Oto lista kursów i specjalizacji NLP, które pomogą Ci rozpocząć przygodę z przetwarzaniem języka naturalnego!
Przetwarzanie języka naturalnego (NLP) leży na przecięciu informatyki i lingwistyki komputerowej. Od analizy nastrojów opinii klientów, przez kierowanie decyzjami marketingowymi, po tłumaczenie maszynowe i chatboty, NLP napędza wszystkie sektory.
Jeśli masz doświadczenie w budowaniu modeli uczenia maszynowego, możesz dodać NLP do swojego zestawu narzędzi, aby rozwiązywać różne problemy: streszczanie tekstu, odpowiadanie na pytania, generowanie języka naturalnego i nie tylko.
Przyjrzymy się szerokim wymaganiom umiejętności dla ról NLP, a następnie przejdziemy do wyselekcjonowanej listy zasobów, aby rozpocząć przetwarzanie języka naturalnego.
Spis treści:
Ścieżki kariery NLP: inżynier NLP, programista NLP i nie tylko
Postępy w badaniach napędzają rozwój nowoczesnych technik NLP. Ze średnią pensją przekraczającą 117 000 USD, role inżyniera i programisty NLP zyskały ostatnio na popularności.
Zestaw umiejętności jest zróżnicowany, od zbierania danych do dalszych zadań NLP i praktycznej znajomości pojęć lingwistycznych, takich jak analizowanie zależności i oznaczanie części mowy (POS), po praktyczną wiedzę na temat modeli transformatorów.
Aby dostać się do NLP, wymagana jest biegłość w programowaniu i uczeniu maszynowym. Powinieneś także mieć doświadczenie z platformami głębokiego uczenia, takimi jak PyTorch i TensorFlow oraz bibliotekami NLP, takimi jak spaCy i HuggingFace.
Kursy przetwarzania języka naturalnego (NLP).
Następnie przejrzyjmy niektóre z najlepszych kursów dostępnych na popularnych platformach edukacyjnych. Podamy również wymagania wstępne, których potrzebujesz, aby jak najlepiej wykorzystać te kursy. 👩🏫
CS224n: NLP z głębokim uczeniem
Prowadzony przez prof. Chrisa Manninga, CS224n: NLP z Deep Learning, oferowany w Stanford, jest jednym z najlepszych kursów do nauki przetwarzania języka naturalnego. Wykłady są dostępne na YouTube, a notatki z wykładów i zeszyty ćwiczeń — z bieżącej i poprzedniej oferty — są bezpłatnie dostępne na stronie internetowej kursu.
📋 Wymagania wstępne
- Programowanie w Pythonie
- Matematyka: statystyka, prawdopodobieństwo, rachunek różniczkowy, algebra liniowa
- Podstawy uczenia maszynowego
Jest to semestralny kurs, który obejmuje szeroki zakres tematów NLP:
- Wektory słów
- Rekurencyjne sieci neuronowe
- Modele uwagi i podsłów
- Transformatory i aplikacje
💲 Cennik: Bezpłatnie ✅
Specjalizacja NLP: Coursera
Specjalizacja przetwarzania języka naturalnego autorstwa DeepLearning.AI na Coursera jest jednym z popularnych zasobów edukacyjnych. Ta specjalizacja ma na celu nauczanie tradycyjnych technik NLP poprzez cztery kursy do najnowszych osiągnięć, takich jak modele transformatorów i reformatorów.
📋 Wymagania wstępne
- Python średniozaawansowany
- Uczenie maszynowe i znajomość frameworków głębokiego uczenia
- Rachunek różniczkowy, algebra liniowa, statystyka
Poniżej znajdują się kursy w specjalności:
Ukończenie każdego kursu w tej specjalizacji trwa ponad 30 godzin, a ukończenie całej specjalizacji zajmuje kilka miesięcy.
