13 หลักสูตร NLP ที่ดีที่สุดในการเรียนรู้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ

นี่คือรายชื่อหลักสูตรและความเชี่ยวชาญเฉพาะทางของ NLP เพื่อช่วยให้คุณเริ่มต้นเส้นทางการประมวลผลภาษาธรรมชาติของคุณ!

การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) อยู่ที่ จุดบรรจบของวิทยาการคอมพิวเตอร์ และ ภาษาศาสตร์เชิงคำนวณ ตั้งแต่การวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าไปจนถึงการผลักดันการตัดสินใจทางการตลาดไปจนถึงการแปลด้วยคอมพิวเตอร์และแชทบอท NLP กำลังขับเคลื่อนทุกภาคส่วน

หากคุณมีประสบการณ์ในการสร้างโมเดลแมชชีนเลิร์นนิง คุณสามารถเพิ่ม NLP ลงในกล่องเครื่องมือของคุณเพื่อแก้ปัญหาต่างๆ ได้: การสรุปข้อความ การตอบคำถาม การสร้างภาษาธรรมชาติ และอื่นๆ

เราจะพิจารณาข้อกำหนดด้านทักษะกว้างๆ สำหรับบทบาท NLP จากนั้นดำเนินการตามรายการแหล่งข้อมูลที่คัดสรรแล้วเพื่อเริ่มต้นใช้งานการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

เส้นทางอาชีพ NLP: วิศวกร NLP, นักพัฒนา NLP และอีกมากมาย

ความก้าวหน้าในการวิจัยได้กระตุ้นการพัฒนาเทคนิค NLP สมัยใหม่ ด้วยเงินเดือนเฉลี่ยมากกว่า 117K USD บทบาทวิศวกร NLP และนักพัฒนาเพิ่งได้รับความนิยม

ชุดทักษะมีความหลากหลายตั้งแต่การรวบรวมข้อมูลสำหรับงาน NLP ขั้นปลายและความรู้ในการทำงานเกี่ยวกับแนวคิดทางภาษาศาสตร์ เช่น การแยกวิเคราะห์การพึ่งพาและการแท็ก Part-of-Speech (POS) ไปจนถึงความรู้ในการทำงานของแบบจำลองหม้อแปลง

เพื่อเข้าสู่ NLP ความเชี่ยวชาญในการเขียนโปรแกรมและการเรียนรู้ของเครื่อง ต้องระบุ. คุณควรมีประสบการณ์เกี่ยวกับเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึก เช่น PyTorch และ TensorFlow และไลบรารี NLP เช่น spaCy และ HuggingFace

หลักสูตรการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP)

ต่อไป มาดูหลักสูตรที่ดีที่สุดที่มีอยู่ในแพลตฟอร์มการเรียนรู้ยอดนิยม นอกจากนี้ เราจะระบุข้อกำหนดเบื้องต้นที่คุณต้องใช้เพื่อให้ได้ประโยชน์สูงสุดจากหลักสูตรเหล่านี้

CS224n: NLP กับการเรียนรู้เชิงลึก

สอนโดย Prof. Chris Manning, CS224n: NLP with Deep Learning ซึ่งเปิดสอนที่ Stanford เป็นหนึ่งในหลักสูตรที่ดีที่สุดในการเรียนรู้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ การบรรยายมีอยู่ใน YouTube และบันทึกการบรรยายและสมุดบันทึกแบบฝึกหัด—จากข้อเสนอปัจจุบันและก่อนหน้านี้—มีให้ใช้งานฟรีบนเว็บไซต์ของหลักสูตร

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• การเขียนโปรแกรมด้วยภาษาไพธอน
• คณิตศาสตร์: สถิติ ความน่าจะเป็น แคลคูลัส พีชคณิตเชิงเส้น
• รากฐานการเรียนรู้ของเครื่อง

หลักสูตรนี้เป็นหลักสูตรระยะยาวภาคการศึกษาที่ครอบคลุมหัวข้อ NLP ในวงกว้าง:

• เวกเตอร์คำ
• เครือข่ายประสาทกำเริบ
• แบบจำลองความสนใจและคำย่อย
• หม้อแปลงและการประยุกต์ใช้

ราคา : ฟรี

ความเชี่ยวชาญ NLP: Coursera

ความเชี่ยวชาญด้านการประมวลผลภาษาธรรมชาติโดย DeepLearning.AI บน Coursera เป็นหนึ่งในแหล่งข้อมูลการเรียนรู้ยอดนิยม ความเชี่ยวชาญนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสอนเทคนิค NLP แบบดั้งเดิมผ่านสี่หลักสูตรไปจนถึงความก้าวหน้าล่าสุด เช่น โมเดลทรานส์ฟอร์เมอร์และรีฟอร์มเมอร์

