Iată o listă de cursuri și specializări NLP pentru a vă ajuta să începeți călătoria dvs. de procesare a limbajului natural!
Procesarea limbajului natural (NLP) se află la intersecția dintre informatică și lingvistica computațională. De la analiza sentimentelor asupra recenziilor clienților până la luarea deciziilor de marketing, până la traducerea automată și chatbot, NLP alimentează toate sectoarele.
Dacă aveți experiență în construirea modelelor de învățare automată, puteți adăuga NLP în cutia dvs. de instrumente pentru a rezolva diverse probleme: rezumarea textului, răspunsul la întrebări, generarea limbajului natural și multe altele.
Ne vom uita la cerințele largi de competențe pentru rolurile NLP și apoi vom trece la lista de resurse organizată pentru a începe cu procesarea limbajului natural.
Cuprins
Căi de carieră NLP: Inginer NLP, Dezvoltator NLP și multe altele
Progresele în cercetare au alimentat dezvoltarea tehnicilor moderne NLP. Cu un salariu mediu de peste 117K USD, rolurile de inginer și dezvoltator NLP au câștigat recent popularitate.
Setul de abilități este divers, de la colectarea de date pentru sarcini NLP din aval și cunoștințe de lucru ale conceptelor lingvistice, cum ar fi analizarea dependenței și etichetarea părții de vorbire (POS), până la cunoștințe de lucru despre modelele de transformatoare.
Pentru a intra în NLP, sunt necesare competențe în programare și învățare automată. De asemenea, ar trebui să aveți experiență cu cadre de învățare profundă, cum ar fi PyTorch și TensorFlow și biblioteci NLP precum spaCy și HuggingFace.
Cursuri de procesare a limbajului natural (NLP).
În continuare, să trecem peste unele dintre cele mai bune cursuri disponibile pe platformele de învățare populare. Vom preciza, de asemenea, cerințele preliminare de care aveți nevoie pentru a profita la maximum de aceste cursuri. 👩🏫
CS224n: NLP cu Deep Learning
Predat de prof. Chris Manning, CS224n: NLP with Deep Learning, oferit la Stanford, este unul dintre cele mai bune cursuri pentru a învăța procesarea limbajului natural. Prelegerile sunt disponibile pe YouTube, iar notele de curs și caietele de exerciții – din ofertele actuale și anterioare – sunt disponibile gratuit pe site-ul web al cursului.
📋 Condiții preliminare
- Programare Python
- Matematică: statistică, probabilitate, calcul, algebră liniară
- Baze de învățare automată
Acesta este un curs semestrial care acoperă o gamă largă de subiecte NLP:
- Vectori de cuvinte
- Rețele neuronale recurente
- Atentie si modele de subcuvinte
- Transformatoare și aplicații
💲 Preț: Gratuit ✅
Specializarea NLP: Coursera
Specializarea Procesarea limbajului natural de la DeepLearning.AI pe Coursera este una dintre resursele de învățare populare. Această specializare își propune să predea tehnici tradiționale NLP prin patru cursuri la cele mai recente progrese, cum ar fi modelele de transformatoare și reformatoare.
📋 Condiții preliminare
- Python intermediar
- Învățare automată și cunoaștere a cadrelor de învățare profundă
- Calcul, algebră liniară, statistică
Următoarele sunt cursurile din specializare:
Fiecare curs din specializare durează peste 30 de ore și durează câteva luni pentru a finaliza întreaga specializare.
👩🏽💻 Iată câteva dintre proiectele pe care le veți construi pe măsură ce lucrați prin această specializare:
- Model de completare automată a textului
- Răspunsuri la întrebări folosind BERT
- Rezumat text
- Chatbot folosind modelul reformator
NLP în TensorFlow: Coursera
Dacă sunteți deja familiarizat cu TensorFlow, puteți lua NLP în TensorFlow de DeepLearning.AI pe Coursera pentru a construi modele NLP cu TensorFlow.
📋 Condiții preliminare
- Python și Matematică
- Cunoștințe de lucru despre TensorFlow
Cursul acoperă următoarele:
- Utilizarea API-urilor TensorFlow pentru tokenizarea și preprocesarea textului
- Încorporarea cuvintelor
- Generarea limbajului natural
Modele de secvențe: Coursera
Cursul de modele de secvență de la DeepLearning.AI pe Coursera în specializarea Deep Learning este conceput pentru a dota cursanții cu cunoștințe de lucru despre NLP pe o perioadă de 4 săptămâni.
📋 Condiții preliminare
- Piton
- Învățare automată și algebră liniară
Cursul acoperă modele de secvență pentru NLP, cu accent pe următoarele:
- Rețele neuronale recurente la nivel de caractere (RNN) pentru modelarea limbajului
- Introducere în mecanismul atenției, atenția personală și cu mai multe capete
- Folosind transformatoare Hugging Face pentru răspunsul la întrebări
NLP: Fața îmbrățișată
Echipa Hugging Face a lansat un curs NLP gratuit, care acoperă concepte de la bază până la avansate, concentrându-se pe lucrul cu ecosistemul Hugging Face.
📋 Condiții preliminare
- Cunoștințe în Python
- Cunoștințe de lucru ale învățării profunde
- Experiență cu PyTorch și TensorFlow (utilă, dar nu obligatorie)
Cursul are 12 capitole și este împărțit în trei secțiuni care acoperă următoarele:
- Folosind transformatoare Hugging Face
- Înțelegerea bibliotecilor seturi de date și tokenizer
- Aplicații avansate ale transformatoarelor, optimizarea modelelor pentru producție
Aveți acces la scurte prelegeri video, secțiuni bazate pe text pentru concepte și caiete de colaborare.
