Descoperă o selecție de cursuri și specializări în domeniul Procesării Limbajului Natural (NLP), create pentru a facilita inițierea ta în acest fascinant univers!
Procesarea Limbajului Natural (NLP) reprezintă un punct de întâlnire între informatică și lingvistică computațională. De la analiza sentimentelor exprimate în recenziile clienților, la strategiile de marketing, traducerea automată și tehnologiile chatbot, NLP susține diverse sectoare.
Dacă ai experiență în dezvoltarea modelelor de învățare automată, NLP poate fi un instrument valoros pentru a aborda o gamă largă de provocări, cum ar fi: sumarizarea textelor, răspunsul la întrebări, generarea de limbaj natural și multe altele.
În continuare, vom explora cerințele de competențe esențiale pentru rolurile în NLP, apoi vom trece în revistă o listă structurată de resurse care te vor ajuta să începi călătoria ta în procesarea limbajului natural.
Oportunități de carieră în NLP: Inginer NLP, Dezvoltator NLP și altele
Progresele în cercetare au impulsionat evoluția tehnicilor moderne de NLP. Cu un salariu mediu ce depășește 117.000 USD, pozițiile de inginer și dezvoltator NLP au câștigat o popularitate semnificativă în ultima perioadă.
Setul de abilități necesare este variat, incluzând colectarea de date pentru sarcinile NLP, cunoștințe despre concepte lingvistice precum analiza dependențelor și etichetarea părților de vorbire (POS), dar și familiaritatea cu modelele transformatoare.
Pentru a avansa în domeniul NLP, sunt necesare competențe în programare și învățare automată. De asemenea, ar trebui să ai experiență cu cadre de învățare profundă, cum ar fi PyTorch și TensorFlow, precum și cu biblioteci NLP, cum ar fi spaCy și HuggingFace.
Cursuri de Procesare a Limbajului Natural (NLP)
În cele ce urmează, vom analiza unele dintre cele mai bune cursuri disponibile pe platformele populare de învățare. Vom menționa, de asemenea, cerințele preliminare necesare pentru a beneficia la maximum de aceste cursuri. 👩🏫
CS224n: NLP cu Învățare Profundă
Predat de profesorul Chris Manning, CS224n: NLP with Deep Learning, oferit de Universitatea Stanford, este un curs de referință pentru studierea procesării limbajului natural. Prelegerile sunt disponibile pe YouTube, iar notele de curs și caietele de lucru – atât din sesiunile curente, cât și din cele anterioare – pot fi accesate gratuit pe site-ul cursului.
📋 Cerințe preliminare:
- Cunoștințe de programare în Python
- Baze matematice: statistică, probabilitate, calcul diferențial și integral, algebră liniară
- Noțiuni fundamentale de învățare automată
Acesta este un curs semestrial care acoperă o gamă extinsă de subiecte NLP:
- Vectori de cuvinte
- Rețele neuronale recurente
- Mecanisme de atenție și modele sub-cuvânt
- Transformatoare și aplicații
💲 Preț: Gratuit ✅
Specializarea NLP: Coursera
Specializarea în Procesarea Limbajului Natural de la DeepLearning.AI pe Coursera reprezintă o resursă de învățare foarte populară. Această specializare își propune să predea atât tehnicile tradiționale de NLP, prin intermediul a patru cursuri, cât și cele mai recente progrese, cum ar fi modelele transformatoare și reformatoare.
📋 Cerințe preliminare:
- Nivel intermediar de Python
- Cunoștințe de învățare automată și cadre de învățare profundă
- Calcul diferențial și integral, algebră liniară, statistică
Următoarele sunt cursurile din specializare:
Fiecare curs din această specializare necesită peste 30 de ore de studiu, iar parcurgerea întregii specializări poate dura câteva luni.
