2022년 최고의 NLP 온라인 코스 및 인증 10 [직업 전문가를 위한]

자연어 처리(NLP)가 우리와 함께한 지 꽤 오래되었지만 딥 러닝 덕분에 최근에야 업계 전체의 주목을 받았습니다. 오늘날 NLP는 언어 데이터의 잠재력을 활용하는 데 의존하는 여러 부문에 걸쳐 응용 프로그램이 있는 데이터 과학 및 IT의 핵심 역량 영역입니다.

기본적으로 NLP 애플리케이션은 자연어 데이터에서 관련성 있고 의미 있는 정보를 추출하고 기계에 인간과 상호 작용할 수 있는 능력을 부여하도록 설계되었습니다.

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자연어 처리란 무엇입니까?

쉽게 말해서 자연어 처리(Natural Language Processing)는 고급 컴퓨터 프로그램을 사용하여 인간의 자연어를 분석, 이해 및 생성하는 기술을 말합니다. 자연어 처리는 컴퓨터 과학과 언어학의 힘을 결합하여 인간의 언어를 기계가 액세스하고 읽을 수 있도록 하는 딥 러닝의 하위 집합입니다.

하나 이상의 언어(텍스트, 오디오 등과 같은 여러 소스에서 생성됨)의 구조화되지 않은 데이터를 해석함으로써 NLP 알고리즘은 감정 분석, 철자 및 문법 검사, 명명된 개체 인식, 기계 번역, 텍스트 요약, 몇 가지 예를 들면 소셜 미디어 모니터링이 있습니다.

딥 러닝 엔지니어와 NLP 과학자는 주로 비즈니스 과제에 대한 혁신적인 데이터 기반 솔루션을 찾는 데 중점을 둡니다. 챗봇과 가상 비서(Siri 및 Alexa)는 고객 지원의 면모를 변화시키고 있는 가장 뛰어난 두 가지 NLP 모델입니다.

NLP는 업계에서 빠르게 주목을 받고 있는 신흥 기술입니다. NLP 기술은 타겟 광고, 음성 지원, 문법 검사기, 자동 고침 및 언어 번역기를 지원합니다. NLP 응용 프로그램이 계속 확장됨에 따라 NLP 전문가의 수요가 크게 증가할 것입니다.

따라서 자연어 처리의 뉘앙스를 완벽하게 만들고 싶다면 지금이 NLP 과정에 등록할 때입니다!

지금 최고의 NLP 과정이 무엇인지 궁금하십니까? 다음은 10가지 최고의 온라인 NLP 코스 목록입니다!

최고의 NLP 과정

1. 마이크로소프트: 자연어 처리 살펴보기

이것은 Microsoft Azure 플랫폼을 활용하여 학습자에게 NLP 기본 사항을 가르치는 데 중점을 둔 초급 수준의 NLP 과정입니다. Azure는 텍스트 분석, 번역, 언어 이해 등과 같은 다양한 서비스를 제공하므로 NLP 애플리케이션을 매우 쉽게 개발할 수 있습니다.

이 2시간 과정에는 Text Analytics 서비스로 텍스트 분석, 음성 인식 및 합성, 텍스트 및 음성 번역, 언어 이해로 언어 모델 만들기의 4가지 모듈이 포함됩니다.

2. Microsoft 인증: Azure AI 기초

이것은 전문가가 AI 및 ML 개념과 워크로드를 마스터하고 Azure에서 구현하는 방법을 배울 수 있도록 하는 Microsoft의 고급 인증 과정입니다. 이 과정은 AI 워크로드 및 고려 사항 설명, Azure에서 기계 학습의 기본 원칙 설명, Azure에서 컴퓨터 비전 워크로드 기능 설명, Azure에서 NLP(자연어 처리) 워크로드 기능 설명, 대화형 AI 기능 설명 등 5가지 필수 기술을 측정합니다. Azure의 워크로드.

기술적 배경과 비기술적 배경 모두에서 기본적인 프로그래밍 지식이 있는 사람은 누구나 이 과정에 등록할 수 있습니다.

3. 기계 학습 및 NLP(upGrad)의 고급 인증 프로그램

upGrad는 일하는 전문가를 위한 이 단기(6개월) 과정을 제공합니다. 250시간 이상의 학습을 다루는 이 과정은 데이터 과학 도구 키트, 통계 및 탐색적 데이터 분석, 기계 학습, 기계 학습 II 및 자연어 처리의 5개 모듈로 구성됩니다. 또한 학습자는 Python, NLTK, Pandas, Numpy, Scikit-Learn, MySQL 및 Excel과 같은 도구를 탐색합니다. 또한 이 과정에는 5개 이상의 산업 프로젝트, 사례 연구 및 과제가 포함됩니다.

학생들은 헌신적인 멘토링과 Gramener, Actify 및 Flipkart의 업계 전문가와 교류할 수 있는 많은 기회를 얻습니다. upGrad는 모든 후보자가 경력을 시작하는 데 도움이 되는 배치 지원을 제공합니다. 과정을 마치면 학생들은 IIIT-Bangalore에서 PG 수료증을 받습니다.

4. Google 개발자 인증

이것은 ML 기술을 실제 솔루션에 통합하고 작업하는 기본 지식을 테스트하기 위해 설계된 레벨 1 인증 과정입니다. Google은 TensorFlow와 협력하여 이 과정을 제공합니다.

이 인증을 선택하는 응시자는 컨볼루션 신경망, 자연어 처리 및 실제 이미지 데이터를 이해해야 합니다. Computer Vision을 사용하여 TensorFlow 모델을 개발하는 방법도 알아야 합니다.

