13 meilleurs cours de PNL pour apprendre le langage naturel Processing

Voici une liste de cours et de spécialisations en PNL pour vous aider à vous lancer dans votre langage naturel. processvoyage !

Langage naturel Processing (PNL) se trouve au carrefour de l'informatique et le linguistique informatique. À partir de l'analyse des sentiments du client revAfin d'orienter les décisions marketing vers la traduction automatique et les chatbots, la PNL alimente tous les secteurs.

Si vous avez de l'expérience dans la construction modèles d'apprentissage automatique, vous pouvez ajouter la PNL à votre outilbox pour résoudre divers problèmes : résumé de texte, réponse à des questions, génération de langage naturel, etc.

Nous examinerons les compétences générales requises pour les rôles en PNL, puis passerons au cursus.ated liste de ressources pour débuter avec le langage naturel processING.

Cheminements de carrière en PNL : ingénieur en PNL, développeur en PNL, etc.

Les progrès de la recherche ont alimenté le développement de techniques modernes de PNL. Avec un salaire moyen de plus de 117 XNUMX USD, les rôles d'ingénieur et de développeur NLP ont récemment gagné en popularité.

L'ensemble des compétences est diversifié, depuis la collecte de données pour les tâches de PNL en aval et une connaissance pratique des concepts linguistiques, tels que l'analyse des dépendances et le marquage des parties du discours (POS), à une connaissance pratique de transformer .

Pour vous lancer dans la PNL, proficompétence en programmation et machine learning est requis. Vous devez également avoir de l'expérience avec des cadres d'apprentissage en profondeur tels que PyTorch et TensorFlow et des bibliothèques NLP comme spaCy et HuggingFace.

Langage naturel ProcessCours de PNL

Passons ensuite en revue certains des meilleurs cours disponibles dans le cadre de l'apprentissage populaire. platformes. Nous allons également state les prérequis dont vous avez besoin pour tirer le meilleur parti de ces cours. 👩‍🏫

CS224n : PNL avec apprentissage en profondeur

Enseigné par le professeur Chris Manning, CS224n : PNL avec apprentissage en profondeur, proposé à Stanford, est l'un des meilleurs cours pour apprendre le langage naturel processing. Les cours sont disponibles sur YouTube, ainsi que les notes de cours et les cahiers d'exercices, du courant et du prevoffres intéressantes - sont disponibles gratuitement sur le site Web du cours.

📋 Pré-requis

• Programmation Python
• Mathématiques : statistiques, probabilités, calcul, algèbre linéaire
• Fondements de l'apprentissage automatique

Il s'agit d'un cours d'un semestre qui couvre un large éventail de sujets en PNL :

• Vecteurs de mots
• Réseaux de neurones récurrents
• Modèles d'attention et de sous-mots
• Transformers et applications

💲 Tarification: Gratuit ✅

Spécialisation PNL : Coursera

La Langage naturel ProcessSpécialisation en ing by DeepLEarning.AI sur Coursera est l'une des ressources d'apprentissage les plus populaires. Cette spécialisation vise à enseigner les techniques traditionnelles de PNL à travers quatre cours jusqu'aux avancées les plus récentes, telles que transformer et les modèles de réformateur.

📋 Pré-requis

• Intermédiaireate Python
• Apprentissage automatique et connaissance des cadres d'apprentissage en profondeur
• Calcul, Algèbre linéaire, Statistiques

Voici les cours de la spécialisation:

• PNL avec classification et espaces vectoriels
• PNL avec modèles probabilistes
• PNL avec modèles de séquence
• PNL avec modèles d'attention

Il faut plus de 30 heures pour terminer chaque cours de la spécialisation et quelques mois pour terminer l'ensemble de la spécialisation.

👩🏽‍💻 Voici quelques-uns des projets que vous construirez au cours de cette spécialisation :

• Modèle de saisie semi-automatique du texte
• Réponse aux questions à l'aide du BERT
• Résumé de texte
• Chatbot utilisant le modèle reformer

PNL dans TensorFlow : Coursera

Si vous connaissez déjà TensorFlow, vous pouvez prendre le PNL dans TensorFlow by DeepLEarning.AI sur Coursera pour créer des modèles NLP avec TensorFlow.