👩🏽💻 Iată câteva dintre proiectele pe care le vei realiza pe parcursul acestei specializări:
- Model de completare automată a textului
- Sistem de răspuns la întrebări folosind BERT
- Sumarizare de texte
- Chatbot folosind modelul reformator
NLP în TensorFlow: Coursera
Dacă ești deja familiarizat cu TensorFlow, poți alege cursul NLP in TensorFlow de la DeepLearning.AI pe Coursera pentru a dezvolta modele NLP cu această platformă.
📋 Cerințe preliminare:
- Cunoștințe de Python și matematică
- Familiaritate cu TensorFlow
Cursul acoperă următoarele:
- Utilizarea API-urilor TensorFlow pentru tokenizarea și preprocesarea textului
- Înglobarea cuvintelor
- Generarea de limbaj natural
Modele Secvențiale: Coursera
Cursul Modele Secvențiale de la DeepLearning.AI pe Coursera, parte a specializării Deep Learning, este conceput pentru a familiariza cursanții cu NLP într-un interval de 4 săptămâni.
📋 Cerințe preliminare:
- Cunoștințe de Python
- Învățare automată și algebră liniară
Cursul acoperă modele secvențiale pentru NLP, punând accent pe următoarele:
- Rețele neuronale recurente (RNN) la nivel de caracter pentru modelarea limbajului
- Introducere în mecanismul atenției, atenție personalizată și cu mai multe capete
- Utilizarea transformatoarelor Hugging Face pentru răspunsul la întrebări
NLP: Hugging Face
Echipa Hugging Face a lansat un curs NLP gratuit, care acoperă concepte de la bază la avansat, concentrându-se pe utilizarea ecosistemului Hugging Face.
📋 Cerințe preliminare:
- Cunoștințe de Python
- Familiaritate cu învățarea profundă
- Experiență cu PyTorch și TensorFlow (utilă, dar nu obligatorie)
Cursul are 12 capitole și este împărțit în trei secțiuni care acoperă următoarele:
- Utilizarea transformatoarelor Hugging Face
- Înțelegerea bibliotecilor seturi de date și tokenizator
- Aplicații avansate ale transformatoarelor, optimizarea modelelor pentru producție
Ai acces la prelegeri video scurte, secțiuni bazate pe text pentru concepte și caiete de colaborare.
💲 Preț: Gratuit 🤗
NLP pe Google Cloud: Pluralsight
Cursul NLP pe Google Cloud prezintă cursanților cum 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
- Utilizarea API-ului DialogFlow
- Construirea rețelelor neuronale, rețelelor neuronale recurente (RNN), rețelelor de memorie pe termen scurt (LSTM) și unităților recurente cu porți (GRU)
- Utilizarea Vertex AI
- Mecanism de atenție și modele mari de limbaj
Construiește o soluție NLP cu Azure
Crearea unei soluții NLP cu Microsoft Azure este un curs bazat pe proiecte pe Pluralsight. În cadrul acestui curs, vei învăța să construiești o soluție NLP prin procesarea seturilor de date tweet ale recenziilor clienților.
📋 Cerințe preliminare:
- Cunoștințe de programare în Python
- Familiaritate cu portalul Azure
Sarcinile cheie pe care le vei realiza în cadrul cursului includ:
- Detectarea limbii
- Recunoașterea entităților denumite
- Extragerea frazelor cheie
- Analiza sentimentelor
NLP cu PyTorch: Pluralsight
Cursul NLP cu PyTorch de pe Pluralsight te va ajuta să începi studiul NLP. Deși nu acoperă cele mai recente arhitecturi transformatoare, el oferă o bază solidă în procesarea limbajului natural cu PyTorch.
Cerință preliminară: Familiaritate cu PyTorch
Acest curs acoperă următoarele:
- Rețele neuronale recurente (RNN)
- Clasificarea textelor binare și multi-clasă
- Înglobări de vectori de cuvinte
- Analiza sentimentelor folosind vectori de cuvinte
- Modele secvență-la-secvență pentru traducerea limbilor
A deveni expert NLP: Udacity
Programul „A deveni expert NLP” este o nano-diplomă oficială de procesare a limbajului natural oferită de Școala de Inteligență Artificială Udacity. Acest program te va ajuta să înveți atât tehnicile tradiționale, cât și cele moderne de NLP, cum ar fi mecanismele de atenție, prin realizarea de proiecte practice.