시험에 합격한 응시자는 TensorFlow의 인증서 네트워크 에 가입 하고 이력서, GitHub 및 소셜 미디어 핸들에 인증서와 배지를 표시하여 잠재적인 고용 기회를 얻을 수 있습니다.

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5. Amazon: 기계 학습 대학의 자연어 처리 과정

2016년 Amazon은 ML 실무자가 자신의 도메인 지식을 향상시키고 확장하는 데 도움이 되는 과정을 제공하기 위해 사내 MLU(Machine Learning University)를 시작했습니다.

Amazon 전문가 Cem Sazara(응용 과학자)가 가르치는 이 과정은 학습자가 데이터 사전 처리, 모델 평가 및 ML 리소스에 대한 깊은 이해를 개발하는 데 도움이 됩니다. 또한 NLP 특정 모델 교육 및 응용 프로그램에 대한 실용적인 지식을 얻습니다.

과정 자료는 GitHub 에서 사용할 수 있으며 관심 있는 응시자는 Amazon MLU의 YouTube 페이지 를 통해 자습서에 쉽게 액세스할 수 있습니다 .

이러한 온라인 NLP 과정 외에도 유명 기관에서 제공하는 몇 가지 다른 선택 사항이 있습니다.

6. 머신 러닝 및 딥 러닝 고급 인증 프로그램(upGrad)

upGrad의 또 다른 6개월 과정인 이 ML 및 DL 프로그램에는 데이터 과학 도구 키트, 통계 및 탐색적 데이터 분석, 기계 학습, 기계 학습 II 및 딥 러닝의 5가지 모듈도 포함되어 있습니다. 학습자는 모든 기계 학습 및 딥 러닝 개념을 소개하는 동시에 실제 기술을 연마하기 위해 산업 프로젝트, 사례 연구 및 과제를 수행합니다.

도구 모음은 Python Keras, TensorFlow, MySQL, Excel, Numpy, Matplolib 및 Scikit-Learn으로 구성됩니다. 학생들은 일대일 멘토 지원, 배치 지원을 받고 채용 드라이브에 참여하고 구축 세션을 재개합니다.

7. 언어에서 정보로 (Stanford University)

이 코스는 초보자에게 탁월한 선택입니다. 여기에는 Python 자습서, Unix 도구를 사용한 텍스트 처리, Naive Bayes 및 감정 분석, 로지스틱 회귀, 정보 검색, 벡터 의미론, 신경 임베딩, 추천 시스템 등과 같은 관련 학습 자료가 포함됩니다. 3개월 과정의 온라인 과정으로 학생과 전문가 모두에게 좋습니다.

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8. 딥 러닝을 사용한 자연어 처리(Stanford University)

이것은 후보자가 Python에 능숙하고 미적분학, 통계 및 기계 학습의 기초에 정통해야 하는 고급 NLP 과정입니다. 이 과정은 자연어의 계산 속성, 자연어를 이해하기 위한 신경망 모델 및 단어 벡터, 구문 및 의미 처리와 같은 기타 관련 개념에 대해 학생들을 가르치는 데 중점을 둡니다.

이 과정을 마치면 학습자는 언어 데이터를 처리하기 위한 고급 신경망 알고리즘에 대한 깊은 이해를 얻습니다.

9. 자연어 처리를 위한 딥 러닝(University of Oxford)

이 고급 NLP 과정은 순환 신경망(RNN)을 사용하여 음성 및 텍스트를 분석하고 생성하는 최근의 발전을 연구하는 데 중점을 둡니다. 학생들은 확률, 선형 대수 및 연속 수학과 같은 다양한 수학 개념을 이해해야 합니다. 또한 기본 ML 개념에 익숙해야 합니다.

이 과정은 학생들에게 다양한 신경망 모델의 정의, 주의 메커니즘의 신경 구현 및 시퀀스 임베딩 모델을 이해하고, 이러한 모델에 대한 최적화 알고리즘을 유도 및 구현하고, 언어에 대한 표준 신경망 모델을 실행 및 평가하는 방법을 가르칩니다.

10. 자연어 처리(워싱턴 대학교)

이 과정은 무엇보다도 텍스트, 분류, 태깅, 구문 분석, 기계 번역, 의미론, 담화 분석 및 은닉 마르코프 모델을 포함한 모든 관련 NLP 주제를 포함합니다.

교실 지식을 얻는 것 외에도 학생들은 다국어 표현 및 구문 분석, 자연 언어로 코딩, 이벤트 감지 및 추출, 의미론적 구문 분석을 위한 대화식 학습, 관계 및 엔터티 추출과 같은 흥미로운 프로젝트에 참여합니다.

마무리

머신 러닝, 딥 러닝 및 NLP를 추구하고 싶다면 오늘날 환상적인 선택이 많이 있습니다! 대부분의 기관이 현재 최고의 NLP 과정을 온라인으로 제공하고 있으므로 집에서 편안하게 배우고 기술을 향상할 수 있습니다.

단기 기계 학습 과정을 찾고 있다면 upGrad 와 관련된 IIT Delhi의 기계 학습 프로그램 을 확인하십시오. IIT Delhi 는 인도에서 가장 권위 있는 기관 중 하나입니다. 500명 이상의 사내 교수진과 함께 주제 문제에서 최고입니다.

이제 유일한 질문이 남습니다. NLP를 마스터할 준비가 되셨습니까?