10 migliori corsi e certificazioni online di PNL nel 2022 [per professionisti che lavorano]

Pubblicato: 2021-01-02

Sebbene l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) sia con noi da un po' di tempo, solo di recente ha guadagnato l'attenzione di tutto il settore, grazie al Deep Learning. Oggi, la NLP è un'area di competenza chiave nella scienza dei dati e nell'IT, con applicazioni che abbracciano tutti i settori che si basano sullo sfruttamento del potenziale dei dati linguistici.

In sostanza, le applicazioni NLP sono progettate per estrarre informazioni rilevanti e significative dai dati del linguaggio umano naturale e trasmettere macchine con la capacità di interagire con gli esseri umani.

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Sommario

Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?

Per dirla in parole semplici, Natural Language Processing si riferisce alla tecnica di utilizzo di programmi informatici avanzati per analizzare, comprendere e generare linguaggi umani naturali. Natural Language Processing è un sottoinsieme del Deep Learning che combina la potenza dell'informatica e della linguistica per rendere i linguaggi umani accessibili e leggibili alle macchine.

Interpretando i dati non strutturati di una o più lingue (generati da più fonti come testo, audio, ecc.), gli algoritmi NLP svolgono una serie di funzioni come analisi del sentimento, controllo ortografico e grammaticale, riconoscimento di entità denominate, traduzione automatica, riepilogo del testo, e il monitoraggio dei social media, solo per citarne alcuni.

Gli ingegneri del deep learning e gli scienziati NLP si concentrano principalmente sulla ricerca di soluzioni innovative basate sui dati per le sfide aziendali. Chatbot e assistenti virtuali (Siri e Alexa) sono due dei modelli NLP più eccezionali che stanno trasformando il volto dell'assistenza clienti.

La PNL è una tecnologia emergente che sta rapidamente guadagnando terreno nel settore. La tecnologia NLP alimenta pubblicità mirata, assistenza vocale, correttori grammaticali, correzione automatica e traduttori di lingue. Poiché le applicazioni di NLP continuano ad espandersi ulteriormente, ci sarà un massiccio aumento della domanda di esperti di NLP.

Quindi, se vuoi perfezionare le sfumature dell'elaborazione del linguaggio naturale, ora è il momento di iscriverti a un corso di PNL!

Ti chiedi quali sono i migliori corsi di PNL in questo momento? Ecco un elenco dei dieci migliori corsi di PNL online per te!

I migliori corsi di PNL

1. Microsoft: esplora l'elaborazione del linguaggio naturale

Questo è un corso NLP di livello principiante che si concentra sull'insegnamento agli studenti delle basi della NLP sfruttando la piattaforma Microsoft Azure. Azure offre una serie di servizi come analisi del testo, traduzione, comprensione della lingua e così via, che semplificano lo sviluppo di applicazioni NLP.

Questo corso di 2 ore include quattro moduli: analizzare il testo con il servizio di analisi del testo, riconoscere e sintetizzare il parlato, tradurre il testo e il parlato e creare un modello linguistico con la comprensione della lingua.

2. Certificato Microsoft: Fondamenti di intelligenza artificiale di Azure

Questo è un corso di certificazione di livello avanzato di Microsoft che consente ai professionisti di padroneggiare concetti e carichi di lavoro di IA e ML e di imparare come implementarli in Azure. Il corso misura cinque competenze essenziali: descrizione dei carichi di lavoro dell'IA e considerazioni, descrizione dei principi fondamentali dell'apprendimento automatico in Azure, descrizione delle funzionalità dei carichi di lavoro di visione artificiale in Azure, descrizione delle funzionalità dei carichi di lavoro di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) in Azure e descrizione delle funzionalità dell'IA conversazionale carichi di lavoro in Azure.

Possono iscriversi a questo corso chiunque abbia conoscenze di programmazione di base, sia tecniche che non tecniche.