👩🏽💻 Oto niektóre z projektów, które zbudujesz podczas pracy w ramach tej specjalizacji:
- Model autouzupełniania tekstu
- Odpowiadanie na pytania za pomocą BERT
- Podsumowanie tekstu
- Chatbot wykorzystujący model reformera
NLP w TensorFlow: Coursera
Jeśli znasz już TensorFlow, możesz skorzystać z NLP w TensorFlow autorstwa DeepLearning.AI na Coursera, aby zbudować modele NLP z TensorFlow.
📋 Wymagania wstępne
- Python i matematyka
- Praktyczna znajomość TensorFlow
Kurs obejmuje:
- Wykorzystanie interfejsów API TensorFlow do tokenizacji i wstępnego przetwarzania tekstu
- Osadzanie słów
- Generacja języka naturalnego
Modele sekwencji: Coursera
Kurs Sequence Models prowadzony przez DeepLearning.AI na platformie Coursera w ramach specjalizacji Deep Learning ma na celu wyposażenie uczniów w praktyczną wiedzę na temat NLP przez okres 4 tygodni.
📋 Wymagania wstępne
- Pyton
- Uczenie maszynowe i algebra liniowa
Kurs obejmuje modele sekwencji dla NLP, ze szczególnym uwzględnieniem:
- Rekurencyjne sieci neuronowe na poziomie znaków (RNN) do modelowania języka
- Wprowadzenie do mechanizmu uwagi, uwagi własnej i wielogłowej
- Używanie transformatorów Hugging Face do odpowiadania na pytania
NLP: przytulanie twarzy
Zespół Hugging Face wydał bezpłatny kurs NLP, obejmujący podstawowe i zaawansowane koncepcje, koncentrując się na pracy z ekosystemem Hugging Face.
📋 Wymagania wstępne
- Biegłość w Pythonie
- Praktyczna wiedza o głębokim uczeniu się
- Doświadczenie z PyTorch i TensorFlow (pomocne, ale nie wymagane)
Kurs składa się z 12 rozdziałów i jest podzielony na trzy sekcje obejmujące następujące zagadnienia:
- Korzystanie z transformatorów do przytulania twarzy
- Zrozumienie bibliotek Datasets i Tokenizers
- Zaawansowane zastosowania transformatorów, optymalizacja modeli do produkcji
Masz dostęp do krótkich wykładów wideo, sekcji tekstowych z koncepcjami i notatników do współpracy.
💲 Cennik: Bezpłatnie 🤗
NLP w Google Cloud: Pluralsight
NLP w Google Cloud wprowadza uczniów w budowanie rozwiązań NLP przy użyciu sztucznej inteligencji Vertex na platformie Google Cloud.
Wymagania wstępne: Praktyczna znajomość GCP
Ten kurs wprowadza uczniów w 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)
- Korzystanie z sztucznej inteligencji wierzchołków
- Mechanizm uwagi i duże modele językowe
Zbuduj rozwiązanie NLP na platformie Azure
Budowanie rozwiązania NLP z Microsoft Azure to kurs oparty na projektach w Pluralsight. Na tym kursie opartym na projektach nauczysz się budować rozwiązanie NLP, przetwarzając zestawy danych tweetów z recenzjami klientów.
📋 Wymagania wstępne
- Programowanie w Pythonie
- Znajomość portalu Azure
Kluczowe zadania, które będziesz wykonywać po drodze, obejmują:
- Wykrywanie języka
- Rozpoznawanie nazwanych jednostek
- Ekstrakcja kluczowych fraz
- Analiza nastrojów
NLP z PyTorch: Pluralsight
NLP z PyTorch w Pluralsight pomoże Ci rozpocząć pracę z NLP. Ten kurs nie obejmuje nowszej architektury transformatora, ale obejmuje wiele podstaw przetwarzania języka naturalnego za pomocą PyTorch.
