2022 年 10 项最佳 NLP 在线课程和认证 [面向工作专业人士]

尽管自然语言处理 (NLP) 已经存在了很长一段时间，但由于深度学习，它直到最近才获得了全行业的关注。 如今，NLP 是数据科学和 IT 的核心竞争力领域，其应用跨越依赖于利用语言数据潜力的各个领域。

从本质上讲，NLP 应用程序旨在从自然人类语言数据中提取相关且有意义的信息，并赋予机器与人类交互的能力。

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什么是自然语言处理？

简单来说，自然语言处理是指使用先进的计算机程序来分析、理解和生成自然人类语言的技术。 自然语言处理是深度学习的一个子集，它结合了计算机科学和语言学的力量，使人类语言可以被机器访问和阅读。

通过解释一种或多种语言的非结构化数据（从文本、音频等多个来源生成），NLP 算法执行许多功能，如情感分析、拼写和语法检查、命名实体识别、机器翻译、文本摘要、和社交媒体监控，仅举几例。

深度学习工程师和 NLP 科学家主要专注于寻找创新的数据驱动解决方案来应对业务挑战。 聊天机器人和虚拟助手（Siri 和 Alexa）是两个最杰出的 NLP 模型，它们正在改变客户支持的面貌。

NLP 是一种新兴技术，在业界迅速获得关注。 NLP 技术为有针对性的广告、语音辅助、语法检查、自动更正和语言翻译提供支持。 随着 NLP 应用的进一步扩展，NLP 专家的需求将出现大幅增长。

所以，如果你想完善自然语言处理的细微差别，现在是报名参加 NLP 课程的时候了！

想知道现在最好的 NLP 课程是什么？ 这里列出了十个最适合您的在线 NLP 课程！

最佳 NLP 课程

1. 微软：探索自然语言处理

这是一门初级 NLP 课程，重点是通过利用 Microsoft Azure 平台向学习者教授 NLP 基础知识。 Azure 提供大量服务，如文本分析、翻译、语言理解等，使开发 NLP 应用程序变得超级容易。

这个 2 小时的课程包括四个模块 - 使用文本分析服务分析文本、识别和合成语音、翻译文本和语音，以及使用语言理解创建语言模型。

2. Microsoft 认证：Azure AI 基础知识

这是 Microsoft 的高级认证课程，允许专业人员掌握 AI 和 ML 概念和工作负载，并学习如何在 Azure 上实施它们。 该课程测量五项基本技能——描述 AI 工作负载和注意事项、描述 Azure 上机器学习的基本原理、描述 Azure 上计算机视觉工作负载的功能、描述 Azure 上自然语言处理 (NLP) 工作负载的功能以及描述对话式 AI 的功能Azure 上的工作负载。

任何具有技术和非技术背景的基本编程知识的人都可以报名参加本课程。

3.机器学习和NLP高级证书课程（upGrad）

upGrad 为在职专业人士提供这个短期（六个月）课程。 该课程涵盖 250 多个小时的学习时间，由五个模块组成——数据科学工具包、统计和探索性数据分析、机器学习、机器学习 II 和自然语言处理。 学习者还探索 Python、NLTK、Pandas、Numpy、Scikit-Learn、MySQL 和 Excel 等工具。 此外，该课程包括五个以上的行业项目、案例研究和作业。

学生获得专门的指导，并有大量机会与来自 Gramener、Actify 和 Flipkart 的行业专家互动。 upGrad 为所有候选人提供就业帮助，以帮助他们开展职业生涯。 课程完成后，学生将获得 IIIT-Bangalore 的 PG 证书。

4. 谷歌开发者认证

这是一门一级证书课程，旨在测试您在使用 ML 技术并将其集成到实际解决方案中的基础知识。 Google 与 TensorFlow 合作提供此课程。

选择此认证的考生必须了解卷积神经网络、自然语言处理和真实世界的图像数据。 还必须知道如何使用计算机视觉开发 TensorFlow 模型。

成功通过考试的考生可以加入 TensorFlow 的证书网络，并在简历、GitHub 和社交媒体句柄上展示他们的证书和徽章，从而吸引潜在的就业机会。

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5. 亚马逊：机器学习大学自然语言处理课程

2016 年，亚马逊推出了其内部机器学习大学 (MLU)，旨在提供可以帮助 ML 从业者提升技能和扩展其领域知识的课程。

本课程由亚马逊专家 Cem Sazara（应用科学家）教授，帮助学习者深入了解数据预处理、模型评估和 ML 资源。 此外，他们还获得了 NLP 特定模型训练和应用的实用知识。

课程资料可在GitHub 上获取，感兴趣的考生可以通过 Amazon MLU 的YouTube页面轻松访问教程。

除了这些在线 NLP 课程，以下是知名机构提供的其他一些选择：

6.机器学习和深度学习高级证书课程（upGrad）

upGrad 的另一个为期六个月的课程，这个 ML 和 DL 计划还包括五个模块——数据科学工具包、统计和探索性数据分析、机器学习、机器学习 II 和深度学习。 在向学习者介绍所有机器学习和深度学习概念的同时，他们还致力于行业项目、案例研究和作业，以提高他们的实际技能。

该工具套件包括 Python Keras、TensorFlow、MySQL、Excel、Numpy、Matplolib 和 Scikit-Learn。 学生获得一对一的导师支持、安置帮助，并参与招聘活动和简历建设会议。

7. 从语言到信息（斯坦福大学）

本课程是初学者的绝佳选择。 它包括相关的学习材料，如 Python 教程、使用 Unix 工具进行文本处理、朴素贝叶斯和情感分析、逻辑回归、信息检索、向量语义、神经嵌入、推荐系统等等。 这是一个为期 3 个月的在线课程，非常适合学生和专业人士。

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8. 深度学习的自然语言处理（斯坦福大学）

这是一门高级 NLP 课程，要求考生精通 Python，并精通微积分、统计学和机器学习的基础知识。 本课程侧重于向学生教授自然语言的计算特性、用于理解自然语言的神经网络模型以及其他相关概念，如词向量、句法和语义处理。

在本课程结束时，学习者将深入了解用于处理语言数据的高级神经网络算法。

9. 自然语言处理的深度学习（牛津大学）

这门高级 NLP 课程侧重于研究使用递归神经网络 (RNN) 分析和生成语音和文本的最新进展。 学生必须了解各种数学概念，如概率、线性代数和连续数学。 此外，他们必须熟悉基本的 ML 概念。

本课程教学生理解一系列神经网络模型的定义、注意力机制和序列嵌入模型的神经实现、推导和实现这些模型的优化算法，以及执行和评估语言的标准神经网络模型。

10. 自然语言处理（华盛顿大学）

本课程涵盖所有相关的 NLP 主题，包括文本、分类、标记、解析、机器翻译、语义、语篇分析和隐马尔可夫模型等。

除了获得课堂知识外，学生还从事令人兴奋的项目，例如多语言表示和解析、自然语言编码、检测和提取事件、语义解析的交互式学习、关系和实体提取。

包起来

如果你想追求机器学习、深度学习和 NLP，今天有很多很棒的选择！ 由于大多数机构现在都在网上提供他们最好的 NLP 课程，因此您可以在家中舒适地学习和提升技能。

如果您正在寻找短期机器学习课程，请查看IIT 德里与upGrad合作的机器学习计划。 IIT德里是印度最负盛名的机构之一。 拥有超过 500 多名在主题方面最优秀的内部教职员工。

现在唯一的问题是——你准备好掌握 NLP 了吗？