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Die 13 besten NLP-Kurse zum Erlernen der Verarbeitung natürlicher Sprache

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Hier ist eine Liste von NLP-Kursen und -Spezialisierungen, die Ihnen den Einstieg in Ihre Reise zur Verarbeitung natürlicher Sprache erleichtern sollen!

Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) liegt am Schnittpunkt der Informatik und Computerlinguistik. Von der Stimmungsanalyse von Kundenbewertungen über Marketingentscheidungen bis hin zu maschineller Übersetzung und Chatbots treibt NLP alle Sektoren an.

Wenn Sie Erfahrung im Bauen haben Modelle des maschinellen Lernens, können Sie Ihrer Toolbox NLP hinzufügen, um verschiedene Probleme zu lösen: Textzusammenfassung, Beantwortung von Fragen, Generierung natürlicher Sprache und mehr.

Wir sehen uns die allgemeinen Qualifikationsanforderungen für NLP-Rollen an und fahren dann mit der kuratierten Liste von Ressourcen fort, um mit der Verarbeitung natürlicher Sprache zu beginnen.

NLP-Karrierewege: NLP-Ingenieur, NLP-Entwickler und mehr

Fortschritte in der Forschung haben die Entwicklung moderner NLP-Techniken vorangetrieben. Mit einem Durchschnittsgehalt von über 117 USD, NLP-Ingenieur- und Entwicklerrollen haben in letzter Zeit an Popularität gewonnen.

Die Fähigkeiten sind vielfältig, von der Datenerfassung für nachgelagerte NLP-Aufgaben und Grundkenntnissen linguistischer Konzepte wie Dependency Parsing und Part-of-Speech (POS)-Tagging bis hin zu Grundkenntnissen von Transformer-Modellen.

Um in NLP einzusteigen, Kenntnisse in Programmierung und Maschinelles Lernen ist nötig. Sie sollten auch Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und haben TensorFlow und NLP-Bibliotheken wie spaCy und HuggingFace.

Kurse zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP).

Lassen Sie uns als Nächstes einige der besten Kurse durchgehen, die auf beliebten Lernplattformen verfügbar sind. Wir nennen auch die Voraussetzungen, die Sie benötigen, um das Beste aus diesen Kursen herauszuholen. 👩‍🏫

CS224n: NLP with Deep Learning

Gelehrt von Prof. Chris Manning, CS224n: NLP mit Deep Learning, angeboten in Stanford, ist einer der besten Kurse zum Erlernen der Verarbeitung natürlicher Sprache. Die Vorlesungen sind auf YouTube verfügbar, die Vorlesungsskripte und Übungshefte – aus dem aktuellen und früheren Angeboten – sind auf der Website des Kurses frei verfügbar.

YouTube-Video

📋 Voraussetzungen:

  • Python-Programmierung
  • Mathematik: Statistik, Wahrscheinlichkeit, Analysis, Lineare Algebra
  • Grundlagen des maschinellen Lernens

Dies ist ein semesterlanger Kurs, der ein breites Spektrum an NLP-Themen abdeckt:

  • Wortvektoren
  • Wiederkehrende neuronale Netze
  • Aufmerksamkeits- und Teilwortmodelle
  • Transformatoren und Anwendungen

💲 Preise: Kostenlos ✅

NLP Specialization: Coursera

Das Spezialisierung auf Verarbeitung natürlicher Sprache von DeepLearning.AI an Coursera ist eine der beliebtesten Lernressourcen. Diese Spezialisierung zielt darauf ab, traditionelle NLP-Techniken in vier Kursen bis hin zu den neuesten Fortschritten wie Transformator- und Reformermodellen zu vermitteln.

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📋 Voraussetzungen:

  • Mittelstufe Python
  • Maschinelles Lernen und Kenntnisse über Deep-Learning-Frameworks
  • Analysis, Lineare Algebra, Statistik

Im Folgenden sind die Kurse in der Spezialisierung aufgeführt:

Jeder Kurs in der Spezialisierung dauert über 30 Stunden und dauert einige Monate, um die gesamte Spezialisierung abzuschließen.

👩🏽‍💻 Hier sind einige der Projekte, die Sie erstellen werden, während Sie diese Spezialisierung durcharbeiten:

  • Modell der automatischen Textvervollständigung
  • Fragenbeantwortung mit BERT
  • Textzusammenfassung
  • Chatbot mit Reformer-Modell

NLP in TensorFlow: Coursera

Wenn Sie bereits mit TensorFlow vertraut sind, können Sie die nehmen NLP in TensorFlow von DeepLearning.AI auf Coursera zum Erstellen von NLP-Modellen mit TensorFlow.

