Zanurz się w fascynujący świat przetwarzania języka naturalnego (NLP) dzięki tej starannie wyselekcjonowanej liście kursów i specjalizacji. Te zasoby pomogą Ci postawić pierwsze kroki w tej ekscytującej dziedzinie.
Przetwarzanie języka naturalnego to dziedzina na styku informatyki i lingwistyki, która dynamicznie się rozwija. Jej zastosowania obejmują szerokie spektrum – od analizy opinii klientów, przez wspomaganie decyzji marketingowych, aż po zaawansowane systemy tłumaczenia maszynowego i inteligentne chatboty. NLP ma realny wpływ na wiele branż.
Jeśli masz już doświadczenie w tworzeniu modeli uczenia maszynowego, dodanie NLP do swojego repertuaru umiejętności otworzy przed Tobą nowe możliwości. Będziesz mógł pracować nad takimi zagadnieniami, jak automatyczne streszczanie tekstu, systemy odpowiadania na pytania, czy generowanie naturalnie brzmiących wypowiedzi.
W tym artykule przyjrzymy się wymaganiom dotyczącym umiejętności potrzebnych do pracy w NLP, a następnie przedstawimy listę wybranych materiałów edukacyjnych, które pomogą Ci rozpocząć przygodę z przetwarzaniem języka naturalnego.
Ścieżki kariery w NLP: od inżyniera po programistę
Postęp badań w tej dziedzinie dynamicznie napędza rozwój nowoczesnych technik NLP. Stanowiska takie jak inżynier NLP czy programista NLP, charakteryzujące się średnimi zarobkami powyżej 117 000 USD rocznie, zyskały w ostatnim czasie znaczną popularność.
Zakres wymaganych umiejętności jest szeroki i obejmuje zarówno zbieranie danych, jak i zaawansowane zadania NLP. Konieczna jest praktyczna znajomość zagadnień lingwistycznych, takich jak analiza zależności czy oznaczanie części mowy (POS), a także wiedza na temat modeli transformatorowych.
Aby rozpocząć karierę w NLP, konieczna jest dobra znajomość programowania i uczenia maszynowego. Powinieneś także posiadać doświadczenie z platformami do głębokiego uczenia, takimi jak PyTorch i TensorFlow, oraz bibliotekami NLP, takimi jak spaCy i HuggingFace.
Kursy z przetwarzania języka naturalnego (NLP)
Przejdźmy teraz do przeglądu najlepszych kursów dostępnych na popularnych platformach edukacyjnych. Przedstawimy również wymagania wstępne, które pomogą Ci maksymalnie wykorzystać potencjał każdego z nich. 👩🏫
CS224n: NLP z wykorzystaniem głębokiego uczenia
Kurs CS224n: NLP z Deep Learning, prowadzony przez profesora Chrisa Manninga na Uniwersytecie Stanforda, jest jednym z najwyżej cenionych źródeł wiedzy w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego. Nagrania wykładów są dostępne na platformie YouTube, a materiały takie jak notatki z wykładów i zeszyty ćwiczeń, zarówno z bieżącej, jak i poprzednich edycji, można bezpłatnie znaleźć na stronie internetowej kursu.
📋 Wymagania wstępne
- Biegła znajomość języka Python.
- Solidne podstawy matematyki: statystyka, rachunek prawdopodobieństwa, analiza matematyczna, algebra liniowa.
- Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego.
Ten semestralny kurs obejmuje szeroki zakres zagadnień z dziedziny NLP:
- Reprezentacje wektorowe słów.
- Rekurencyjne sieci neuronowe.
- Modele uwagi i podsłów.
- Transformatory i ich zastosowania.
💲 Cena: Dostęp bezpłatny ✅
Specjalizacja NLP: Coursera
Specjalizacja z przetwarzania języka naturalnego, opracowana przez DeepLearning.AI na platformie Coursera, jest jednym z popularnych źródeł wiedzy. Jej celem jest nauczenie uczestników zarówno tradycyjnych technik NLP, jak i najnowszych osiągnięć, takich jak modele transformatorowe.
📋 Wymagania wstępne:
- Umiejętność programowania w Pythonie na poziomie średniozaawansowanym.
- Znajomość uczenia maszynowego i frameworków do głębokiego uczenia.
- Podstawy analizy matematycznej, algebry liniowej i statystyki.
Specjalizacja składa się z następujących kursów:
Ukończenie każdego z kursów w ramach tej specjalizacji zajmuje ponad 30 godzin, a cały cykl szkoleniowy może trwać kilka miesięcy.