📋 Pré-requis

• Python et mathématiques
• Connaissance pratique de TensorFlow

Le cours couvre les éléments suivants :

• Utilisation des API TensorFlow pour la tokenisation de texte et le préprocessing
• Incorporations de mots
• Génération de langage naturel

Modèles de séquence : Coursera

La Modèles de séquence cours par DeepLgagner.AI sur Coursera dans le Spécialisation en apprentissage en profondeur est conçu pour doter les apprenants d'une connaissance pratique de la PNL sur une période de 4 semaines.

📋 Pré-requis

• Python
• Apprentissage automatique et algèbre linéaire

Le cours couvre les modèles de séquence pour la PNL en mettant l'accent sur les éléments suivants :

• Réseaux de neurones récurrents au niveau des caractères (RNN) pour la modélisation du langage
• Introduction au mécanisme d'attention, self et une attention multi-têtes
• Utiliser le visage câlin transformers pour répondre aux questions

PNL : faire un câlin au visage

L'équipe de Hugging Face a publié un cours de PNL gratuit, couvrant les concepts de base à avancés, en se concentrant sur le travail avec le Hugging Face ecossystème.

📋 Pré-requis

• Profimaîtrise de Python
• Connaissance pratique de l'apprentissage en profondeur
• Expérience avec PyTorch et TensorFlow (utile mais pas obligatoire)

Le cours comporte 12 chapitres et est divisé en trois sections couvrant les éléments suivants :

• Utiliser le visage câlin transformers
• Comprendreanding bibliothèques d'ensembles de données et de tokenizers
• Applications avancées de transformers, optimisation des modèles pour la production

Vous avez accès à de courtes conférences vidéo, à des sections textuelles pour les concepts et à des cahiers Colab.

💲 Tarification: Gratuit 🤗

PNL sur Google Cloud: Vue plurielle

PNL sur Google Cloud initie les apprenants à la construction de solutions NLP en utilisant Vertex AI sur le Google Cloud platform.

Prérequis : Connaissance pratique de GCP 

Ce cours présente aux apprenants les éléments suivants :

• Représentation textuelle 
• Travailler avec DialogFlow API
• Construire des réseaux de neurones, des réseaux de neurones récurrents (RNN), des réseaux de mémoire à long terme et à court terme (LSTM) et Gated Unités récurrentes (GRU)
• En utilisant Vertex AI
• Mécanisme d'attention et grands modèles de langage

Créez une solution PNL avec Azure

Construire une solution PNL avec Microsoft Azure est un cours basé sur des projets sur Pluralsight. Dans ce cours basé sur des projets, vous apprendrez à créer une solution PNL en processing des ensembles de données tweet du client revvues.

📋 Pré-requis

• Programmation Python 
• Familiarité avec le Azure portail

Les principales tâches que vous effectuerez en cours de route sont les suivantes :

• Détection de la langue 
• Reconnaissance des entités nommées 
• Phrase clé extraction 
• Analyse des sentiments

PNL avec PyTorch : Pluralsight

PNL avec PyTorch on Pluralsight vous aidera à démarrer avec la PNL. Ce cours ne couvre pas les plus récents transformer l'architecture mais couvre beaucoup de terrain sur le langage naturel processavec PyTorch.

Prérequis: Familiarité avec PyTorch

Ce cours couvre les domaines suivants:

• Réseaux de neurones récurrents (RNN)
• Classification de texte binaire et multi-classes 
• Incorporations de vecteurs de mots 
• Analyse des sentiments à l'aide de vecteurs de mots
• Modèles séquence à séquence pour la traduction linguistique

Devenir un expert en PNL : Udacity

Devenir expert en PNL est la langue naturelle officielle processdiplôme nano offert par Udacity École d'IA. Ce programme de nano diplôme vous aidera à apprendre les techniques PNL traditionnelles et modernes, telles que l'attention par des projets de construction.