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• Python ระดับกลาง
• การเรียนรู้ของเครื่องและความรู้เกี่ยวกับกรอบการเรียนรู้เชิงลึก
• แคลคูลัส พีชคณิตเชิงเส้น สถิติ

ต่อไปนี้เป็นหลักสูตรเฉพาะทาง:

• NLP พร้อมการจำแนกประเภทและเวคเตอร์สเปซ
• NLP กับโมเดลความน่าจะเป็น
• NLP กับ Sequence Models
• NLP กับ Attention Models

แต่ละหลักสูตรในความเชี่ยวชาญจะใช้เวลาเรียนมากกว่า 30 ชั่วโมงและใช้เวลาสองสามเดือนจึงจะจบหลักสูตรเฉพาะทางทั้งหมด

ต่อไปนี้คือโครงการบางส่วนที่คุณจะสร้างขึ้นเมื่อคุณทำงานผ่านความเชี่ยวชาญพิเศษนี้:

• รูปแบบการเติมข้อความอัตโนมัติ
• การตอบคำถามโดยใช้ BERT
• การสรุปข้อความ
• แชทบอทใช้โมเดลรีฟอร์มเมอร์

NLP ใน TensorFlow: Coursera

หากคุณคุ้นเคยกับ TensorFlow อยู่แล้ว คุณสามารถใช้ NLP ใน TensorFlow โดย DeepLearning.AI บน Coursera เพื่อสร้างโมเดล NLP ด้วย TensorFlow

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• Python และคณิตศาสตร์
• ความรู้ในการทำงานของ TensorFlow

หลักสูตรครอบคลุมสิ่งต่อไปนี้:

• การใช้ TensorFlow API สำหรับการทำโทเค็นข้อความและการประมวลผลล่วงหน้า
• การฝังคำ
• การสร้างภาษาธรรมชาติ

แบบจำลองลำดับ: Coursera

หลักสูตร Sequence Models โดย DeepLearning.AI บน Coursera ใน Deep Learning Specialization ได้รับการออกแบบมาเพื่อให้ผู้เรียนมีความรู้ด้าน NLP ในช่วงระยะเวลา 4 สัปดาห์

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• หลาม
• การเรียนรู้ของเครื่องและพีชคณิตเชิงเส้น

หลักสูตรครอบคลุมโมเดลลำดับสำหรับ NLP โดยเน้นที่สิ่งต่อไปนี้:

• เครือข่ายประสาทที่เกิดซ้ำระดับอักขระ (RNNs) สำหรับการสร้างแบบจำลองภาษา
• ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับกลไกการให้ความสนใจ ความสนใจของตนเองและหลายหัว
• การใช้ Hugging Face Transformers ในการตอบคำถาม

NLP: กอดหน้า

ทีม Hugging Face เปิดตัวหลักสูตร NLP ฟรี ซึ่งครอบคลุมแนวคิดพื้นฐานไปจนถึงขั้นสูง โดยเน้นที่การทำงานร่วมกับระบบนิเวศ Hugging Face

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• ความเชี่ยวชาญใน Python
• ความรู้ในการทำงานของการเรียนรู้เชิงลึก
• ประสบการณ์กับ PyTorch และ TensorFlow (มีประโยชน์แต่ไม่จำเป็น)

หลักสูตรนี้มี 12 บทและแบ่งออกเป็นสามส่วนซึ่งครอบคลุมเนื้อหาต่อไปนี้:

• ใช้ Hugging Face แปลงร่าง
• ทำความเข้าใจกับชุดข้อมูลและไลบรารี Tokenizers
• การใช้งานขั้นสูงของหม้อแปลง การปรับโมเดลให้เหมาะสมสำหรับการผลิต

คุณมีสิทธิ์เข้าถึงวิดีโอบรรยายสั้นๆ ส่วนที่เป็นข้อความสำหรับแนวคิด และสมุดบันทึก Colab

ราคา : ฟรี

NLP บน Google Cloud: Pluralsight

NLP บน Google Cloud แนะนำผู้เรียนในการสร้างโซลูชัน NLP โดยใช้ Vertex AI บนแพลตฟอร์ม Google Cloud

วิชาบังคับก่อน : ความรู้ในการทำงานของ GCP

หลักสูตรนี้แนะนำผู้เรียนเกี่ยวกับสิ่งต่อไปนี้:

