Hier ist eine Liste von NLP-Kursen und -Spezialisierungen, die Ihnen den Einstieg in Ihre Reise zur Verarbeitung natürlicher Sprache erleichtern sollen!
Natural Language Processing (NLP) liegt an der Schnittstelle von 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 Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen haben, 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 der Ressourcen fort, um mit der Verarbeitung natürlicher Sprache zu beginnen.
Inhaltsverzeichnis
NLP-Karrierewege: NLP-Ingenieur, NLP-Entwickler und mehr
Fortschritte in der Forschung haben die Entwicklung moderner NLP-Techniken vorangetrieben. Mit einem durchschnittlichen Gehalt von über 117.000 USD haben NLP-Ingenieur- und Entwicklerrollen 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, sind Kenntnisse in Programmierung und maschinellem Lernen erforderlich. Sie sollten auch Erfahrung mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow und NLP-Bibliotheken wie spaCy und HuggingFace haben.
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 mit Deep Learning
Unterrichtet 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.
📋 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-Spezialisierung: Coursera
Die Natural Language Processing Specialization von DeepLearning.AI auf 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.
📋 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 NLP in TensorFlow von DeepLearning.AI auf Coursera verwenden, um NLP-Modelle mit TensorFlow zu erstellen.
📋 Voraussetzungen
- Python und Mathe
- Grundkenntnisse von TensorFlow
Der Kurs umfasst Folgendes:
- Verwendung von TensorFlow-APIs für Text-Tokenisierung und -Vorverarbeitung
- Worteinbettungen
- Generierung natürlicher Sprache
Sequenzmodelle: Coursera
Der Kurs Sequence Models von DeepLearning.AI auf Coursera in der Deep Learning-Spezialisierung soll die Lernenden über einen Zeitraum von 4 Wochen mit NLP-Grundkenntnissen ausstatten.
📋 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: Gesicht umarmen
Das Hugging Face-Team hat einen kostenlosen NLP-Kurs veröffentlicht, der grundlegende bis fortgeschrittene Konzepte abdeckt und sich auf die Arbeit mit dem Hugging Face-Ökosystem konzentriert.
📋 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 in Google Cloud: Pluralsight
NLP in Google Cloud führt die Lernenden in die Entwicklung von NLP-Lösungen mit Vertex AI auf der Google Cloud-Plattform ein.
Voraussetzung: Grundkenntnisse der 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
Erstellen Sie eine NLP-Lösung mit Azure
Der Aufbau einer NLP-Lösung mit Microsoft Azure ist ein projektbasierter Kurs zu Pluralsight. In diesem projektbasierten Kurs lernen Sie, eine NLP-Lösung zu erstellen, indem Sie Tweet-Datensätze von Kundenbewertungen verarbeiten.
📋 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 mit PyTorch: Pluralsight
NLP mit PyTorch auf 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.
Voraussetzung: Vertrautheit mit PyTorch
Dieser Kurs umfasst Folgendes:
- Rekurrente neuronale Netze (RNNs)
- Binäre und mehrklassige Textklassifizierung
- Word-Vektor-Einbettungen
- Stimmungsanalyse mit Wortvektoren
- Sequenz-zu-Sequenz-Modelle für die Sprachübersetzung
NLP-Experte werden: Udacity
Ein NLP-Experte zu werden, ist der offizielle Nano-Grad zur Verarbeitung natürlicher Sprache, der von der School of AI von Udacity angeboten wird. Dieses Nano-Studienprogramm hilft Ihnen, sowohl traditionelle als auch moderne NLP-Techniken zu erlernen, wie z. B. Aufmerksamkeit durch Bauprojekte.
📋 Voraussetzungen
- Python-Programmierung
- Statistiken
- Maschinelles Lernen und Deep Learning
Die Programme von Udacity 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
Eine Code-First-Einführung in 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 für maschinelles Lernen
- Neuronale Netze mit PyTorch (hilfreich, aber nicht erforderlich)
Hier ein Überblick über die Inhalte des Kurses:
💲 Preise: Kostenlos
NLP mit maschinellem Lernen: Lehrreich
Dieses 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 ist Educative eine der beliebtesten Online-Lernplattformen.
Der Kurs umfasst Folgendes:
- Worteinbettungen
- Sprachmodelle
- Textklassifizierung
- Seq2seq-Modelle
NLP in Python: DataCamp
Natural Language Processing in Python von Datacamp 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 für maschinelles Lernen
Dieser Track besteht aus folgenden Kursen:
NLP-Kurs: Lena Voita
Der 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: Kostenlos
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 der datenwissenschaftlichen Notizbücher an, die Sie für Ihr nächstes NLP-Projekt verwenden können!