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📋 Voraussetzungen:

  • Python und Mathe
  • Grundkenntnisse von TensorFlow

Der Kurs umfasst Folgendes:

  • Verwendung von TensorFlow-APIs für Text-Tokenisierung und -Vorverarbeitung
  • Worteinbettungen
  • Natürliche Sprachgenerierung

Sequence Models: Coursera

Das Sequenzmodelle Kurs von DeepLearning.AI auf Coursera im Deep Learning-Spezialisierung ist darauf ausgelegt, den Lernenden über einen Zeitraum von 4 Wochen ein praktisches NLP-Wissen zu vermitteln.

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📋 Voraussetzungen:

  • Python
  • Maschinelles Lernen und Lineare Algebra

Der Kurs behandelt Sequenzmodelle für NLP mit folgenden Schwerpunkten:

  • Rekurrente neuronale Netze (RNNs) auf Zeichenebene für die Sprachmodellierung
  • Einführung in den Aufmerksamkeitsmechanismus, Selbst- und Mehrkopfaufmerksamkeit
  • Verwenden von Hugging-Face-Transformatoren zur Beantwortung von Fragen

NLP: Hugging Face

Das Team von Hugging Face veröffentlichte a Kostenloser NLP-Kurs, das grundlegende bis fortgeschrittene Konzepte abdeckt und sich auf die Arbeit mit dem Hugging Face-Ökosystem konzentriert.

YouTube-Video

📋 Voraussetzungen:

  • Kenntnisse in Python
  • Arbeitskenntnisse in Deep Learning
  • Erfahrung mit PyTorch und TensorFlow (hilfreich, aber nicht erforderlich)

Der Kurs hat 12 Kapitel und ist in drei Abschnitte unterteilt, die Folgendes abdecken:

  • Verwenden von Hugging Face-Transformatoren
  • Datasets- und Tokenizer-Bibliotheken verstehen
  • Erweiterte Anwendungen von Transformatoren, Optimierung von Modellen für die Produktion

Sie haben Zugriff auf kurze Videovorträge, textbasierte Abschnitte für Konzepte und Colab-Notebooks.

💲 Preise: Kostenlos 🤗

NLP on Google Cloud: Pluralsight

NLP in Google Cloud führt die Lernenden in die Erstellung von NLP-Lösungen ein Scheitelpunkt AI auf der Google Cloud-Plattform.

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Voraussetzung: Praktische Kenntnisse von GCP 

Dieser Kurs führt die Lernenden in Folgendes ein:

  • Textdarstellung 
  • Arbeiten mit der DialogFlow-API
  • Aufbau von neuronalen Netzen, rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs), Long Short Term Memory (LSTM)-Netzen und Gated Recurrent Units (GRUs)
  • Verwenden von Vertex AI
  • Aufmerksamkeitsmechanismus und große Sprachmodelle

Build an NLP Solution with Azure

Aufbau einer NLP-Lösung mit Microsoft Azure ist ein projektbasierter Kurs auf Pluralsight. In diesem projektbasierten Kurs lernen Sie, eine NLP-Lösung zu erstellen, indem Sie Tweet-Datensätze von Kundenbewertungen verarbeiten.

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📋 Voraussetzungen:

  • Python-Programmierung 
  • Vertrautheit mit dem Azure-Portal

Zu den wichtigsten Aufgaben, die Sie unterwegs ausführen werden, gehören die folgenden:

  • Spracherkennung 
  • Erkennung benannter Entitäten 
  • Extraktion von Schlüsselbegriffen 
  • Stimmungsanalyse

NLP with PyTorch: Pluralsight

NLP mit PyTorch on Pluralsight hilft Ihnen beim Einstieg in NLP. Dieser Kurs behandelt nicht die neuere Transformer-Architektur, deckt aber einen Großteil der Verarbeitung natürlicher Sprache mit PyTorch ab.

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Voraussetzung: Vertrautheit mit PyTorch

Dieser Kurs behandelt Folgendes:

  • Rekurrente neuronale Netze (RNNs)
  • Binäre und mehrklassige Textklassifizierung 
  • Word-Vektor-Einbettungen 
  • Stimmungsanalyse mit Wortvektoren
  • Sequenz-zu-Sequenz-Modelle für die Sprachübersetzung

Becoming an NLP Expert: Udacity

NLP-Experte werden ist der offizielle Nano-Abschluss in Verarbeitung natürlicher Sprache, der von angeboten wird Udacity Schule der KI. Dieses Nano-Studienprogramm hilft Ihnen, sowohl traditionelle als auch moderne NLP-Techniken zu erlernen, wie z. B. Aufmerksamkeit durch Bauprojekte.

