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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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    P

    Packt

    Decoding Large Language Models

    您将获得的技能: Large Language Modeling, LLM Application, Model Deployment, AI Enablement, Transfer Learning, Prompt Engineering, Generative AI, Model Evaluation, Deep Learning, Natural Language Processing, Recurrent Neural Networks (RNNs), Responsible AI, Scalability, Machine Learning, Performance Tuning, Systems Integration

    高级设置 · 课程 · 3-6 个月

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    G

    Google Cloud

    在 Google Cloud 上使用 Keras 构建、训练和部署 ML 模型

    您将获得的技能: 数据转换, 模型部署, MLOps(机器学习 Operator), 数据管道, 人工神经网络, Python 程序设计, 深度学习, 机器学习, 数据预处理, Keras(神经网络库), 模型评估, Google 云端平台, 云部署, 功能工程, 张力流

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    الذكاء الاصطناعي للجميع

    您将获得的技能: Artificial Intelligence, AI Product Strategy, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Business Analytics, Responsible AI, Data Ethics, Machine Learning, Digital Transformation, Data Science

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    961 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    S

    Stanford University

    概率图形模型 1:表示法

    您将获得的技能: 贝叶斯网络, 决策支持系统, 自然语言处理, 马尔可夫模型, 概率与统计, 图论, 网络分析, 统计建模, 网络模型, 概率分布

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    1441 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    Duke University

    Rust 编程

    您将获得的技能: 应用程序部署, 亚马逊网络服务, 数据管道, CI/CD, Docker (软件), 自然语言处理, 云计算, 测试案例, 无服务器计算, 生成式人工智能, 命令行界面, 集装箱化, 大型语言模型, 计算机编程, LLM 申请, 拉斯特(编程语言), Devops, 拥抱的脸, 还原式 API, 詹金斯

    3.9
    评分, 3.9 星,最高 5 星
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    264 条评论

    初级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    P

    Packt

    PyTorch Ultimate 2024 - From Basics to Cutting-Edge

    您将获得的技能: PyTorch (Machine Learning Library), Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Deep Learning, Generative Adversarial Networks (GANs), Classification Algorithms, Transfer Learning, Applied Machine Learning, Vision Transformer (ViT), Image Analysis, Machine Learning, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, Unsupervised Learning, Python Programming, Embeddings, Data Preprocessing

    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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    M

    MathWorks

    MathWorks Computer Vision Engineer

    您将获得的技能: Computer Vision, Model Evaluation, Image Analysis, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Deep Learning, Machine Learning Methods, Image Quality, Data Preprocessing, Artificial Neural Networks, Matlab, Applied Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning, Classification Algorithms, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Traffic Flow Optimization, Data Visualization

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    344 条评论

    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    N

    New York University

    金融领域的机器学习和强化学习

    您将获得的技能: 回归分析, 金融交易, 决策树学习, 机器学习, 统计方法, 马尔可夫模型, 应用机器学习, 深度学习, 市场流动性, 衍生产品, 无监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 张力流, 强化学习, 人工神经网络, 降维, 预测建模, 监督学习, 模型评估, 金融市场

    3.7
    评分, 3.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google Cloud

    交易、机器学习和 GCP 简介

    您将获得的技能: 金融交易, 模型部署, 技术分析, 监督学习, 机器学习, 深度学习, 统计机器学习, 财务预测, 时间序列分析和预测, 金融, 应用机器学习, 人工神经网络, Machine Learning 方法, 模型评估, 机器学习算法, 预测建模, 证券交易, 人工智能和机器学习(AI/ML), Google 云端平台, 云平台

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

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    U

    University of Toronto

    自动驾驶汽车的视觉感知

    您将获得的技能: 线性代数, 卷积神经网络, 人工神经网络, 深度学习, 机器人, 图像分析, 机器学习算法, 计算机视觉

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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    S

    Stanford University

    医疗保健机器学习基础

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 负责任的人工智能, 数据伦理, 深度学习, 人工神经网络, 医疗保健伦理, 医疗保健行业知识, 强化学习, 机器学习, 人工智能和机器学习(AI/ML), 模型评估, 数据预处理, 卫生政策, 机器学习算法, 应用机器学习

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-3 个月

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    DeepLearning.AI

    机器学习和数据科学微积分

    您将获得的技能: 数值分析, 微积分, 应用数学, Python 程序设计, 机器学习, 深度学习, 机器学习算法, 人工神经网络, 可视化(计算机制图), 衍生产品

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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  • 在 Google Cloud 上使用 Keras 构建、训练和部署 ML 模型: Google Cloud
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  • 概率图形模型 1:表示法: Stanford University
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  • 金融领域的机器学习和强化学习: New York University
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