📋 Cerințe preliminare:
- Cunoștințe de programare în Python
- Statistică
- Învățare automată și învățare profundă
Programele Udacity includ prelegeri video, exerciții de codare și proiecte practice finale. În cadrul acestui curs de procesare a limbajului natural, vei construi următoarele proiecte:
- Etichetarea părților de vorbire (POS)
- Modelul de traducere automată end-to-end
- Model de recunoaștere a vorbirii
Introducere în NLP orientată pe cod
Introducerea în NLP orientată pe cod este un curs excelent oferit de fast.ai dacă dorești să te familiarizezi cu domeniul NLP. Acest curs este predat de Rachel Thomas și acoperă atât abordările tradiționale, cât și cele bazate pe rețele neuronale ale procesării limbajului natural.
📋 Cerințe preliminare:
- Cunoștințe de programare în Python
- Concepte de învățare automată
- Rețele neuronale cu PyTorch (util, dar nu obligatoriu)
Iată o prezentare generală a subiectelor abordate în curs:
- NLP tradițional: Această secțiune acoperă procesarea textului folosind expresii regulate, tehnici de factorizare matrice, cum ar fi Descompunerea valorilor singulare (SVD) și Bayes naiv pentru clasificarea textului.
- Abordări bazate pe rețele neuronale în NLP: Cursul prezintă apoi rețelele neuronale recurente, modelele seq2seq, mecanismul atenției și modelele transformatoare.
- Probleme etice în NLP: Cursul include și prelegeri care evidențiază unele probleme etice legate de utilizarea procesării limbajului natural, cum ar fi părtinirea și dezinformarea.
💲 Preț: Gratuit
NLP cu Învățare Automată: Educative
Acest curs NLP cu Învățare Automată de la Educative este axat pe familiarizarea cursanților cu conceptele importante din NLP. De la pregătirea pentru interviul de codare și proiectarea sistemului până la învățarea automată, Educative este una dintre platformele populare de învățare online.
Cursul acoperă următoarele:
- Înglobarea cuvintelor
- Modele de limbaj
- Clasificarea textelor
- Modele Seq2seq
NLP în Python: DataCamp
Procesarea limbajului natural în Python de la Datacamp este o serie structurată de șase cursuri. Aceste cursuri prezintă cursanților diferite aspecte ale procesării limbajului natural.
📋 Cerințe preliminare:
- Cunoștințe de Python
- Înțelegerea învățării automate
Această serie constă din următoarele cursuri:
Curs NLP: Lena Voita
Cursul NLP este o extindere a cursului de procesare a limbajului natural predat de autoare, Lena Voita, la Școala Yandex de Analiză a Datelor. Cursul este organizat pe secțiuni și conține lecții interactive și postări pe blog. În plus, sunt disponibile și caiete de lucru și rezumate ale studiilor de cercetare.
- Clasificarea textului (atât abordarea tradițională, cât și cea a rețelelor neuronale)
- Înglobarea cuvintelor
- Evaluarea modelelor de limbaj
- Modele Seq2seq și atenție
- Transferul învățării pentru NLP
💲 Preț: Gratuit
Concluzie
Sper că această listă de resurse de învățare ți-a fost utilă. În funcție de cerințele preliminare și de timpul disponibil, poți alege cursul sau specializarea care corespunde cel mai bine intereselor tale. Odată ce ai dobândit cunoștințele de bază, asigură-te că dezvolți proiecte pe seturi de date reale pentru a-ți consolida înțelegerea. Spor la codat! 👩🏽💻
Nu uita să verifici și lista de caiete de lucru pentru știința datelor, pe care le poți folosi pentru următorul tău proiect NLP!