📋 Pré-requis

• Programmation Python 
• Statistique
• Apprentissage automatique et apprentissage en profondeur

Udacity's les programmes comprennent des conférences vidéo, des exercices de codage et des projets de synthèse. Dans cette langue naturelle processcours, vous construirez les projets suivants :

• Partie du balisage vocal (balisage POS)
• Le modèle de traduction automatique de bout en bout
• Modèle de reconnaissance vocale

Une introduction Code-First à la PNL

Une introduction Code-First à la PNL est un excellent cours proposé par fast.ai si vous souhaitez vous familiariser avec le domaine de la PNL. Ce cours est dispensé par Rachel Thomas et couvre les approches traditionnelles et des réseaux neuronaux du langage naturel. processING.

📋 Pré-requis

• Programmation Python 
• Concepts d'apprentissage automatique 
• Les réseaux de neurones avec PyTorch (utile mais pas obligatoire)

Voici un aperçu de ce que couvre le cours :

1. PNL traditionnelle: Cette section couvre le texte processen utilisant des expressions régulières, des techniques de factorisation matricielle telles que Singular Décomposition des valeurs (SVD) et Bayes naïf pour la classification de texte.
2. Approches de réseaux de neurones à la PNL: Le cours couvre ensuite les réseaux de neurones récurrents, les modèles seq2seq, le mécanisme d'attention et transformer numériques jumeaux (digital twin models) 
3. Problèmes éthiques en PNL: Ce cours comprend également des conférences mettant en évidence certaines questions éthiques liées à l'utilisation du langage naturel. processing, comme les préjugés et cette désinformation. 

💲 Tarification: Gratuit

PNL avec Machine Learning : Éducatif

Cette PNL avec apprentissage automatique, par Educative, vise à familiariser les apprenants avec les concepts importants de la PNL. De la préparation aux entretiens de codage et à la conception de systèmes en passant par l'apprentissage automatique, Educative est l'un des programmes d'apprentissage en ligne les plus populaires. platformes.

Le cours couvre les éléments suivants :

• Incorporations de mots
• Modèles linguistiques
• Classification de texte
• Modèles Seq2seq

PNL en Python : DataCamp

Langage naturel Processtravailler en Python by Datacamp est un parcours de compétences structuré de six cours. Ces cours présentent aux apprenants différents aspects du langage naturel processING.

📋 Pré-requis

• Profimaîtrise de Python
• Comprendreanding d'apprentissage automatique

Ce parcours est composé des cours suivants :

• Introduction à la PNL en Python: Apprenez les bases de la PNL telles que les expressions régulières et les méthodes basées sur des règles.
• Analyse des sentiments en Python: Créez des modèles d'analyse des sentiments de bout en bout sur des ensembles de données du monde réel, tels que des films revvues, produit Amazon revvues et tweets.
• Construire des chatbots en Python: créez des chatbots à l'aide des bibliothèques scikit-learn, spaCy et Rasa NLU.
• PNL avancée avec spaCy: Construire un langage naturel processing pipelines utilisant spaCy pour des tâches telles que la reconnaissance d'entités nommées.
• Langue parlée Processtravailler en Python: Apprenez à créer des modèles de reconnaissance vocale en Python.
• Ingénierie des fonctionnalités pour le NLP en Python: Apprenez les techniques pour extract fonctionnalités à partir de données texte.

Cours PNL : Lena Voita

La Cours PNL est une extension du langage naturel processcours que l'auteur, Lena Voita, enseigne au Yandex École d'analyse de données. Le cours est organisé en sections et contient des leçons interactives et des articles de blog. À cela s’ajoutent des cahiers et des résumés de documents de recherche.

• Classification de texte (approches traditionnelles et réseaux de neurones)
• Incorporations de mots
• Évaluation des modèles de langage
• Modèles Seq2seq et attention
• Apprentissage par transfert pour la PNL

💲 Tarification: Gratuit

Conclusion

J'espère que vous avez trouvé cette liste de ressources d'apprentissage utile. En fonction des prérequis et du temps consacré, vous pouvez choisir le cours ou la spécialisation qui correspond le mieux à vos intérêts. Une fois que vous avez acquis des connaissances de base, assurez-vous de construire des projets sur des ensembles de données du monde réel pour compléter et renforcer votre compréhension.anding. Bon codage !👩🏽‍💻

Consultez ensuite la liste des cahiers de science des données vous pouvez utiliser pour votre prochain projet PNL !