Die 10 besten NLP-Online-Kurse und -Zertifizierungen im Jahr 2022 [Für Berufstätige]

Obwohl Natural Language Processing (NLP) uns schon seit geraumer Zeit begleitet, hat es dank Deep Learning erst vor kurzem branchenweite Aufmerksamkeit erlangt. Heute ist NLP ein Kernkompetenzbereich in Data Science und IT mit branchenübergreifenden Anwendungen, die darauf angewiesen sind, das Potenzial von Sprachdaten zu nutzen.

Im Wesentlichen sind NLP-Anwendungen darauf ausgelegt, relevante und aussagekräftige Informationen aus natürlichen menschlichen Sprachdaten zu extrahieren und Maschinen die Fähigkeit zu verleihen, mit Menschen zu interagieren.

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Was ist Natural Language Processing?

Um es in einfachen Worten auszudrücken, bezieht sich Natural Language Processing auf die Technik, fortschrittliche Computerprogramme zu verwenden, um natürliche menschliche Sprachen zu analysieren, zu verstehen und zu erzeugen. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine Teilmenge von Deep Learning, die die Leistungsfähigkeit von Informatik und Linguistik kombiniert, um menschliche Sprachen für Maschinen zugänglich und lesbar zu machen.

Durch die Interpretation unstrukturierter Daten einer oder mehrerer Sprachen (die aus mehreren Quellen wie Text, Audio usw. generiert wurden) führen NLP-Algorithmen eine Vielzahl von Funktionen aus, wie Stimmungsanalyse, Rechtschreib- und Grammatikprüfung, Erkennung benannter Entitäten, maschinelle Übersetzung, Textzusammenfassung, und Social-Media-Monitoring, um nur einige zu nennen.

Deep Learning Engineers und NLP Scientists konzentrieren sich in erster Linie darauf, innovative datengesteuerte Lösungen für geschäftliche Herausforderungen zu finden. Chatbots und virtuelle Assistenten (Siri und Alexa) sind zwei der herausragendsten NLP-Modelle, die das Gesicht des Kundensupports verändern.

NLP ist eine aufstrebende Technologie, die in der Branche schnell an Bedeutung gewinnt. NLP-Technologie unterstützt gezielte Werbung, Sprachunterstützung, Grammatikprüfung, Autokorrektur und Sprachübersetzer. Da NLP-Anwendungen weiter expandieren, wird die Nachfrage nach NLP-Experten massiv steigen.

Wenn Sie also die Nuancen der Verarbeitung natürlicher Sprache perfektionieren möchten, ist es jetzt an der Zeit, sich für einen NLP-Kurs anzumelden!

Sie fragen sich, was die besten NLP-Kurse im Moment sind? Hier ist eine Liste der zehn besten Online-NLP-Kurse für Sie!

Die besten NLP-Kurse

1. Microsoft: Erkunden Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache

Dies ist ein NLP-Kurs für Anfänger, der sich darauf konzentriert, den Lernenden die NLP-Grundlagen beizubringen, indem die Microsoft Azure-Plattform genutzt wird. Azure bietet eine Vielzahl von Diensten wie Textanalyse, Übersetzung, Sprachverständnis usw., die die Entwicklung von NLP-Anwendungen sehr einfach machen.

Dieser zweistündige Kurs umfasst vier Module – Text mit dem Textanalysedienst analysieren, Sprache erkennen und synthetisieren, Text und Sprache übersetzen und ein Sprachmodell mit Sprachverständnis erstellen.

2. Microsoft-zertifiziert: Azure-KI-Grundlagen

Dies ist ein Zertifizierungskurs für Fortgeschrittene von Microsoft, der es Fachleuten ermöglicht, KI- und ML-Konzepte und -Workloads zu beherrschen und zu lernen, wie man sie in Azure implementiert. Der Kurs misst fünf wesentliche Fähigkeiten – Beschreiben von KI-Workloads und Überlegungen, Beschreiben grundlegender Prinzipien des maschinellen Lernens auf Azure, Beschreiben von Funktionen von Computer Vision-Workloads auf Azure, Beschreiben von Funktionen von Natural Language Processing (NLP)-Workloads auf Azure und Beschreiben von Funktionen von Conversational AI Workloads auf Azure.

