie znaków (RNN) do modelowania języka
• Wprowadzenie do mechanizmu uwagi, uwagi własnej i wielogłowej
• Używanie transformatorów Hugging Face do odpowiadania na pytania

NLP: przytulanie twarzy

Zespół Hugging Face wydał bezpłatny kurs NLP, obejmujący podstawowe i zaawansowane koncepcje, koncentrując się na pracy z ekosystemem Hugging Face.

Wymagania wstępne

• Biegłość w Pythonie
• Praktyczna wiedza o głębokim uczeniu się
• Doświadczenie z PyTorch i TensorFlow (pomocne, ale nie wymagane)

Kurs składa się z 12 rozdziałów i jest podzielony na trzy sekcje obejmujące następujące zagadnienia:

• Korzystanie z transformatorów do przytulania twarzy
• Zrozumienie bibliotek Datasets i Tokenizers
• Zaawansowane zastosowania transformatorów, optymalizacja modeli do produkcji

Masz dostęp do krótkich wykładów wideo, sekcji tekstowych z koncepcjami i notatników do współpracy.

Cennik : Bezpłatnie

NLP w Google Cloud: Pluralsight

NLP w Google Cloud wprowadza uczniów w budowanie rozwiązań NLP przy użyciu sztucznej inteligencji Vertex na platformie Google Cloud.

Wymagania wstępne : Praktyczna znajomość GCP

Ten kurs wprowadza uczniów w następujące zagadnienia:

• Reprezentacja tekstu
• Praca z API DialogFlow
• Budowanie sieci neuronowych, rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN), sieci Long Short Term Memory (LSTM) i bramkowanych jednostek rekurencyjnych (GRU)
• Korzystanie z sztucznej inteligencji wierzchołków
• Mechanizm uwagi i duże modele językowe

Zbuduj rozwiązanie NLP na platformie Azure

Budowanie rozwiązania NLP z Microsoft Azure to kurs oparty na projektach w Pluralsight. Na tym kursie opartym na projektach nauczysz się budować rozwiązanie NLP, przetwarzając zestawy danych tweetów z recenzjami klientów.

Wymagania wstępne

• Programowanie w Pythonie
• Znajomość portalu Azure

Kluczowe zadania, które będziesz wykonywać po drodze, obejmują:

• Wykrywanie języka
• Rozpoznawanie nazwanych jednostek
• Ekstrakcja kluczowych fraz
• Analiza nastrojów

NLP z PyTorch: Pluralsight

NLP z PyTorch w Pluralsight pomoże Ci rozpocząć pracę z NLP. Ten kurs nie obejmuje nowszej architektury transformatora, ale obejmuje wiele podstaw przetwarzania języka naturalnego za pomocą PyTorch.

Wymagania wstępne : Znajomość PyTorch

Ten kurs obejmuje:

• Powtarzające się sieci neuronowe (RNN)
• Klasyfikacja tekstu binarnego i wieloklasowego
• Osadzenia wektorów słów
• Analiza sentymentu za pomocą wektorów słów
• Modele sekwencji do sekwencji dla tłumaczenia językowego

Zostać ekspertem NLP: Udacity

Zostanie ekspertem NLP to oficjalny stopień nano przetwarzania języka naturalnego oferowany przez Szkołę AI Udacity. Ten program studiów nano pomoże Ci nauczyć się zarówno tradycyjnych, jak i nowoczesnych technik NLP, takich jak uwaga poprzez projekty budowlane.

Wymagania wstępne

• Programowanie w Pythonie
• Statystyka
• Uczenie maszynowe i uczenie głębokie

Programy Udacity składają się z wykładów wideo, ćwiczeń z kodowania i projektów zwieńczenia. Na tym kursie przetwarzania języka naturalnego zbudujesz następujące projekty:

• Część tagowania mowy (tagowanie POS)
• Kompleksowy model tłumaczenia maszynowego
• Model rozpoznawania mowy

Wprowadzenie do NLP po pierwsze

A Code-First Wprowadzenie do NLP to świetny kurs autorstwa fast.ai, jeśli chcesz zapoznać się z dziedziną NLP. Ten kurs jest prowadzony przez Rachel Thomas i obejmuje tradycyjne i sieci neuronowe podejście do przetwarzania języka naturalnego.

