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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。


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热门 NLP 课程与认证


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    U

    University of Washington

    计算神经科学

    您将获得的技能: Machine Learning 方法, 监督学习, 强化学习, 人工神经网络, 网络模型, 生物学, 机器学习算法, 线性代数, 生理学, 计算机科学, 神经学, 递归神经网络 (RNN), 概率分布, 数学建模, 计算思维, Matlab

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    1130 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 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: Python 程序设计, Google 云端平台, 模型评估, 数据转换, 模型部署, MLOps(机器学习 Operator), Keras(神经网络库), 深度学习, 数据管道, 数据预处理, 功能工程, 云部署, 人工神经网络, 张力流, 机器学习

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    2807 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    神经网络和 PyTorch 简介

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 模型评估, 概率与统计, 分类算法, 预测建模, Machine Learning 方法, 深度学习, 逻辑回归, 张力流, 数据预处理, 人工神经网络, 回归分析

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
    1884 条评论

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Alberta

    强化学习

    您将获得的技能: 人工智能, 模型评估, 抽样(统计), 人工智能和机器学习(AI/ML), 模拟, 监督学习, 马尔可夫模型, 深度学习, 强化学习, 功能工程, Algorithm, 机器学习算法, 线性代数, 伪代码, 性能调整, 人工神经网络, 概率分布, 机器学习, 性能测试

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3570 条评论

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    Imperial College London

    机器学习数学多元微积分

    您将获得的技能: Python 程序设计, 衍生产品, 人工神经网络, 线性代数, 机器学习算法, 高等数学, 数学建模, 微积分, 回归分析

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    5750 条评论

    初级 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:新
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    E

    Edureka

    Generative AI Essentials for Customer Service

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Generative AI Agents, Generative AI, ChatGPT, Self Service Technologies, Customer Service, Customer Support, Customer Communications Management, Personalized Service, Customer Engagement, AI Enablement, AI Workflows, Customer experience improvement, Customer and Client Support, Microsoft Copilot, Customer Insights, Artificial Intelligence, Customer Relationship Management, Automation, Natural Language Processing

    初级 · 课程 · 1-4 周

  • 状态:免费试用
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    M

    Microsoft

    Building AI Cloud Apps with Microsoft Azure

    您将获得的技能: Responsible AI, Cloud Development, Image Analysis, Anomaly Detection, Prompt Engineering, Microsoft Copilot, Microsoft Azure, Cloud Storage, Data Storage, Cloud Applications, Text Mining, Microsoft Development Tools, Unsupervised Learning, Cloud Deployment, Data Storage Technologies, Natural Language Processing, Continuous Deployment, Computer Vision, Cloud Computing, Machine Learning

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

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

  • 状态:新
    新
    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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    D

    DeepLearning.AI

    序列、时间序列和预测

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 预测建模, 预测, 数据预处理, 应用机器学习, 递归神经网络 (RNN), 人工神经网络, 深度学习, 张力流, 时间序列分析和预测, 机器学习

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    5154 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Dartmouth College

    Machine Learning with Neural Networks

    您将获得的技能: Bayesian Network, Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Tensorflow, Machine Learning, Model Evaluation, Network Architecture, Algorithms, Probability Distribution

    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    S

    Stanford University

    概率图形模型 1:表示法

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

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

  • 状态:免费试用
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    I

    IBM

    Develop Generative AI Applications: Get Started

    您将获得的技能: Prompt Engineering, LangChain, LLM Application, Generative AI, AI Workflows, Application Development, Model Evaluation, Flask (Web Framework), Natural Language Processing, Software Development

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
    364 条评论

    中级 · 课程 · 1-4 周

1…171819…61

总之,以下是 10 最受欢迎的 nlp 课程

  • 计算神经科学: University of Washington
  • 在 Google Cloud 上使用 Keras 构建、训练和部署 ML 模型: Google Cloud
  • 神经网络和 PyTorch 简介: IBM
  • 强化学习: University of Alberta
  • 机器学习数学多元微积分: Imperial College London
  • Generative AI Essentials for Customer Service: Edureka
  • Building AI Cloud Apps with Microsoft Azure: Microsoft
  • Decoding Large Language Models: Packt
  • 序列、时间序列和预测: DeepLearning.AI
  • Machine Learning with Neural Networks: Dartmouth College

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网络 (19)
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