3. Programma di certificazione avanzato in Machine Learning e NLP (upGrad)

upGrad offre questo corso a breve termine (sei mesi) per professionisti che lavorano. Coprendo oltre 250 ore di apprendimento, il corso si compone di cinque moduli: Data Science Tool Kit, Statistics and Exploratory Data Analytics, Machine Learning, Machine Learning II e Natural Language Processing. Gli studenti esplorano anche strumenti come Python, NLTK, Pandas, Numpy, Scikit-Learn, MySQL ed Excel. Inoltre, il corso include più di cinque progetti di settore, casi di studio e incarichi.

Gli studenti ricevono un tutoraggio dedicato e molte opportunità per interagire con esperti del settore di Gramener, Actify e Flipkart. upGrad offre assistenza al collocamento a tutti i candidati per aiutare a lanciare le loro carriere. Al termine del corso, gli studenti ottengono un certificato PG da IIIT-Bangalore.

4. Certificazione degli sviluppatori di Google

Questo è un corso certificato di livello uno progettato per testare le tue conoscenze di base sull'utilizzo e l'integrazione delle tecniche di ML in soluzioni del mondo reale. Google offre questo corso in collaborazione con TensorFlow.

I candidati che optano per questa certificazione devono comprendere le reti neurali convoluzionali, l'elaborazione del linguaggio naturale e i dati di immagine del mondo reale. Bisogna anche sapere come sviluppare modelli TensorFlow usando Computer Vision.

I candidati che superano con successo l'esame possono entrare a far parte della rete di certificati di TensorFlow e mostrare il proprio certificato e badge sul proprio curriculum, GitHub e maniglie dei social media, attirando così potenziali opportunità di lavoro.

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5. Amazon: corso Machine Learning University sull'elaborazione del linguaggio naturale

Nel 2016, Amazon ha lanciato la sua Machine Learning University (MLU) interna, con l'intenzione di offrire corsi che possono aiutare i professionisti del ML a migliorare le proprie competenze ed espandere le loro conoscenze di dominio.

Insegnato dall'esperto Amazon Cem Sazara (scienziato applicato), questo corso aiuta gli studenti a sviluppare una profonda comprensione della preelaborazione dei dati, della valutazione del modello e delle risorse ML. Inoltre, acquisiscono una conoscenza pratica della formazione e delle applicazioni dei modelli specifici della PNL.

I materiali del corso sono disponibili su GitHub e i candidati interessati possono accedere facilmente ai tutorial tramite la pagina YouTube di Amazon MLU .

Oltre a questi corsi di PNL online, ecco alcune altre scelte offerte da rinomati istituti:

6. Programma di certificazione avanzato in Machine Learning e Deep Learning (upGrad)

Un altro corso di sei mesi di upGrad, questo programma ML e DL include anche cinque moduli: Data Science Tool Kit, Statistics and Exploratory Data Analytics, Machine Learning, Machine Learning II e Deep Learning. Mentre gli studenti vengono introdotti a tutti i concetti di Machine Learning e Deep Learning, lavorano anche su progetti di settore, casi di studio e compiti per affinare le loro abilità nel mondo reale.

La suite di strumenti è composta da Python Keras, TensorFlow, MySQL, Excel, Numpy, Matplolib e Scikit-Learn. Gli studenti ricevono supporto individuale da tutor, assistenza al collocamento e partecipano a campagne di assunzione e riprendono sessioni di costruzione.

7. Dalle lingue all'informazione (Università di Stanford)

Questo corso è una scelta eccellente per i principianti. Include materiali di apprendimento pertinenti come un tutorial Python, elaborazione del testo con strumenti Unix, Naive Bayes e analisi del sentimento, regressione logistica, recupero delle informazioni, semantica vettoriale, incorporamenti neurali, sistemi di raccomandazione e molto altro. È un corso online di 3 mesi che è ottimo sia per studenti che per professionisti.

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8. Elaborazione del linguaggio naturale con Deep Learning (Università di Stanford)

Questo è un corso avanzato di PNL che richiede ai candidati di essere abili in Python e di conoscere bene i fondamenti di calcolo, statistica e apprendimento automatico. Il corso si concentra sull'insegnamento agli studenti delle proprietà computazionali delle lingue naturali, dei modelli di reti neurali per la comprensione delle lingue naturali e di altri concetti associati come i vettori di parole, l'elaborazione sintattica e semantica.

