10 лучших онлайн-курсов и сертификатов НЛП в 2022 году [для работающих профессионалов]

Хотя обработка естественного языка (NLP) существует уже довольно давно, она только недавно привлекла внимание всей отрасли благодаря глубокому обучению. Сегодня НЛП является основной областью компетенции в науке о данных и ИТ, с приложениями, охватывающими несколько секторов, которые полагаются на использование потенциала языковых данных.

По сути, приложения НЛП предназначены для извлечения актуальной и значимой информации из данных естественного человеческого языка и наделения машин способностью взаимодействовать с людьми.

Изучите курсы AI ML в лучших университетах мира. Заработайте программы Masters, Executive PGP или Advanced Certificate Programs, чтобы ускорить свою карьеру.

Что такое обработка естественного языка?

Проще говоря, обработка естественного языка относится к технике использования передовых компьютерных программ для анализа, понимания и создания естественных человеческих языков. Обработка естественного языка — это подмножество глубокого обучения, которое сочетает в себе мощь компьютерных наук и лингвистики, чтобы сделать человеческие языки доступными и разборчивыми для машин.

Интерпретируя неструктурированные данные одного или нескольких языков (сгенерированные из нескольких источников, таких как текст, аудио и т. д.), алгоритмы НЛП выполняют множество функций, таких как анализ настроений, проверка орфографии и грамматики, распознавание именованных сущностей, машинный перевод, суммирование текста и т. д. и мониторинг социальных сетей, и это лишь некоторые из них.

Инженеры глубокого обучения и ученые NLP в первую очередь сосредоточены на поиске инновационных решений бизнес-задач, основанных на данных. Чат-боты и виртуальные помощники (Siri и Alexa) — две самые выдающиеся модели НЛП, которые меняют облик службы поддержки клиентов.

НЛП — это новая технология, которая быстро набирает обороты в отрасли. Технология NLP обеспечивает таргетированную рекламу, голосовую помощь, средства проверки грамматики, автозамену и языковые переводчики. Поскольку приложения НЛП продолжают расширяться, спрос на специалистов по НЛП резко возрастет.

Итак, если вы хотите усовершенствовать нюансы обработки естественного языка, сейчас самое время записаться на курс НЛП!

Хотите знать, какие лучшие курсы НЛП прямо сейчас? Вот список десяти лучших онлайн-курсов НЛП для вас!

Лучшие курсы НЛП

1. Microsoft: изучение обработки естественного языка

Это курс НЛП для начинающих, который фокусируется на обучении учащихся основам НЛП с использованием платформы Microsoft Azure. Azure предлагает множество услуг, таких как текстовая аналитика, перевод, понимание языка и т. д., которые упрощают разработку приложений НЛП.

Этот двухчасовой курс включает четыре модуля: анализ текста с помощью службы Text Analytics, распознавание и синтез речи, перевод текста и речи и создание языковой модели с пониманием языка.

2. Сертифицировано Microsoft: основы искусственного интеллекта Azure

Это сертификационный курс продвинутого уровня от Microsoft, который позволяет профессионалам освоить концепции и рабочие нагрузки искусственного интеллекта и машинного обучения и узнать, как реализовать их в Azure. Курс оценивает пять основных навыков: описание рабочих нагрузок и соображений ИИ, описание основных принципов машинного обучения в Azure, описание функций рабочих нагрузок компьютерного зрения в Azure, описание функций рабочих нагрузок обработки естественного языка (NLP) в Azure и описание функций диалогового ИИ. рабочие нагрузки в Azure.

Любой, кто обладает базовыми знаниями в области программирования, как с технической, так и с нетехнической подготовкой, может записаться на этот курс.

3. Продвинутая сертификационная программа по машинному обучению и НЛП (upGrad)

upGrad предлагает этот краткосрочный (шестимесячный) курс для работающих специалистов. Курс, охватывающий более 250 часов обучения, состоит из пяти модулей: набор инструментов для науки о данных, статистика и исследовательский анализ данных, машинное обучение, машинное обучение II и обработка естественного языка. Учащиеся также изучают такие инструменты, как Python, NLTK, Pandas, Numpy, Scikit-Learn, MySQL и Excel. Кроме того, курс включает в себя более пяти отраслевых проектов, тематических исследований и заданий.

Студенты получают специальное наставничество и множество возможностей для общения с отраслевыми экспертами из Gramener, Actify и Flipkart. upGrad предлагает помощь в трудоустройстве всем кандидатам, чтобы помочь им начать свою карьеру. По окончании курса студенты получают сертификат PG от IIIT-Bangalore.

4. Сертификация разработчиков Google

Это сертификационный курс первого уровня, предназначенный для проверки ваших базовых знаний о работе и интеграции методов машинного обучения в реальные решения. Google предлагает этот курс в партнерстве с TensorFlow.

Кандидаты, выбравшие эту сертификацию, должны понимать сверточные нейронные сети, обработку естественного языка и данные изображений реального мира. Также необходимо знать, как разрабатывать модели TensorFlow с помощью Computer Vision.

