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NLP 课程

NLP 课程可以帮助您学习文本处理、Sentiment Analysis、语言模型和聊天机器人开发。您可以掌握数据预处理、Feature Extraction 和 Model Evaluation 性能方面的技能。许多课程介绍了 NLTK 和 spaCy 等 Python 库以及 TensorFlow 和 PyTorch 等框架等工具,这些工具支持实施 NLP 技术和开发利用人工智能的应用程序。


热门 NLP 课程与认证


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    I

    Imperial College London

    机器学习数学

    您将获得的技能: 统计分析, 数据预处理, 线性代数, Python 程序设计, 衍生产品, 人工神经网络, Algorithm, 无监督学习, Machine Learning 方法, 机器学习算法, 降维, 应用数学, 回归分析, 数学建模, 功能工程, 微积分, 高等数学, NumPy, Jupyter, 统计

    4.6
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    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化

    您将获得的技能: 模型评估, 张力流, 数据预处理, 验证和确认, 人工神经网络, Machine Learning 方法, 性能调整, 深度学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    Generative AI for Customer Support

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Standard Operating Procedure, Customer Support, Product Support, Responsible AI, Prototyping, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Customer experience improvement, Artificial Intelligence, AI Workflows, Data Ethics, Customer Insights, Deep Learning, Automation, Machine Learning, Natural Language Processing, Context Management

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    1.1万 条评论

    中级 · 专项课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    高级学习算法

    您将获得的技能: 模型评估, 机器学习, 张力流, 人工神经网络, 随机森林算法, 监督学习, 迁移学习, 应用机器学习, 数据伦理, 决策树学习, 逻辑回归, 分类算法, 人工智能, 性能调整, 深度学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    借助 Python 应用数据科学

    您将获得的技能: 模型评估, 社交网络分析, 交互式数据可视化, 图论, 自然语言处理, 数据预处理, 文本挖掘, Python 程序设计, 监督学习, 数据操作, 功能工程, 科学可视化, 应用机器学习, 数据可视化软件, Pandas(Python 软件包), 网络分析, NumPy, Matplotlib, 数据可视化, 可视化(计算机制图)

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员

    您将获得的技能: 时间序列分析和预测, 机器学习, 模型评估, 卷积神经网络, 生成式人工智能, 预测建模, 自然语言处理, 张力流, 数据预处理, 人工神经网络, 预测, 计算机视觉, 嵌入, 分类算法, 递归神经网络 (RNN), 迁移学习, 应用机器学习, Keras(神经网络库), 图像分析, 深度学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    2.5万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    G

    Google

    Introduction to AI

    您将获得的技能: Generative AI, AI Enablement, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Natural Language Processing, Innovation, Critical Thinking

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    9671 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介

    您将获得的技能: 机器学习, 模型评估, 卷积神经网络, 数据预处理, 计算机视觉, 张力流, 人工神经网络, 深度学习, Keras(神经网络库), 图像分析, 人工智能

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
    2万 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    DeepLearning.AI

    无监督学习、推荐器、强化学习

    您将获得的技能: 机器学习, 异常检测, 无监督学习, Algorithm, 人工神经网络, 降维, 强化学习, 数据伦理, 监督学习, 人工智能, 深度学习

    4.9
    评分, 4.9 星,最高 5 星
    ·
    5378 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Michigan

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: 机器学习, 模型评估, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), Python 程序设计, 无监督学习, 人工神经网络, 监督学习, 随机森林算法, 分类算法, 回归分析, 决策树学习, 功能工程, 应用机器学习

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    M

    Microsoft

    微软 Azure AI 基础 AI-900 考试准备

    您将获得的技能: 机器学习, 无代码开发, 自然语言处理, 无监督学习, 预测建模, 异常检测, 微软 Azure, MLOps(机器学习 Operator), 计算机视觉, 负责任的人工智能, AI 工作流程, 分类算法, 应用机器学习, 回归分析, 模型部署, 人工智能, 数据伦理, AI 赋能, 图像分析, 人工智能和机器学习(AI/ML)

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1434 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    生成式人工智能和 LLM:架构和数据准备

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 生成式人工智能, 数据预处理, 自然语言处理, 拥抱的脸, 递归神经网络 (RNN), 数据管道, 生成对抗网络 (GAN), 生成模型架构, 人工智能, 大型语言模型

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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  • 机器学习数学: Imperial College London
  • 改进深度神经网络:超参数调整、正则化和优化: DeepLearning.AI
  • Generative AI for Customer Support: IBM
  • 高级学习算法: DeepLearning.AI
  • 借助 Python 应用数据科学: University of Michigan
  • DeepLearning.AI TensorFlow 开发人员: DeepLearning.AI
  • Introduction to AI: Google
  • 用于人工智能、机器学习和深度学习的 TensorFlow 简介: DeepLearning.AI
  • 无监督学习、推荐器、强化学习: DeepLearning.AI
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan

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