13 nejlepších kurzů NLP, které vás naučí zpracování přirozeného jazyka

Zde je seznam kurzů a specializací NLP, které vám pomohou začít na vaší cestě zpracování přirozeného jazyka!

Zpracování přirozeného jazyka (NLP) leží na průsečíku informatiky a výpočetní lingvistiky. Od analýzy sentimentu zákaznických recenzí přes marketingová rozhodnutí až po strojový překlad a chatboty, NLP pohání všechna odvětví.

Pokud máte zkušenosti s vytvářením modelů strojového učení, můžete si do sady nástrojů přidat NLP a vyřešit různé problémy: shrnutí textu, odpovědi na otázky, generování přirozeného jazyka a další.

Podíváme se na široké požadavky na dovednosti pro role NLP a poté přistoupíme ke kurátorskému seznamu zdrojů, abychom mohli začít se zpracováním přirozeného jazyka.

NLP kariérní cesty: NLP inženýr, NLP vývojář a další

Pokroky ve výzkumu podpořily vývoj moderních technik NLP. S průměrným platem přes 117 000 USD si role inženýrů a vývojářů NLP v poslední době získaly na popularitě.

Sada dovedností je různorodá, od sběru dat pro následné úkoly NLP a pracovních znalostí lingvistických konceptů, jako je analýza závislostí a značkování Part-of-Speech (POS), až po pracovní znalost modelů transformátorů.

Pro vstup do NLP je nutná znalost programování a strojového učení. Měli byste mít také zkušenosti s rámcem hlubokého učení, jako je PyTorch a TensorFlow, a knihovnami NLP, jako je spaCy a HuggingFace.

Kurzy zpracování přirozeného jazyka (NLP).

Dále si projdeme některé z nejlepších kurzů dostupných na populárních vzdělávacích platformách. Uvedeme také předpoklady, které potřebujete, abyste z těchto kurzů vytěžili maximum. 👩‍🏫

CS224n: NLP s hlubokým učením

Vyučuje prof. Chris Manning, CS224n: NLP s hlubokým učením, nabízené na Stanfordu, je jedním z nejlepších kurzů, jak se naučit zpracování přirozeného jazyka. Přednášky jsou k dispozici na YouTube a poznámky k přednáškám a cvičební sešity – z aktuální i předchozí nabídky – jsou volně dostupné na webových stránkách kurzu.

📋 Předpoklady

• Programování v Pythonu
• Matematika: Statistika, pravděpodobnost, počet, lineární algebra
• Základy strojového učení

Jedná se o semestrální kurz, který pokrývá širokou škálu témat NLP:

• Slovní vektory
• Rekurentní neuronové sítě
• Pozornost a modely podslov
• Transformátory a aplikace

💲Cena: Zdarma ✅

NLP Specializace: Coursera

Specializace na zpracování přirozeného jazyka od DeepLearning.AI na Coursera je jedním z populárních výukových zdrojů. Tato specializace se zaměřuje na výuku tradičních technik NLP prostřednictvím čtyř kurzů až po nejnovější pokroky, jako jsou modely transformátorů a reformátorů.

📋 Předpoklady

• Středně pokročilý Python
• Strojové učení a znalost rámců hlubokého učení
• Počet, lineární algebra, statistika

Ve specializaci jsou následující kurzy:

Každý kurz ve specializaci trvá více než 30 hodin a dokončení celé specializace trvá několik měsíců.

👩🏽‍💻 Zde jsou některé z projektů, které vytvoříte, když budete pracovat v této specializaci:

• Model automatického doplňování textu
• Odpověď na otázku pomocí BERT
• Textová sumarizace
• Chatbot využívající model reformátoru

NLP v TensorFlow: Coursera

Pokud již znáte TensorFlow, můžete si vzít NLP v TensorFlow od DeepLearning.AI na Coursera a vytvořit modely NLP pomocí TensorFlow.

📋 Předpoklady

• Python a matematika
• Pracovní znalost TensorFlow

Kurz zahrnuje následující:

• Použití rozhraní TensorFlow API pro tokenizaci textu a předběžné zpracování
• Vložení slov
• Generování přirozeného jazyka

Sekvenční modely: Coursera

Kurz Sekvenční modely od DeepLearning.AI na Coursera ve specializaci Deep Learning je navržen tak, aby vybavil studenty pracovními znalostmi NLP po dobu 4 týdnů.

📋 Předpoklady

• Krajta
• Strojové učení a lineární algebra

Kurz pokrývá sekvenční modely pro NLP se zaměřením na následující:

• Rekurentní neuronové sítě na úrovni znaků (RNN) pro jazykové modelování
• Úvod do mechanismu pozornosti, sebe a vícehlavé pozornosti
• Použití transformátorů Hugging Face pro zodpovězení otázek

NLP: Objímání obličeje

Tým Hugging Face vydal bezplatný kurz NLP, pokrývající základní až pokročilé koncepty, se zaměřením na práci s ekosystémem Hugging Face.

📋 Předpoklady

• Znalost Pythonu
• Pracovní znalost hlubokého učení
• Zkušenosti s PyTorch a TensorFlow (užitečné, ale nevyžadované)

Kurz má 12 kapitol a je rozdělen do tří částí, které pokrývají následující:

• Použití transformátorů Hugging Face
• Pochopení knihoven datových sad a tokenizérů
• Pokročilé aplikace transformátorů, optimalizace modelů pro výrobu

Máte přístup ke krátkým video přednáškám, textovým sekcím pro koncepty a zápisníkům colab.

