计算语言学课程可以帮助您学习自然语言处理、语法分析和语义理解。您可以掌握文本挖掘、语言模型和机器翻译技术方面的技能。许多课程会介绍 NLTK 和 spaCy 等 Python 库等工具,以及 AI 驱动的应用框架,帮助您应用这些技能有效地分析和生成人类语言。

DeepLearning.AI
您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 张力流, 深度学习, 自然语言处理, 嵌入, 文本挖掘, 统计机器学习, 递归神经网络 (RNN), 降维, 人工神经网络, 功能工程, Algorithm, 应用机器学习, Machine Learning 方法, 马尔可夫模型, 分类算法, 数据预处理, Keras(神经网络库), 迁移学习, 监督学习
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

Google Cloud
您将获得的技能: 大型语言模型, Prompt Engineering, 生成式人工智能, LLM 申请, Google 双子座
初级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Program Development, Programming Principles, Python Programming, Computer Programming, Computational Thinking, Problem Management, Data Structures, Integrated Development Environments, Debugging, Development Environment
初级 · 课程 · 1-3 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 概率与统计, 嵌入, Machine Learning 方法, 统计建模, 文本挖掘, 人工神经网络, 马尔可夫模型, 自然语言处理, Algorithm, 数据预处理
中级 · 课程 · 1-4 周

University of California, Davis
您将获得的技能: 人工智能, 社交网络分析, 数据整理, 模拟, 社会学, 趋势分析, AI 赋能, 研究方法, 大数据, 网页抓取, 机器学习, 数据伦理, 自然语言处理, 数据科学, 社会科学, 系统思考, 研究, 网络分析, 数据处理, 数据库
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

University of California San Diego
您将获得的技能: 理论计算机科学, 计算机编程, 图论, 软件测试, Python 程序设计, 数据存储, 生物信息学, 调试, 计划发展, Javascript, 测试案例, 计算思维, Java, C 和 C++, 开发测试, 网络分析, Algorithm, 编程原则, 拉斯特(编程语言), 数据结构
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

University of Washington
您将获得的技能: 激励技能, 信息图表, 图表设计, 推动参与, 同行评审, 可信度, 叙事, 表演艺术, 沟通, 建设性反馈, 写作, 语言交流技能, 沉着, 演讲, 公开演讲, 说服沟通, 简明扼要, 行动导向, 沟通策略, 非语言交流
初级 · 专项课程 · 3-6 个月
Duke University
您将获得的技能: 统计分析, AI 个性化服务, 计算机编程, 数据导入/导出, 预测建模, Encryption, 事件驱动编程, 计划发展, 调试, Javascript, 数据分析, 层叠样式表(CSS), 软件设计, 文件输入/输出, 集成开发环境, 软件工程, Algorithm, 图像分析, Java 编程, 数据处理
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Shanghai Jiao Tong University
您将获得的技能: 文化, 口语理解, 文化多样性, 语法, 文化敏感性, 语言学习, 语言能力, 词汇
初级 · 专项课程 · 3-6 个月
University of Glasgow
您将获得的技能: Html 和 Css, 数据可视化软件, 计算机编程, 脚本, 网络开发, JSON, Javascript, 软件开发, 数据分析, 无监督学习, 计算思维, 应用程序部署, 原型设计, 分析, 数据处理, 网络应用, 应用程序开发, 数据结构, 编程原则, 代码审查
初级 · 专项课程 · 3-6 个月

Meta
您将获得的技能: 软件版本控制, MySQL, 软件可视化, 协作软件, Linux, 计算思维, Query 语言, 数据完整性, Linux 命令, 数据仓库, 数据库架构与管理, 伪代码, Algorithm, Django (网络框架), 数据库管理, 数据库管理员, 编程原则, 测试驱动开发(TDD), 单元测试, 命令行界面
初级 · 专业证书 · 3-6 个月
计算语言学是一个跨学科领域,它将语言学与计算机科学相结合,使计算机能够理解、解释和生成人类语言。这一研究领域至关重要,因为它是我们今天使用的许多技术的基础,如语音识别、机器翻译和自然语言处理(NLP)。随着我们对技术的依赖与日俱增,计算语言学的重要性不断扩大,推动了 AI 的进步,增强了人机交互。
计算语言学的工作机会多种多样,反映了其应用的多样性。潜在的职位包括计算语言学家、NLP 工程师、数据科学家和语言技术专项课程软件开发人员。此外,学术界和研究机构也为有志于推动该领域发展的人士提供了职位。这些职位通常需要融合语言知识和技术技能,因此适合具有这两个领域背景的个人。
有许多在线课程可以帮助您学习计算语言学。一些推荐的选择包括数据科学家计算统计导论专项课程和计算社会科学专项课程等。这些课程提供了一种结构化的方法来理解计算语言学的原理和应用。
是的,您可以通过两种方式在 Coursera 上免费开始学习计算语言学:
如果您想继续学习,获得计算语言学证书,或在预览或试用后解锁全部课程访问权限,您可以升级或申请经济援助。
要有效地学习计算语言学,首先要确定自己当前的技能水平和知识差距。先学习入门课程,积累基础知识,然后再学习更高级的主题。参与实践项目,学以致用,加强理解。加入在线社区或论坛也可以在您的学习过程中提供支持和 Networking 的机会。
计算语言学课程通常涵盖一系列主题,包括自然语言 Processing、Machine Learning技术、语言学理论和Algorithm 设计。您还可以探索情感分析、文本分类和语音识别等领域的应用。通过这些科目,您可以全面了解语言与技术如何相互交融,掌握应对现实世界挑战所需的技能。
要对员工进行计算语言学方面的培训和技能提升,可以考虑开设侧重于实际应用和行业相关技能的课程。数据科学家计算统计入门专项课程等课程将统计方法与计算技术结合在一起,因此特别有益。根据员工的具体需求定制培训,可以提高他们的能力,推动企业内部的创新。