Jeder mit grundlegenden Programmierkenntnissen, sowohl mit technischem als auch mit nicht technischem Hintergrund, kann sich für diesen Kurs anmelden.

3. Advanced Certificate Program in Machine Learning und NLP (upGrad)

upGrad bietet diesen Kurzzeitkurs (sechs Monate) für Berufstätige an. Der Kurs umfasst über 250 Lernstunden und besteht aus fünf Modulen – Data Science Tool Kit, Statistics and Exploratory Data Analytics, Machine Learning, Machine Learning II und Natural Language Processing. Die Lernenden erkunden auch Tools wie Python, NLTK, Pandas, Numpy, Scikit-Learn, MySQL und Excel. Außerdem umfasst der Kurs mehr als fünf Industrieprojekte, Fallstudien und Aufgaben.

Studenten erhalten eine engagierte Betreuung und viele Möglichkeiten, mit Branchenexperten von Gramener, Actify und Flipkart zu interagieren. upGrad bietet allen Kandidaten Vermittlungshilfe für den Berufseinstieg. Nach Abschluss des Kurses erhalten die Schüler ein PG-Zertifikat vom IIIT-Bangalore.

4. Google Developers-Zertifizierung

Dies ist ein Zertifikatskurs der Stufe 1, der darauf ausgelegt ist, Ihr grundlegendes Wissen über die Arbeit mit und die Integration von ML-Techniken in reale Lösungen zu testen. Google bietet diesen Kurs in Partnerschaft mit TensorFlow an.

Kandidaten, die sich für diese Zertifizierung entscheiden, müssen Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing und reale Bilddaten verstehen. Man muss auch wissen, wie man TensorFlow-Modelle mit Computer Vision entwickelt.

Kandidaten, die die Prüfung erfolgreich bestehen, können dem Zertifikatsnetzwerk von TensorFlow beitreten und ihr Zertifikat und ihre Abzeichen in ihrem Lebenslauf, auf GitHub und in den Social-Media-Handles anzeigen und so potenzielle Beschäftigungsmöglichkeiten anziehen.

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5. Amazon: Machine Learning University-Kurs zur Verarbeitung natürlicher Sprache

Im Jahr 2016 startete Amazon seine hauseigene Machine Learning University (MLU), mit der Absicht, Kurse anzubieten, die ML-Praktikern helfen können, ihr Fachwissen zu verbessern und zu erweitern.

Dieser Kurs wird vom Amazon-Experten Cem Sazara (Applied Scientist) gehalten und hilft den Lernenden dabei, ein tiefes Verständnis für Datenvorverarbeitung, Modellbewertung und ML-Ressourcen zu entwickeln. Außerdem erwerben sie praktisches Wissen über NLP-spezifische Modellschulungen und -anwendungen.

Die Kursmaterialien sind auf GitHub verfügbar, und interessierte Kandidaten können über die YouTube -Seite von Amazon MLU einfach auf die Tutorials zugreifen .

Abgesehen von diesen Online-NLP-Kursen finden Sie hier einige andere Möglichkeiten, die von renommierten Instituten angeboten werden:

6. Advanced Certificate Program in Machine Learning und Deep Learning (upGrad)

Dieses ML- und DL-Programm ist ein weiterer sechsmonatiger Kurs von upGrad und umfasst außerdem fünf Module – Data Science Tool Kit, Statistics and Exploratory Data Analytics, Machine Learning, Machine Learning II und Deep Learning. Während die Lernenden in alle Machine Learning- und Deep Learning-Konzepte eingeführt werden, arbeiten sie auch an Branchenprojekten, Fallstudien und Aufgaben, um ihre praktischen Fähigkeiten zu verbessern.

