2022年の10のベストNLPオンラインコースと認定[働く専門家向け]

公開: 2021-01-02

自然言語処理(NLP)はかなり前から使用されてきましたが、ディープラーニングのおかげで業界全体で注目を集めたのはごく最近のことです。 今日、NLPはデータサイエンスとITのコアコンピテンシー分野であり、言語データの可能性を活用することに依存するセクターにまたがるアプリケーションがあります。

基本的に、NLPアプリケーションは、自然な人間の言語データから関連性のある意味のある情報を抽出し、人間と対話する機能をマシンに与えるように設計されています。

世界のトップ大学からAIMLコース学びましょう。 マスター、エグゼクティブPGP、または高度な証明書プログラムを取得して、キャリアを迅速に追跡します。

目次

自然言語処理とは何ですか?

簡単に言えば、自然言語処理とは、高度なコンピュータープログラムを使用して、自然な人間の言語を分析、理解、および生成する手法を指します。 自然言語処理はディープラーニングのサブセットであり、コンピューターサイエンスと言語学の力を組み合わせて、人間の言語を機械にアクセスして読みやすくします。

NLPアルゴリズムは、1つ以上の言語の非構造化データ(テキスト、オーディオなどの複数のソースから生成されたもの)を解釈することにより、感情分析、スペル、文法チェック、固有表現抽出、機械翻訳、テキスト要約などの多くの機能を実行します。いくつか例を挙げると、ソーシャルメディアの監視。

ディープラーニングエンジニアとNLP科学者は、主にビジネス上の課題に対する革新的なデータ駆動型ソリューションを見つけることに重点を置いています。 チャットボットと仮想アシスタント(SiriとAlexa)は、カスタマーサポートの様相を一変させている最も優れたNLPモデルの2つです。

NLPは、業界で急速に注目を集めている新しいテクノロジーです。 NLPテクノロジーは、ターゲットを絞った広告、音声支援、文法チェッカー、オートコレクト、および言語翻訳者を強化します。 NLPアプリケーションがさらに拡大し続けるにつれて、NLP専門家の需要が大幅に増加するでしょう。

したがって、自然言語処理のニュアンスを完璧にしたい場合は、今がNLPコースに登録するときです!

今最高のNLPコースは何ですか? ここにあなたのための10の最高のオンラインNLPコースのリストがあります!

最高のNLPコース

1. Microsoft:自然言語処理の調査

これは、Microsoft Azureプラットフォームを活用して、学習者にNLPの基本を教えることに焦点を当てた初心者レベルのNLPコースです。 Azureは、テキスト分析、翻訳、言語理解など、NLPアプリケーションの開発を非常に簡単にする多数のサービスを提供します。

この2時間のコースには、テキスト分析サービスを使用したテキストの分析、音声の認識と合成、テキストと音声の翻訳、言語を理解した言語モデルの作成の4つのモジュールが含まれています。

2. Microsoft Certified:Azure AI Fundamentals

これはマイクロソフトによる上級レベルの認定コースであり、専門家がAIとMLの概念とワークロードを習得し、それらをAzureに実装する方法を学ぶことができます。 このコースでは、AIワークロードと考慮事項の説明、Azureでの機械学習の基本原則の説明、Azureでのコンピュータービジョンワークロードの機能の説明、Azureでの自然言語処理(NLP)ワークロードの機能の説明、会話型AIの機能の説明の5つの重要なスキルを測定します。 Azureのワークロード。

技術的および非技術的なバックグラウンドの両方からの基本的なプログラミング知識を持っている人は誰でも、このコースに登録できます。

3.機械学習とNLPの高度な証明書プログラム(upGrad)

upGradは、働く専門家向けにこの短期(6か月)コースを提供しています。 250時間以上の学習をカバーするこのコースは、データサイエンスツールキット、統計と探索的データ分析、機械学習、機械学習II、自然言語処理の5つのモジュールで構成されています。 学習者は、Python、NLTK、Pandas、Numpy、Scikit-Learn、MySQL、Excelなどのツールも探索します。 さらに、このコースには、5つを超える業界プロジェクト、ケーススタディ、および課題が含まれています。

学生は、熱心な指導を受け、Gramener、Actify、Flipkartの業界専門家と交流する機会がたくさんあります。 upGradは、すべての候補者に配置支援を提供して、キャリアの立ち上げを支援します。 コースを修了すると、学生はIIIT-BangaloreからPG証明書を取得します。

4.GoogleDevelopers認定

これは、ML技術を実際のソリューションで操作および統合するための基礎知識をテストするために設計されたレベル1の証明書コースです。 Googleは、TensorFlowと提携してこのコースを提供しています。

この認定を選択する候補者は、畳み込みニューラルネットワーク、自然言語処理、および実世界の画像データを理解している必要があります。 ComputerVisionを使用してTensorFlowモデルを開発する方法も知っておく必要があります。

試験に合格した候補者は、TensorFlowの証明書ネットワークに参加して、履歴書、GitHub、ソーシャルメディアのハンドルに証明書とバッジを表示できるため、潜在的な雇用機会を引き付けることができます。

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5. Amazon:自然言語処理に関する機械学習大学のコース

2016年、Amazonは社内の機械学習大学(MLU)を立ち上げ、ML実践者がスキルを向上させ、ドメイン知識を拡大するのに役立つコースを提供することを目的としています。