💲 Preț: Gratuit 🤗
NLP pe Google Cloud: Pluralsight
NLP pe Google Cloud prezintă cursanților să construiască soluții NLP folosind Vertex AI pe platforma Google Cloud.
Cerință preliminară: cunoștințe de lucru despre GCP
Acest curs prezintă cursanților următoarele:
- Reprezentarea textului
- Lucrul cu API-ul DialogFlow
- Construirea de rețele neuronale, rețele neuronale recurente (RNN-uri), rețelele de memorie pe termen scurt (LSTM) și unități recurente cu porți (GRU)
- Folosind Vertex AI
- Mecanism de atenție și modele mari de limbaj
Construiți o soluție NLP cu Azure
Crearea unei soluții NLP cu Microsoft Azure este un curs bazat pe proiecte despre Pluralsight. În acest curs bazat pe proiecte, veți învăța să construiți o soluție NLP prin procesarea seturi de date tweet ale recenziilor clienților.
📋 Condiții preliminare
- Programare Python
- Familiaritate cu portalul Azure
Sarcinile cheie pe care le veți îndeplini pe parcurs includ următoarele:
- Detectarea limbii
- Recunoașterea entității denumite
- Extragerea frazelor cheie
- Analiza sentimentelor
NLP cu PyTorch: Pluralsight
NLP cu PyTorch pe Pluralsight vă va ajuta să începeți cu NLP. Acest curs nu acoperă arhitectura mai recentă a transformatorului, dar acoperă o mulțime de terenuri despre procesarea limbajului natural cu PyTorch.
Condiție prealabilă: Familiaritate cu PyTorch
Acest curs acoperă următoarele:
- Rețele neuronale recurente (RNN)
- Clasificarea textului binar și cu mai multe clase
- Înglobări de vectori de cuvinte
- Analiza sentimentelor folosind vectori de cuvinte
- Modele secvență-la-secvență pentru traducerea limbii
A deveni expert NLP: Udacity
A deveni expert NLP este gradul oficial nano de procesare a limbajului natural oferit de Udacity’s School of AI. Acest program nano-grad vă va ajuta să învățați atât tehnici NLP tradiționale, cât și moderne, cum ar fi atenția prin construirea de proiecte.
📋 Condiții preliminare
- Programare Python
- Statistici
- Învățare automată și învățare profundă
Programele Udacity constau în prelegeri video, exerciții de codificare și proiecte capstone. În acest curs de procesare a limbajului natural, veți construi următoarele proiecte:
- Parte din etichetarea vocală (etichetarea POS)
- Modelul de traducere automată end-to-end
- Model de recunoaștere a vorbirii
O introducere în NLP în primul rând
O introducere în NLP în primul rând este un curs grozav oferit de fast.ai dacă doriți să vă familiarizați cu domeniul NLP. Acest curs este predat de Rachel Thomas și acoperă abordările tradiționale și ale rețelelor neuronale ale procesării limbajului natural.
📋 Condiții preliminare
- Programare Python
- Concepte de învățare automată
- Rețele neuronale cu PyTorch (utilă, dar nu obligatorie)
Iată o prezentare generală a ceea ce acoperă cursul:
💲 Preț: Gratuit
NLP cu Machine Learning: Educativ
Acest NLP cu Machine Learning, de Educative, se concentrează pe familiarizarea cursanților cu conceptele importante în NLP. De la pregătirea interviului de codificare și proiectarea sistemului până la învățarea automată, Educative este una dintre platformele populare de învățare online.
Cursul acoperă următoarele:
- Încorporarea cuvintelor
- Modele de limbaj
- Clasificarea textelor
- Modele Seq2seq
NLP în Python: DataCamp
Procesarea limbajului natural în Python de la Datacamp este o pistă structurată de abilități de șase cursuri. Aceste cursuri prezintă cursanților diferite aspecte ale procesării limbajului natural.
📋 Condiții preliminare
- Cunoștințe în Python
- Înțelegerea învățării automate
Această pistă constă din următoarele cursuri:
Curs NLP: Lena Voita
Cursul NLP este o extensie a cursului de procesare a limbajului natural pe care autoarea, Lena Voita, îl predă la Școala Yandex de Analiză a Datelor. Cursul este organizat pe secțiuni și conține lecții interactive și postări pe blog. În plus, există caiete și rezumate ale lucrărilor de cercetare.
- Clasificarea textului (atât abordarea tradițională, cât și cea a rețelelor neuronale)
- Încorporarea cuvintelor
- Evaluarea modelelor de limbaj
- Seq2seq modele și atenție
- Transferați învățarea pentru NLP
💲 Preț: Gratuit
Concluzie
Sper că ați găsit utilă această listă de resurse de învățare. Pe baza cerințelor prealabile și a angajamentului de timp, puteți alege cursul sau specializarea care se aliniază cel mai bine intereselor dumneavoastră. Odată ce ați dobândit cunoștințele de bază, asigurați-vă că construiți proiecte pe seturi de date din lumea reală pentru a vă completa și consolida înțelegerea. Codare fericită!👩🏽💻
Apoi, consultați lista de caiete de știință a datelor pe care le puteți utiliza pentru următorul proiect NLP!