👩🏽💻 Przykładowe projekty, które zrealizujesz w ramach specjalizacji:
- Model automatycznego uzupełniania tekstu.
- System odpowiadania na pytania oparty na modelu BERT.
- System streszczania tekstu.
- Chatbot wykorzystujący model reformera.
NLP w TensorFlow: Coursera
Jeżeli masz już doświadczenie z TensorFlow, możesz skorzystać z kursu NLP w TensorFlow, również autorstwa DeepLearning.AI na Courserze. Pozwala on na budowanie modeli NLP przy użyciu tego popularnego frameworka.
📋 Wymagania wstępne:
- Znajomość języka Python i matematyki.
- Praktyczne doświadczenie w pracy z TensorFlow.
Kurs obejmuje następujące tematy:
- Wykorzystanie interfejsów API TensorFlow do tokenizacji i wstępnego przetwarzania tekstu.
- Osadzanie słów.
- Generowanie języka naturalnego.
Modele sekwencji: Coursera
Kurs Sequence Models, prowadzony przez DeepLearning.AI na platformie Coursera w ramach specjalizacji Deep Learning, ma na celu przekazanie uczestnikom praktycznej wiedzy z zakresu NLP w ciągu 4 tygodni.
📋 Wymagania wstępne:
- Biegła znajomość języka Python.
- Podstawowa wiedza z zakresu uczenia maszynowego i algebry liniowej.
Kurs koncentruje się na modelach sekwencji stosowanych w NLP, ze szczególnym naciskiem na:
- Rekurencyjne sieci neuronowe na poziomie znaków (RNN) do modelowania języka.
- Wprowadzenie do mechanizmu uwagi, self-attention i multi-head attention.
- Wykorzystanie transformatorów Hugging Face do zadań odpowiadania na pytania.
NLP: Hugging Face
Zespół Hugging Face udostępnił bezpłatny kurs z zakresu NLP, który obejmuje podstawowe i zaawansowane koncepcje, koncentrując się na praktycznej pracy z ekosystemem Hugging Face.
📋 Wymagania wstępne:
- Bardzo dobra znajomość języka Python.
- Praktyczne doświadczenie z zakresu głębokiego uczenia.
- Doświadczenie z PyTorch i TensorFlow (pomocne, ale nie wymagane).
Kurs składa się z 12 rozdziałów i jest podzielony na trzy sekcje, obejmujące następujące zagadnienia:
- Wykorzystanie transformatorów Hugging Face.
- Zrozumienie bibliotek Datasets i Tokenizers.
- Zaawansowane zastosowania transformatorów, optymalizacja modeli do wdrożenia.
W ramach kursu otrzymujesz dostęp do krótkich wykładów wideo, materiałów tekstowych z opisem koncepcji oraz interaktywnych notatników do ćwiczeń.
💲 Cena: Bezpłatny dostęp 🤗
NLP w Google Cloud: Pluralsight
Kurs NLP w Google Cloud wprowadza uczestników w świat tworzenia rozwiązań NLP z wykorzystaniem sztucznej inteligencji Vertex na platformie Google Cloud.
Wymagania wstępne: praktyczna znajomość GCP.
Kurs obejmuje następujące zagadnienia:
- Reprezentacja tekstu.
- Praca z API DialogFlow.
- Budowanie sieci neuronowych, rekurencyjnych sieci neuronowych (RNN), sieci Long Short Term Memory (LSTM) i bramkowanych jednostek rekurencyjnych (GRU).
- Wykorzystanie platformy Vertex AI.
- Mechanizm uwagi i duże modele językowe.
Zbuduj rozwiązanie NLP na platformie Azure
Kurs „Building an NLP solution with Microsoft Azure” to praktyczne szkolenie oparte na projektach dostępne na platformie Pluralsight. Uczestnicy uczą się, jak zbudować rozwiązanie NLP, przetwarzając zbiory danych tweetów z recenzjami klientów.
📋 Wymagania wstępne:
- Biegła znajomość języka Python.
- Znajomość platformy Azure.
Kluczowe zadania, które wykonasz w trakcie kursu, obejmują:
- Wykrywanie języka.
- Rozpoznawanie nazwanych encji.
- Ekstrakcja kluczowych fraz.
- Analiza nastrojów.
NLP z PyTorch: Pluralsight
Kurs NLP z PyTorch na platformie Pluralsight pomoże Ci postawić pierwsze kroki w dziedzinie przetwarzania języka naturalnego. Chociaż nie obejmuje on najnowszej architektury transformatorów, zapewnia solidne podstawy z zakresu NLP z wykorzystaniem PyTorch.
Wymagania wstępne: Znajomość PyTorch.