• การแสดงข้อความ
• การทำงานกับ DialogFlow API
• การสร้างเครือข่ายนิวรัล เครือข่ายนิวรัลที่เกิดซ้ำ (RNN) เครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (LSTM) และหน่วยที่เกิดซ้ำแบบเกท (GRUs)
• การใช้ Vertex AI
• กลไกการดึงดูดความสนใจและโมเดลภาษาขนาดใหญ่

สร้างโซลูชัน NLP ด้วย Azure

การสร้างโซลูชัน NLP ด้วย Microsoft Azure เป็นหลักสูตรตามโครงการบน Pluralsight ในหลักสูตรตามโครงการนี้ คุณจะได้เรียนรู้วิธีสร้างโซลูชัน NLP โดยการประมวลผลชุดข้อมูลทวีตของบทวิจารณ์ของลูกค้า

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• การเขียนโปรแกรมด้วยภาษาไพธอน
• ความคุ้นเคยกับพอร์ทัล Azure

งานหลักที่คุณต้องทำระหว่างทางมีดังต่อไปนี้:

• การตรวจจับภาษา
• การรับรู้เอนทิตีที่มีชื่อ
• การสกัดวลีสำคัญ
• การวิเคราะห์ความรู้สึก

NLP กับ PyTorch: พหูพจน์

NLP กับ PyTorch บน Pluralsight จะช่วยให้คุณเริ่มต้นกับ NLP ได้ หลักสูตรนี้ไม่ครอบคลุมถึงสถาปัตยกรรมทรานส์ฟอร์มล่าสุด แต่ครอบคลุมพื้นฐานมากมายเกี่ยวกับการประมวลผลภาษาธรรมชาติด้วย PyTorch

วิชาบังคับก่อน : คุ้นเคยกับ PyTorch

หลักสูตรนี้ครอบคลุมสิ่งต่อไปนี้:

• เครือข่ายประสาทกำเริบ (RNNs)
• การจำแนกข้อความแบบไบนารีและหลายคลาส
• การฝังเวกเตอร์คำ
• การวิเคราะห์ความรู้สึกโดยใช้เวกเตอร์คำ
• แบบจำลองลำดับต่อลำดับสำหรับการแปลภาษา

การเป็นผู้เชี่ยวชาญ NLP: Udacity

การเป็นผู้เชี่ยวชาญ NLP เป็นหลักสูตรการประมวลผลภาษาธรรมชาติระดับนาโนที่เปิดสอนโดย Udacity's School of AI หลักสูตรระดับนาโนนี้จะช่วยให้คุณเรียนรู้ทั้งเทคนิค NLP แบบดั้งเดิมและสมัยใหม่ เช่น การให้ความสนใจโดยการสร้างโครงการ

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• การเขียนโปรแกรมด้วยภาษาไพธอน
• สถิติ
• การเรียนรู้ของเครื่องและการเรียนรู้เชิงลึก

โปรแกรมของ Udacity ประกอบด้วยวิดีโอบรรยาย แบบฝึกหัดการเขียนโค้ด และโปรเจกต์สุดหิน ในหลักสูตรการประมวลผลภาษาธรรมชาติ คุณจะได้สร้างโครงการต่อไปนี้:

• ส่วนหนึ่งของการแท็กด้วยคำพูด (POS Tagging)
• โมเดลการแปลด้วยเครื่องแบบ end-to-end
• แบบจำลองการรู้จำเสียง

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับรหัสสำหรับ NLP

Code-First Introduction to NLP เป็นหลักสูตรที่ยอดเยี่ยมโดย fast.ai หากคุณต้องการทำความคุ้นเคยกับขอบเขตของ NLP หลักสูตรนี้สอนโดย Rachel Thomas และครอบคลุมแนวทางเครือข่ายประสาทแบบดั้งเดิมและโครงข่ายประสาทเทียมในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• การเขียนโปรแกรมด้วยภาษาไพธอน
• แนวคิดการเรียนรู้ของเครื่อง
• โครงข่ายประสาทเทียมด้วย PyTorch (มีประโยชน์แต่ไม่จำเป็น)

นี่คือภาพรวมของสิ่งที่หลักสูตรครอบคลุม:

1. NLP แบบดั้งเดิม : ส่วนนี้ครอบคลุมการประมวลผลข้อความโดยใช้นิพจน์ทั่วไป เทคนิคการแยกตัวประกอบของเมทริกซ์ เช่น Singular Value Decomposition (SVD) และ Naive Bayes สำหรับการจำแนกข้อความ
2. แนวทางโครงข่ายประสาทเทียมสู่ NLP : หลักสูตรนี้ครอบคลุมโครงข่ายประสาทเทียมที่เกิดซ้ำ แบบจำลอง seq2seq กลไกความสนใจ และแบบจำลองหม้อแปลงไฟฟ้า
3. ประเด็นด้านจริยธรรมใน NLP : หลักสูตรนี้ยังมีการบรรยายที่เน้นประเด็นด้านจริยธรรมที่เกิดจากการใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น อคติและข้อมูลบิดเบือนนี้