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📋 Voraussetzungen:

  • Python-Programmierung 
  • Statistiken
  • Maschinelles Lernen und tiefes Lernen

Udacity's Die Programme bestehen aus Videovorträgen, Programmierübungen und Abschlussprojekten. In diesem Kurs zur Verarbeitung natürlicher Sprache erstellen Sie die folgenden Projekte:

  • Part-of-Speech-Tagging (POS-Tagging)
  • Das End-to-End-Modell der maschinellen Übersetzung
  • Spracherkennungsmodell

A Code-First Introduction to NLP

Eine Code-First-Einführung in NLP ist ein großartiger Kurs von fast.ai, wenn Sie sich mit dem Bereich NLP vertraut machen möchten. Dieser Kurs wird von Rachel Thomas geleitet und behandelt traditionelle und neuronale Netzwerkansätze zur Verarbeitung natürlicher Sprache.

📋 Voraussetzungen:

  • Python-Programmierung 
  • Konzepte des maschinellen Lernens 
  • Neuronale Netze mit PyTorch (hilfreich, aber nicht erforderlich)

Hier ein Überblick über die Inhalte des Kurses:

  1. Traditionelles NLP: Dieser Abschnitt behandelt die Textverarbeitung mit regulären Ausdrücken, Matrizenfaktorisierungstechniken wie Singular Value Decomposition (SVD) und Naive Bayes für die Textklassifizierung.
  2. Neuronale Netzwerkansätze für NLP: Der Kurs behandelt dann rekurrente neuronale Netze, seq2seq-Modelle, Aufmerksamkeitsmechanismen und Transformatormodelle 
  3. Ethische Fragen im NLP: Dieser Kurs enthält auch Vorlesungen, in denen einige ethische Probleme hervorgehoben werden, die sich aus der Verwendung natürlicher Sprachverarbeitung ergeben, wie z. B. Voreingenommenheit und diese Desinformation. 

💲 Preise: Free

NLP with Machine Learning: Educative

Diese NLP mit maschinellem Lernen, von Educative, konzentriert sich darauf, die Lernenden mit wichtigen Konzepten im NLP vertraut zu machen. Von der Codierung der Interviewvorbereitung und dem Systemdesign bis hin zum maschinellen Lernen, lehrreich ist eine der beliebtesten Online-Lernplattformen.

Der Kurs umfasst Folgendes:

  • Worteinbettungen
  • Sprachmodelle
  • Textklassifizierung
  • Seq2seq-Modelle

NLP in Python: DataCamp

Verarbeitung natürlicher Sprache in Python by Datencamp ist ein strukturierter Skill-Track mit sechs Kursen. Diese Kurse führen die Lernenden in verschiedene Aspekte der Verarbeitung natürlicher Sprache ein.

📋 Voraussetzungen:

  • Kenntnisse in Python
  • Verständnis des maschinellen Lernens

Dieser Track besteht aus folgenden Kursen:

NLP Course: Lena Voita

Das NLP-Kurs ist eine Erweiterung des Kurses zur Verarbeitung natürlicher Sprache, den die Autorin Lena Voita an der Yandex School of Data Analysis unterrichtet. Der Kurs ist in Abschnitte unterteilt und enthält interaktive Lektionen und Blogbeiträge. Darüber hinaus gibt es Notizbücher und Zusammenfassungen von Forschungsarbeiten.

  • Textklassifizierung (sowohl traditionelle als auch neuronale Netzwerkansätze)
  • Worteinbettungen
  • Evaluation von Sprachmodellen
  • Seq2seq-Modelle und Aufmerksamkeit
  • Transferlernen für NLP

💲 Preise: Free

Fazit

Ich hoffe, Sie fanden diese Liste mit Lernressourcen hilfreich. Je nach Voraussetzungen und Zeitaufwand können Sie den Studiengang bzw. die Spezialisierung wählen, die Ihren Interessen am besten entspricht. Sobald Sie sich grundlegende Kenntnisse angeeignet haben, stellen Sie sicher, dass Sie Projekte auf Datensätzen aus der realen Welt erstellen, um Ihr Verständnis zu ergänzen und zu festigen. Viel Spaß beim Programmieren!👩🏽‍💻

Sehen Sie sich als Nächstes die Liste an Data Science-Notizbücher die Sie für Ihr nächstes NLP-Projekt verwenden können!

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