Kurs obejmuje następujące tematy:
- Rekurencyjne sieci neuronowe (RNN).
- Klasyfikacja tekstu binarnego i wieloklasowego.
- Osadzanie wektorów słów.
- Analiza sentymentu z wykorzystaniem wektorów słów.
- Modele sekwencja-do-sekwencji dla tłumaczenia językowego.
Zostań ekspertem NLP: Udacity
„Zostań ekspertem NLP” to program nano-studiów oferowany przez Szkołę AI Udacity. Program ten pomaga w nauce zarówno tradycyjnych, jak i nowoczesnych technik NLP, takich jak mechanizm uwagi, poprzez realizację projektów.
📋 Wymagania wstępne:
- Biegła znajomość języka Python.
- Podstawy statystyki.
- Doświadczenie z zakresu uczenia maszynowego i głębokiego uczenia.
Programy Udacity składają się z wykładów wideo, ćwiczeń z kodowania i projektów końcowych. W ramach tego kursu z przetwarzania języka naturalnego zrealizujesz następujące projekty:
- Model oznaczania części mowy (tagowanie POS).
- Kompleksowy model tłumaczenia maszynowego.
- Model rozpoznawania mowy.
Wprowadzenie do NLP oparte na kodzie
„A Code-First Introduction to NLP” to doskonały kurs autorstwa fast.ai dla osób chcących rozpocząć przygodę z NLP. Prowadzony przez Rachel Thomas kurs łączy tradycyjne podejścia z wykorzystaniem sieci neuronowych.
📋 Wymagania wstępne:
- Biegła znajomość języka Python.
- Podstawowe koncepcje uczenia maszynowego.
- Znajomość sieci neuronowych i PyTorch (pomocne, ale nie wymagane).
Oto zarys tematyki kursu:
- Tradycyjne NLP: sekcja ta obejmuje przetwarzanie tekstu za pomocą wyrażeń regularnych, technik faktoryzacji macierzy (SVD) i klasyfikatora naiwnego Bayesa.
- Podejścia sieci neuronowych do NLP: kurs obejmuje rekurencyjne sieci neuronowe, modele sekwencja-do-sekwencji, mechanizm uwagi i transformatory.
- Kwestie etyczne w NLP: kurs porusza również kwestie etyczne związane z przetwarzaniem języka naturalnego, takie jak uprzedzenia i dezinformacja.
💲 Cena: Dostęp bezpłatny
NLP z uczeniem maszynowym: Educative
Kurs „NLP with Machine Learning” oferowany przez Educative koncentruje się na wprowadzeniu uczniów w kluczowe koncepcje NLP. Platforma ta jest ceniona za swoje podejście oparte na praktyce i przygotowanie do rozmów kwalifikacyjnych.
Kurs obejmuje:
- Osadzanie słów.
- Modele językowe.
- Klasyfikację tekstu.
- Modele sekwencja-do-sekwencji.
NLP w Pythonie: DataCamp
Ścieżka nauki „Natural Language Processing in Python” na platformie DataCamp składa się z sześciu ustrukturyzowanych kursów, które wprowadzają uczestników w różne aspekty przetwarzania języka naturalnego.
📋 Wymagania wstępne:
- Biegła znajomość języka Python.
- Zrozumienie koncepcji uczenia maszynowego.
Ścieżka składa się z następujących kursów:
Kurs NLP: Lena Voita
Kurs NLP autorstwa Leny Voity stanowi rozszerzenie zajęć z przetwarzania języka naturalnego, które autorka prowadzi w Yandex School of Data Analysis. Kurs jest podzielony na sekcje, zawiera interaktywne lekcje i wpisy na blogu, a także notatniki i streszczenia prac naukowych.
- Klasyfikacja tekstu (podejście tradycyjne i wykorzystujące sieci neuronowe).
- Osadzanie słów.
- Ocena modeli językowych.
- Modele sekwencja-do-sekwencji i mechanizm uwagi.
- Transfer learning w NLP.
💲 Cena: Dostęp bezpłatny
Podsumowanie
Mam nadzieję, że ta lista zasobów edukacyjnych okazała się pomocna. Zastanów się nad swoimi wymaganiami wstępnymi i dostępnym czasem, a następnie wybierz kurs lub specjalizację, która najbardziej odpowiada Twoim zainteresowaniom. Po zdobyciu podstawowej wiedzy koniecznie rozwijaj swoje umiejętności poprzez realizację projektów na rzeczywistych zbiorach danych. Miłego kodowania! 👩🏽💻
Na koniec zapoznaj się z listą notatników do analizy danych, które możesz wykorzystać w swoim następnym projekcie NLP!