ราคา : ฟรี

NLP กับการเรียนรู้ของเครื่อง: ความรู้

NLP with Machine Learning นี้โดย Educative มุ่งเน้นให้ผู้เรียนคุ้นเคยกับแนวคิดที่สำคัญใน NLP Educative เป็นหนึ่งในแพลตฟอร์มการเรียนรู้ออนไลน์ที่ได้รับความนิยม ตั้งแต่การเตรียมการสัมภาษณ์และการออกแบบระบบไปจนถึงการเรียนรู้ของเครื่อง

หลักสูตรครอบคลุมสิ่งต่อไปนี้:

• การฝังคำ
• โมเดลภาษา
• การจำแนกข้อความ
• โมเดล seq2seq

NLP ใน Python: DataCamp

การประมวลผลภาษาธรรมชาติใน Python โดย Datacamp เป็นหลักสูตรทักษะที่มีโครงสร้างของหกหลักสูตร หลักสูตรเหล่านี้จะแนะนำให้ผู้เรียนรู้จักแง่มุมต่างๆ ของการประมวลผลภาษาธรรมชาติ

ข้อกำหนดเบื้องต้น

• ความเชี่ยวชาญใน Python
• ความเข้าใจเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง

แทร็กนี้ประกอบด้วยหลักสูตรต่อไปนี้:

• บทนำเกี่ยวกับ NLP ใน Python: เรียนรู้พื้นฐาน NLP เช่น นิพจน์ทั่วไปและเมธอดตามกฎ
• การวิเคราะห์ความคิดเห็นใน Python: สร้างโมเดลการวิเคราะห์ความคิดเห็นแบบ end-to-end ในชุดข้อมูลจริง เช่น บทวิจารณ์ภาพยนตร์ บทวิจารณ์ผลิตภัณฑ์ของ Amazon และทวีต
• การสร้างแชทบอทใน Python: สร้างแชทบอทโดยใช้ไลบรารี scikit-learn, spaCy และ Rasa NLU
• NLP ขั้นสูงพร้อม spaCy: สร้างไปป์ไลน์การประมวลผลภาษาธรรมชาติโดยใช้ spaCy สำหรับงานต่างๆ เช่น การจดจำเอนทิตีที่มีชื่อ
• การประมวลผลภาษาพูดใน Python: เรียนรู้วิธีสร้างแบบจำลองการรู้จำเสียงใน Python
• วิศวกรรมคุณลักษณะสำหรับ NLP ใน Python: เรียนรู้เทคนิคในการดึงคุณลักษณะจากข้อมูลข้อความ

หลักสูตร NLP: Lena Voita

หลักสูตร NLP เป็นส่วนเสริมของหลักสูตรการประมวลผลภาษาธรรมชาติที่ผู้เขียน Lena Voita สอนอยู่ที่ Yandex School of Data Analysis หลักสูตรนี้จัดเป็นส่วนๆ และมีบทเรียนเชิงโต้ตอบและบล็อกโพสต์ นอกจากนี้ยังมีสมุดจดและสรุปผลงานวิจัย

• การจำแนกประเภทข้อความ (ทั้งวิธีดั้งเดิมและวิธีโครงข่ายประสาทเทียม)
• การฝังคำ
• การประเมินแบบจำลองทางภาษา
• โมเดล seq2seq และความสนใจ
• ถ่ายทอดการเรียนรู้ NLP

ราคา : ฟรี

บทสรุป

ฉันหวังว่าคุณจะพบว่ารายการทรัพยากรการเรียนรู้นี้มีประโยชน์ ขึ้นอยู่กับข้อกำหนดเบื้องต้นและความมุ่งมั่นของเวลา คุณสามารถเลือกหลักสูตรหรือความเชี่ยวชาญที่สอดคล้องกับความสนใจของคุณได้ดีที่สุด เมื่อคุณได้รับความรู้พื้นฐานแล้ว อย่าลืมสร้างโครงการบนชุดข้อมูลจริงเพื่อเสริมและเสริมความเข้าใจของคุณ มีความสุขในการเข้ารหัส!

ต่อไป ตรวจสอบรายการสมุดบันทึกด้านวิทยาศาสตร์ข้อมูลที่คุณสามารถใช้สำหรับโครงการ NLP ถัดไปของคุณ!