💲Cena: Zdarma 🤗

NLP na Google Cloud: Pluralsight

NLP ve službě Google Cloud seznamuje studenty s vytvářením řešení NLP pomocí Vertex AI na platformě Google Cloud.

Předpoklad: Pracovní znalost GCP

Tento kurz seznamuje studenty s následujícím:

• Reprezentace textu
• Práce s rozhraním DialogFlow API
• Budování neuronových sítí, rekurentních neuronových sítí (RNN), sítí Long Short Term Memory (LSTM) a Gated Recurrent Units (GRU)
• Použití Vertex AI
• Mechanismus pozornosti a velké jazykové modely

Sestavte řešení NLP pomocí Azure

Budování řešení NLP s Microsoft Azure je projektový kurz Pluralsight. V tomto projektovém kurzu se naučíte budovat řešení NLP zpracováním datových sad tweetů zákaznických recenzí.

📋 Předpoklady

• Programování v Pythonu
• Znalost Azure Portal

Mezi hlavní úkoly, které budete na cestě provádět, patří následující:

• Detekce jazyka
• Rozpoznání pojmenované entity
• Extrakce klíčových frází
• Analýza sentimentu

NLP s PyTorch: Pluralsight

NLP s PyTorch na Pluralsight vám pomůže začít s NLP. Tento kurz se nezabývá novější architekturou transformátorů, ale pokrývá mnoho oblastí zpracování přirozeného jazyka pomocí PyTorch.

Předpoklad: Znalost PyTorch

Tento kurz zahrnuje následující:

• Rekurentní neuronové sítě (RNN)
• Binární a vícetřídní klasifikace textu
• Word vektorové vložení
• Analýza sentimentu pomocí slovních vektorů
• Modely sekvencí za sekvencí pro jazykový překlad

Jak se stát expertem na NLP: Udacity

Stát se NLP Expertem je oficiální nano stupeň zpracování přirozeného jazyka, který nabízí Udacity’s School of AI. Tento studijní program nanotechnologie vám pomůže naučit se tradiční i moderní techniky NLP, jako je pozornost při budování projektů.

📋 Předpoklady

• Programování v Pythonu
• Statistika
• Strojové učení a hluboké učení

Programy Udacity se skládají z video přednášek, cvičení kódování a projektů vyvrcholení. V tomto kurzu zpracování přirozeného jazyka vytvoříte následující projekty:

• Označování částí řeči (označování POS)
• Model strojového překladu typu end-to-end
• Model rozpoznávání řeči

Code-First Úvod do NLP

Code-First Introduction to NLP je skvělý kurz od fast.ai, pokud se chcete seznámit s oblastí NLP. Tento kurz vyučuje Rachel Thomas a pokrývá tradiční přístupy a neuronové sítě ke zpracování přirozeného jazyka.

📋 Předpoklady

• Programování v Pythonu
• Koncepty strojového učení
• Neuronové sítě s PyTorch (užitečné, ale není nutné)

Zde je přehled toho, co kurz zahrnuje:

Tradiční NLP: Tato část se zabývá zpracováním textu pomocí regulárních výrazů, maticovými faktorizačními technikami, jako je Singulární Value Decomposition (SVD) a naivní Bayes pro klasifikaci textu.

Přístupy neuronových sítí k NLP: Kurz poté pokrývá rekurentní neuronové sítě, modely seq2seq, mechanismy pozornosti a modely transformátorů

Etické problémy v NLP: Tento kurz také obsahuje přednášky zdůrazňující některé etické problémy, které pramení z používání zpracování přirozeného jazyka, jako je zaujatost a tato dezinformace.

💲 Cena: Zdarma

NLP se strojovým učením: Vzdělávací

Toto NLP se strojovým učením od Educative se zaměřuje na to, aby se studenti seznámili s důležitými koncepty NLP. Educative je jednou z populárních online výukových platforem, od přípravy na pohovor s kódováním a návrhu systému až po strojové učení.

Kurz zahrnuje následující:

• Vložení slov
• Jazykové modely
• Klasifikace textu
• Modely Seq2seq

NLP v Pythonu: DataCamp

Zpracování přirozeného jazyka v Pythonu od Datacamp je strukturovaná dovednostní trať o šesti kurzech. Tyto kurzy seznamují studenty s různými aspekty zpracování přirozeného jazyka.

📋 Předpoklady

• Znalost Pythonu
• Pochopení strojového učení

Tato trať se skládá z následujících kurzů:

Kurz NLP: Lena Voita

Kurz NLP je rozšířením kurzu zpracování přirozeného jazyka, který jeho autorka Lena Voita vyučuje na Yandex School of Data Analysis. Kurz je uspořádán do sekcí a obsahuje interaktivní lekce a příspěvky na blogu. Kromě toho existují sešity a shrnutí výzkumných prací.

• Klasifikace textu (jak tradiční, tak neuronové sítě)
• Vložení slov
• Hodnocení jazykových modelů
• Seq2seq modely a pozornost
• Přeneste učení pro NLP

💲 Cena: Zdarma

Závěr

Doufám, že vám tento seznam výukových zdrojů pomohl. Na základě předpokladů a časového nasazení si můžete vybrat kurz nebo specializaci, která nejlépe odpovídá vašim zájmům. Jakmile získáte základní znalosti, nezapomeňte stavět projekty na skutečných souborech dat, které doplní a posílí vaše porozumění. Veselé kódování!👩🏽‍💻

Dále se podívejte na seznam datových vědeckých notebooků, které můžete použít pro svůj další projekt NLP!