Alla fine di questo corso, gli studenti acquisiscono una profonda conoscenza degli algoritmi avanzati di reti neurali per l'elaborazione dei dati linguistici.

9. Deep Learning per l'elaborazione del linguaggio naturale (Università di Oxford)

Questo corso avanzato di NLP si concentra sullo studio dei recenti progressi nell'analisi e nella generazione di voce e testo utilizzando le reti neurali ricorrenti (RNN). Gli studenti devono comprendere vari concetti matematici come probabilità, algebra lineare e matematica continua. Inoltre, devono avere familiarità con i concetti di base di ML.

Il corso insegna agli studenti a comprendere la definizione di una gamma di modelli di rete neurale, implementazioni neurali di meccanismi di attenzione e modelli di incorporamento di sequenze, derivare e implementare algoritmi di ottimizzazione per questi modelli ed eseguire e valutare i modelli di rete neurale standard per i linguaggi.

10. Elaborazione del linguaggio naturale (Università di Washington)

Questo corso comprende tutti gli argomenti rilevanti della PNL, inclusi testo, classificazione, tagging, analisi, traduzione automatica, semantica, analisi del discorso e modelli di Markov nascosti, tra le altre cose.

Oltre ad acquisire conoscenze in classe, gli studenti lavorano su progetti entusiasmanti come rappresentazioni multilingue e analisi, codifica con il linguaggio naturale, rilevamento ed estrazione di eventi, apprendimento interattivo per analisi semantica, estrazione di relazioni ed entità.

Avvolgendo

Se desideri perseguire Machine Learning, Deep Learning e NLP, oggi ci sono molte fantastiche scelte! Poiché la maggior parte degli istituti offre ora i migliori corsi di PNL online, puoi imparare e perfezionarti comodamente da casa tua.

Se stai cercando un corso di apprendimento automatico a breve termine, dai un'occhiata al programma di apprendimento automatico di IIT Delhi in associazione con upGrad . IIT Delhi è una delle istituzioni più prestigiose in India. Con più di oltre 500 docenti interni che sono i migliori nelle materie.

Ora l'unica domanda rimane: sei pronto per padroneggiare la PNL?

Quali sono le principali sfide dell'elaborazione del linguaggio naturale?

L'elaborazione del linguaggio naturale è una sfida perché richiede un ragionamento simile a quello umano e la capacità di comprendere il contesto. Ad esempio, un computer può capire che Mary è ferita, ma non Hurt Mary. Per comprendere appieno l'elaborazione del linguaggio naturale e le sue sfumature, un computer deve essere in grado di pensare come se fosse un essere umano. Questa è una difficoltà perché i computer hanno una memoria limitata e possono solo seguire le istruzioni che sono state chiaramente programmate nella macchina.

Che cos'è l'elaborazione del linguaggio naturale?

L'elaborazione del linguaggio naturale (PNL) è il campo dell'informatica, dell'intelligenza artificiale e della linguistica che si occupa delle interazioni tra computer e linguaggi umani (naturali). È legato alla linguistica computazionale e alla semiotica computazionale. Le applicazioni basate sulla NLP vengono utilizzate in molte aree, inclusi i sistemi di comprensione del linguaggio naturale, il recupero di informazioni, i sistemi di risposta alle domande, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica, l'estrazione di testo, i chatbot e i sottotitoli di immagini.

Qual è il futuro dell'elaborazione del linguaggio naturale?

L'elaborazione del linguaggio naturale è uno dei campi in più rapida crescita nel campo dell'informatica. Molte aziende stanno sviluppando software NLP in modo che possa essere utilizzato per fornire bot di ricerca più intelligenti, traduzioni migliori e più accurate, riconoscimento vocale e persino per automatizzare sempre più le fatiche legate al salvataggio, vagliatura ed elaborazione di testo e documenti. Il software NLP è già utilizzato per alimentare sistemi telefonici automatizzati e analisi del mercato azionario. In futuro si prevede che il software NLP sarà utilizzato per aiutare medici e scienziati a compilare report da ricerche condotte da migliaia di studi diversi su un singolo argomento.