Wymagania wstępne: Znajomość PyTorch
Ten kurs obejmuje:
- Powtarzające się sieci neuronowe (RNN)
- Klasyfikacja tekstu binarnego i wieloklasowego
- Osadzenia wektorów słów
- Analiza sentymentu za pomocą wektorów słów
- Modele sekwencji do sekwencji dla tłumaczenia językowego
Zostać ekspertem NLP: Udacity
Zostanie ekspertem NLP to oficjalny stopień nano przetwarzania języka naturalnego oferowany przez Szkołę AI Udacity. Ten program studiów nano pomoże Ci nauczyć się zarówno tradycyjnych, jak i nowoczesnych technik NLP, takich jak uwaga poprzez projekty budowlane.
📋 Wymagania wstępne
- Programowanie w Pythonie
- Statystyka
- Uczenie maszynowe i uczenie głębokie
Programy Udacity składają się z wykładów wideo, ćwiczeń z kodowania i projektów zwieńczenia. Na tym kursie przetwarzania języka naturalnego zbudujesz następujące projekty:
- Część tagowania mowy (tagowanie POS)
- Kompleksowy model tłumaczenia maszynowego
- Model rozpoznawania mowy
Wprowadzenie do NLP po pierwsze
A Code-First Wprowadzenie do NLP to świetny kurs autorstwa fast.ai, jeśli chcesz zapoznać się z dziedziną NLP. Ten kurs jest prowadzony przez Rachel Thomas i obejmuje tradycyjne i sieci neuronowe podejście do przetwarzania języka naturalnego.
📋 Wymagania wstępne
- Programowanie w Pythonie
- Koncepcje uczenia maszynowego
- Sieci neuronowe z PyTorch (pomocne, ale nie wymagane)
Oto przegląd tego, co obejmuje kurs:
💲 Cennik: bezpłatny
NLP z uczeniem maszynowym: edukacyjne
Ten NLP z uczeniem maszynowym autorstwa Educative koncentruje się na zapoznaniu uczniów z ważnymi pojęciami w NLP. Od przygotowania do rozmowy kwalifikacyjnej i projektowania systemu po uczenie maszynowe, Educative jest jedną z popularnych platform do nauki online.
Kurs obejmuje:
- Osadzanie słów
- Modele językowe
- Klasyfikacja tekstu
- modele Seq2seq
NLP w Pythonie: DataCamp
Przetwarzanie języka naturalnego w Pythonie firmy Datacamp to ustrukturyzowana ścieżka umiejętności składająca się z sześciu kursów. Kursy te wprowadzają uczniów w różne aspekty przetwarzania języka naturalnego.
📋 Wymagania wstępne
- Biegłość w Pythonie
- Zrozumienie uczenia maszynowego
Ta ścieżka składa się z następujących kursów:
Kurs NLP: Lena Voita
Kurs NLP jest rozszerzeniem kursu przetwarzania języka naturalnego, który autorka, Lena Voita, prowadzi w Yandex School of Data Analysis. Kurs jest podzielony na sekcje i zawiera interaktywne lekcje oraz wpisy na blogu. Ponadto są zeszyty i streszczenia prac naukowych.
- Klasyfikacja tekstu (zarówno podejście tradycyjne, jak i sieci neuronowe)
- Osadzanie słów
- Ocena modeli językowych
- Modele Seq2seq i uwaga
- Transfer nauki dla NLP
💲 Cennik: bezpłatny
Wniosek
Mam nadzieję, że ta lista zasobów edukacyjnych okazała się pomocna. Na podstawie wymagań wstępnych i zaangażowania czasowego możesz wybrać kurs lub specjalizację, która najlepiej odpowiada Twoim zainteresowaniom. Po zdobyciu podstawowej wiedzy pamiętaj o budowaniu projektów na rzeczywistych zestawach danych, aby uzupełnić i wzmocnić swoje zrozumienie. Miłego kodowania!👩🏽💻
Następnie sprawdź listę notatników do nauki o danych, których możesz użyć w swoim następnym projekcie NLP!