Die Tool-Suite besteht aus Python Keras, TensorFlow, MySQL, Excel, Numpy, Matplolib und Scikit-Learn. Die Schüler erhalten persönliche Unterstützung durch Mentoren, Unterstützung bei der Vermittlung und nehmen an Einstellungskampagnen und Sitzungen zum Erstellen von Lebensläufen teil.

7. Von Sprachen zu Informationen (Stanford University)

Dieser Kurs ist eine ausgezeichnete Wahl für Anfänger. Es enthält relevante Lernmaterialien wie ein Python-Tutorial, Textverarbeitung mit Unix-Tools, Naive Bayes- und Stimmungsanalyse, logistische Regression, Informationsabruf, Vektorsemantik, neuronale Einbettungen, Empfehlungssysteme und vieles mehr. Es ist ein 3-monatiger Online-Kurs, der sich sowohl für Studenten als auch für Berufstätige eignet.

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8. Verarbeitung natürlicher Sprache mit Deep Learning (Stanford University)

Dies ist ein NLP-Kurs für Fortgeschrittene, für den die Kandidaten Python beherrschen und mit den Grundlagen von Analysis, Statistik und maschinellem Lernen vertraut sein müssen. Der Kurs konzentriert sich darauf, den Studenten die Recheneigenschaften natürlicher Sprachen, neuronale Netzwerkmodelle zum Verständnis natürlicher Sprachen und andere damit verbundene Konzepte wie Wortvektoren, syntaktische und semantische Verarbeitung beizubringen.

Am Ende dieses Kurses erlangen die Lernenden ein tiefes Verständnis für fortschrittliche neuronale Netzwerkalgorithmen zur Verarbeitung sprachlicher Daten.

9. Deep Learning für die Verarbeitung natürlicher Sprache (Universität Oxford)

Dieser fortgeschrittene NLP-Kurs konzentriert sich auf das Studium der jüngsten Fortschritte bei der Analyse und Generierung von Sprache und Text mit rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs). Die Schüler müssen verschiedene mathematische Konzepte wie Wahrscheinlichkeit, lineare Algebra und kontinuierliche Mathematik verstehen. Außerdem müssen sie mit grundlegenden ML-Konzepten vertraut sein.

Der Kurs vermittelt den Studierenden, die Definition einer Reihe von neuronalen Netzwerkmodellen, neuronalen Implementierungen von Aufmerksamkeitsmechanismen und Sequenzeinbettungsmodellen zu verstehen, Optimierungsalgorithmen für diese Modelle abzuleiten und zu implementieren und die standardmäßigen neuronalen Netzwerkmodelle für Sprachen auszuführen und zu bewerten.

10. Verarbeitung natürlicher Sprache (University of Washington)

Dieser Kurs umfasst alle relevanten NLP-Themen, darunter unter anderem Text, Klassifikation, Tagging, Parsing, maschinelle Übersetzung, Semantik, Diskursanalyse und Hidden-Markov-Modelle.

Neben dem Erwerb von Unterrichtswissen arbeiten die Studierenden an spannenden Projekten wie mehrsprachige Repräsentationen und Parsing, Codierung mit natürlicher Sprache, Erkennung und Extraktion von Ereignissen, interaktives Lernen für semantisches Parsing, Relationen- und Entitätsextraktion.

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Wenn Sie nach einem kurzfristigen maschinellen Lernkurs suchen, schauen Sie sich das maschinelle Lernprogramm des IIT Delhi in Zusammenarbeit mit upGrad an . IIT Delhi ist eine der renommiertesten Institutionen in Indien. Mit mehr als 500 internen Fakultätsmitgliedern, die die Besten in den Fachgebieten sind.

Jetzt bleibt nur noch die Frage – sind Sie bereit, NLP zu meistern?