このコースは、AmazonのエキスパートであるCem Sazara(応用科学者)が指導するもので、学習者がデータの前処理、モデル評価、MLリソースについて深く理解するのに役立ちます。 また、NLP固有のモデルトレーニングとアプリケーションに関する実践的な知識も得られます。

コースの資料はGitHubで入手でき、興味のある候補者はAmazonMLUのYouTubeページからチュートリアルに簡単にアクセスできます。

これらのオンラインNLPコースとは別に、評判の高い機関が提供するその他の選択肢は次のとおりです。

6.機械学習とディープラーニングの高度な証明書プログラム(upGrad)

upGradからの別の6か月コースである、このMLおよびDLプログラムには、データサイエンスツールキット、統計および探索的データ分析、機械学習、機械学習II、ディープラーニングの5つのモジュールも含まれています。 学習者はすべての機械学習とディープラーニングの概念を紹介されますが、業界のプロジェクト、ケーススタディ、課題にも取り組み、実際のスキルを磨きます。

ツールスイートは、Python Keras、TensorFlow、MySQL、Excel、Numpy、Matplolib、およびScikit-Learnで構成されています。 学生は1対1のメンターサポート、配置支援を受け、採用ドライブに参加し、セッションの構築を再開します。

7.言語から情報へ(スタンフォード大学)

このコースは初心者に最適です。 これには、Pythonチュートリアル、Unixツールを使用したテキスト処理、ナイーブベイズと感情分析、ロジスティック回帰、情報検索、ベクトルセマンティクス、ニューラル埋め込み、レコメンダーシステムなどの関連する学習資料が含まれています。 これは、学生と専門家の両方に最適な3か月のオンラインコースです。

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8.ディープラーニングによる自然言語処理(スタンフォード大学)

これは高度なNLPコースであり、候補者はPythonに精通し、微積分、統計、機械学習の基礎に精通している必要があります。 このコースでは、自然言語の計算特性、自然言語を理解するためのニューラルネットワークモデル、および単語ベクトル、構文、意味処理などの他の関連概念について学生に教えることに焦点を当てています。

このコースを終了するまでに、学習者は言語データを処理するための高度なニューラルネットワークアルゴリズムを深く理解することができます。

9.自然言語処理のためのディープラーニング(オックスフォード大学)

この高度なNLPコースは、リカレントニューラルネットワーク(RNN)を使用した音声とテキストの分析と生成における最近の進歩の研究に焦点を当てています。 学生は、確率、線形代数、連続数学などのさまざまな数学の概念を理解する必要があります。 また、基本的なMLの概念に精通している必要があります。

このコースでは、さまざまなニューラルネットワークモデルの定義、注意メカニズムとシーケンス埋め込みモデルのニューラル実装を理解し、これらのモデルの最適化アルゴリズムを導出して実装し、言語の標準ニューラルネットワークモデルを実行して評価する方法を学生に教えます。

10.自然言語処理(ワシントン大学)

このコースには、テキスト、分類、タグ付け、構文解析、機械翻訳、セマンティック、談話分析、隠れマルコフモデルなど、関連するすべてのNLPトピックが含まれます。

教室での知識の習得とは別に、学生は多言語表現と構文解析、自然言語でのコーディング、イベントの検出と抽出、意味解析のためのインタラクティブな学習、関係とエンティティの抽出などの刺激的なプロジェクトに取り組みます。

まとめ

機械学習、ディープラーニング、NLPを追求したい場合は、今日、すばらしい選択肢がたくさんあります。 現在、ほとんどの機関が最高のNLPコースをオンラインで提供しているため、自宅の快適さから学び、スキルアップすることができます。

短期の機械学習コースをお探しの場合は、 upGradに関連するIITデリーの機械学習プログラムをご覧ください。 IITデリーは、インドで最も権威のある機関の1つです。 主題で最高の500人以上の社内教員がいます。

今、唯一の質問が残っています– NLPをマスターする準備はできていますか?

自然言語処理の主な課題は何ですか?

自然言語処理は、人間のような推論と文脈を理解する能力を必要とするため、課題です。 たとえば、コンピュータはメアリーが傷ついていることを理解できますが、メアリーを傷つけていることは理解できません。 自然言語処理とそのニュアンスを完全に理解するためには、コンピューターは人間であるかのように考えることができなければなりません。 コンピュータのメモリは限られており、マシンに明確にプログラムされた命令にしか従うことができないため、これは困難です。

自然言語処理とは何ですか?

自然言語処理(NLP)は、コンピューターサイエンス、人工知能、およびコンピューターと人間(自然)言語間の相互作用に関係する言語学の分野です。 これは、計算言語学と計算記号論に関連しています。 NLPベースのアプリケーションは、自然言語理解システム、情報検索、質問応答システム、音声認識、機械翻訳、テキストマイニング、チャットボット、画像キャプションなど、多くの分野で使用されています。

自然言語処理の未来は何ですか?

自然言語処理は、コンピュータサイエンスの分野で最も急速に成長している分野の1つです。 多くの企業がNLPソフトウェアを開発しているため、よりインテリジェントな検索ボット、より優れた正確な翻訳、音声認識を提供し、テキストやドキュメントの保存、選別、処理に伴う煩わしさをますます自動化することができます。 NLPソフトウェアは、自動電話システムと株式市場分析に電力を供給するためにすでに使用されています。 将来的には、NLPソフトウェアを使用して、医師や科学者が1つのトピックに関する何千もの異なる研究から行われた研究からのレポートを編集するのを支援することが期待されています。