Кандидаты, успешно сдавшие экзамен, могут присоединиться к сети сертификатов TensorFlow и отображать свои сертификаты и значки в своем резюме, на GitHub и в социальных сетях, тем самым привлекая потенциальные возможности трудоустройства.

Читайте также: Бесплатный онлайн-курс по глубокому обучению

5. Amazon: курс Университета машинного обучения по обработке естественного языка

В 2016 году Amazon запустила собственный Университет машинного обучения (MLU), намереваясь предоставлять курсы, которые могут помочь специалистам по машинному обучению повысить квалификацию и расширить свои знания в предметной области.

Этот курс, проводимый экспертом Amazon Джемом Сазарой (ученый-прикладник), помогает учащимся получить глубокое понимание предварительной обработки данных, оценки моделей и ресурсов машинного обучения. Кроме того, они получают практические знания об обучении и применении конкретных моделей НЛП.

Материалы курса доступны на GitHub , а заинтересованные кандидаты могут легко получить доступ к учебным пособиям через страницу Amazon MLU на YouTube .

Помимо этих онлайн-курсов НЛП, есть еще несколько вариантов, предлагаемых известными институтами:

6. Расширенная программа сертификации в области машинного обучения и глубокого обучения (upGrad)

Еще один шестимесячный курс от upGrad, эта программа ML и DL также включает в себя пять модулей: набор инструментов для обработки и анализа данных, статистика и исследовательский анализ данных, машинное обучение, машинное обучение II и глубокое обучение. В то время как учащиеся знакомятся со всеми концепциями машинного обучения и глубокого обучения, они также работают над отраслевыми проектами, кейсами и заданиями, чтобы отточить свои практические навыки.

Набор инструментов состоит из Python Keras, TensorFlow, MySQL, Excel, Numpy, Matplolib и Scikit-Learn. Студенты получают индивидуальную поддержку наставника, помощь в трудоустройстве, а также участвуют в найме сотрудников и сессиях по составлению резюме.

7. От языков к информации (Стэнфордский университет)

Этот курс — отличный выбор для начинающих. Он включает в себя соответствующие учебные материалы, такие как учебник по Python, обработка текста с помощью инструментов Unix, наивный байесовский анализ и анализ настроений, логистическая регрессия, поиск информации, векторная семантика, нейронные встраивания, рекомендательные системы и многое другое. Это 3-месячный онлайн-курс, который отлично подходит как для студентов, так и для профессионалов.

Обязательно прочтите: Глубокое обучение против НЛП

8. Обработка естественного языка с помощью глубокого обучения (Стэнфордский университет)

Это продвинутый курс НЛП, который требует, чтобы кандидаты хорошо владели Python и хорошо разбирались в основах исчисления, статистики и машинного обучения. Курс посвящен обучению студентов вычислительным свойствам естественных языков, моделям нейронных сетей для понимания естественных языков и другим связанным с ними понятиям, таким как векторы слов, синтаксическая и семантическая обработка.

К концу этого курса учащиеся получают глубокое понимание передовых алгоритмов нейронных сетей для обработки лингвистических данных.

9. Глубокое обучение для обработки естественного языка (Оксфордский университет)

Этот продвинутый курс НЛП посвящен изучению последних достижений в области анализа и генерации речи и текста с использованием рекуррентных нейронных сетей (RNN). Студенты должны понимать различные математические концепции, такие как вероятность, линейная алгебра и непрерывная математика. Кроме того, они должны быть знакомы с основными понятиями машинного обучения.

Курс учит студентов понимать определение ряда моделей нейронных сетей, нейронных реализаций механизмов внимания и моделей встраивания последовательностей, выводить и реализовывать алгоритмы оптимизации для этих моделей, а также выполнять и оценивать стандартные модели нейронных сетей для языков.

10. Обработка естественного языка (Вашингтонский университет)

Этот курс охватывает все соответствующие темы НЛП, включая текст, классификацию, тегирование, синтаксический анализ, машинный перевод, семантику, анализ дискурса и скрытые марковские модели, среди прочего.

Помимо получения знаний в классе, учащиеся работают над интересными проектами, такими как многоязычные представления и синтаксический анализ, кодирование с использованием естественного языка, обнаружение и извлечение событий, интерактивное обучение семантическому анализу, извлечению отношений и сущностей.

Подведение итогов

Если вы хотите заниматься машинным обучением, глубоким обучением и НЛП, сегодня есть множество фантастических вариантов! Поскольку большинство институтов в настоящее время предлагают свои лучшие онлайн-курсы НЛП, вы можете учиться и повышать квалификацию, не выходя из дома.

Если вы ищете краткосрочный курс машинного обучения, ознакомьтесь с программой машинного обучения IIT Delhi совместно с upGrad . IIT Delhi является одним из самых престижных учебных заведений в Индии. С более чем 500+ штатными преподавателями, которые являются лучшими в своих предметах.

Теперь остается единственный вопрос — готовы ли вы освоить НЛП?