Wymagania wstępne

• Programowanie w Pythonie
• Koncepcje uczenia maszynowego
• Sieci neuronowe z PyTorch (pomocne, ale nie wymagane)

Oto przegląd tego, co obejmuje kurs:

1. Tradycyjne NLP : ta sekcja obejmuje przetwarzanie tekstu przy użyciu wyrażeń regularnych, techniki faktoryzacji macierzy, takie jak rozkład wartości osobliwych (SVD) i naiwną klasyfikację Bayesa do klasyfikacji tekstu.
2. Podejścia sieci neuronowych do NLP : kurs obejmuje powtarzające się sieci neuronowe, modele seq2seq, mechanizm uwagi i modele transformatorów
3. Kwestie etyczne w NLP : Ten kurs obejmuje również wykłady podkreślające niektóre kwestie etyczne wynikające z przetwarzania języka naturalnego, takie jak uprzedzenia i ta dezinformacja.

Cennik : Bezpłatnie

NLP z uczeniem maszynowym: edukacyjne

Ten NLP z uczeniem maszynowym autorstwa Educative koncentruje się na zapoznaniu uczniów z ważnymi pojęciami w NLP. Od przygotowania do rozmowy kwalifikacyjnej i projektowania systemu po uczenie maszynowe, Educative jest jedną z popularnych platform do nauki online.

Kurs obejmuje:

• Osadzanie słów
• Modele językowe
• Klasyfikacja tekstu
• modele Seq2seq

NLP w Pythonie: DataCamp

Przetwarzanie języka naturalnego w Pythonie firmy Datacamp to ustrukturyzowana ścieżka umiejętności składająca się z sześciu kursów. Kursy te wprowadzają uczniów w różne aspekty przetwarzania języka naturalnego.

Wymagania wstępne

• Biegłość w Pythonie
• Zrozumienie uczenia maszynowego

Ta ścieżka składa się z następujących kursów:

• Wprowadzenie do NLP w Pythonie: poznaj podstawy NLP, takie jak wyrażenia regularne i metody oparte na regułach.
• Analiza nastrojów w języku Python: Twórz kompleksowe modele analizy nastrojów na rzeczywistych zestawach danych, takich jak recenzje filmów, recenzje produktów Amazon i tweety.
• Tworzenie chatbotów w Pythonie: Twórz chatboty przy użyciu bibliotek scikit-learn, spaCy i Rasa NLU.
• Zaawansowane NLP ze spaCy: Twórz potoki przetwarzania języka naturalnego za pomocą spaCy do zadań takich jak rozpoznawanie nazwanych jednostek.
• Przetwarzanie języka mówionego w Pythonie: Naucz się tworzyć modele rozpoznawania mowy w Pythonie.
• Inżynieria funkcji dla NLP w języku Python: poznaj techniki wyodrębniania funkcji z danych tekstowych.

Kurs NLP: Lena Voita

Kurs NLP jest rozszerzeniem kursu przetwarzania języka naturalnego, który autorka, Lena Voita, prowadzi w Yandex School of Data Analysis. Kurs jest podzielony na sekcje i zawiera interaktywne lekcje oraz wpisy na blogu. Ponadto są zeszyty i streszczenia prac naukowych.

• Klasyfikacja tekstu (zarówno podejście tradycyjne, jak i sieci neuronowe)
• Osadzanie słów
• Ocena modeli językowych
• Modele Seq2seq i uwaga
• Transfer nauki dla NLP

Cennik : Bezpłatnie

Wniosek

Mam nadzieję, że ta lista zasobów edukacyjnych okazała się pomocna. Na podstawie wymagań wstępnych i zaangażowania czasowego możesz wybrać kurs lub specjalizację, która najlepiej odpowiada Twoim zainteresowaniom. Po zdobyciu podstawowej wiedzy pamiętaj o budowaniu projektów na rzeczywistych zestawach danych, aby uzupełnić i wzmocnić swoje zrozumienie. Miłego kodowania!

Następnie sprawdź listę notatników do nauki o danych, których możesz użyć w swoim następnym projekcie NLP!