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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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    G

    Google Cloud

    谷歌云上的自然语言处理

    您将获得的技能: 模型评估, Google 云端平台, AI 工作流程, 嵌入, 自然语言处理, 深度学习, 迁移学习, 功能工程, 递归神经网络 (RNN), 张力流, 人工神经网络

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    AI Workflow: Machine Learning, Visual Recognition and NLP

    您将获得的技能: Model Evaluation, Tensorflow, Supervised Learning, Artificial Neural Networks, Regression Analysis, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, Image Analysis, Machine Learning, Random Forest Algorithm, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Decision Tree Learning, Natural Language Processing, Scikit Learn (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Data Science, Python Programming

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

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    G

    Google Cloud

    Advanced Machine Learning on Google Cloud

    您将获得的技能: Model Deployment, Convolutional Neural Networks, Google Cloud Platform, Natural Language Processing, Tensorflow, MLOps (Machine Learning Operations), Reinforcement Learning, Transfer Learning, Computer Vision, Systems Design, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Image Analysis, AI Personalization, Cloud Deployment, Recurrent Neural Networks (RNNs), Hybrid Cloud Computing, Systems Architecture, Performance Tuning, Embeddings

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
    ·
    1538 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    P

    Packt

    Essential Guide to LLMOps

    您将获得的技能: LLM Application, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Data Processing, Model Deployment, AI Workflows, Prompt Engineering, Responsible AI, Generative AI, Scalability, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Evaluation, Data Transformation, Continuous Monitoring, Feature Engineering, Natural Language Processing, Artificial Intelligence, Data Collection

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    More Applied Data Science with Python

    您将获得的技能: Unsupervised Learning, Data Mining, Social Network Analysis, ChatGPT, Embeddings, Machine Learning Methods, Data Science, Supervised Learning, Generative AI, Machine Learning, Anomaly Detection, Data Preprocessing, Data Analysis, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Manipulation, Python Programming, Exploratory Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Jupyter, Classification Algorithms

    4.3
    评分, 4.3 星,最高 5 星
    ·
    8 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

  • G

    Google Cloud

    变压器模型和 BERT 模型

    您将获得的技能: 大型语言模型, 自然语言处理, 嵌入, 生成模型架构, 迁移学习

    4.1
    评分, 4.1 星,最高 5 星
    ·
    125 条评论

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

  • C

    Coursera

    Deep Learning with PyTorch : Siamese Network

    您将获得的技能: Embeddings, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Image Analysis, Deep Learning, Applied Machine Learning, Convolutional Neural Networks, Computer Vision

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

    高级设置 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    I

    IBM

    机器学习顶点课程

    您将获得的技能: 机器学习, 数据分析, 监督学习, Scikit-learn (机器学习库), 回归分析, 无监督学习, 应用机器学习, 技术交流, Python 程序设计, 人工神经网络, 探索性数据分析, Keras(神经网络库), 数据展示

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

    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    G

    Google Cloud

    Encoder-Decoder Architecture - Español

    您将获得的技能: Model Deployment, Tensorflow, Recurrent Neural Networks (RNNs), Keras (Neural Network Library), Natural Language Processing, Applied Machine Learning, Text Mining

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    C

    Coursera

    MCP - Model Content Protocol

    您将获得的技能: Model Context Protocol, AI Security, Scalability, Software Architecture, Servers, Interoperability, System Design and Implementation, API Design, Enterprise Security, Real Time Data, Performance Tuning

    高级设置 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Toronto

    自动驾驶汽车

    您将获得的技能: 卷积神经网络, 机器控制, 自动化, 计算机视觉, Networking 路由器, 深度学习, 模拟, 估算, 硬件架构, 机器人, 控制系统, 嵌入式软件, 安全保障, 全球定位系统, 交通流优化, 图像分析, 系统架构, 软件架构, Machine Learning 方法, 人工神经网络

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
    ·
    3546 条评论

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM AI Enterprise Workflow

    您将获得的技能: Feature Engineering, Model Deployment, Data Visualization, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Data Presentation, Tensorflow, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Probability Distribution, Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Supervised Learning, Data Pipelines, Design Thinking, Data Science, Machine Learning, Python Programming

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

    高级设置 · 专项课程 · 3-6 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 nlp 课程

  • 谷歌云上的自然语言处理: Google Cloud
  • AI Workflow: Machine Learning, Visual Recognition and NLP: IBM
  • Advanced Machine Learning on Google Cloud: Google Cloud
  • Essential Guide to LLMOps: Packt
  • More Applied Data Science with Python: University of Michigan
  • 变压器模型和 BERT 模型: Google Cloud
  • Deep Learning with PyTorch : Siamese Network: Coursera
  • 机器学习顶点课程: IBM
  • Encoder-Decoder Architecture - Español: Google Cloud
  • MCP - Model Content Protocol: Coursera

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列表和标签 (10)

关于 Nlp 的常见问题

自然语言处理(NLP)是人工智能的一个分支,主要研究计算机与人类通过自然语言进行交互。它使机器能够以有价值的方式理解、解释和生成人类语言。NLP 非常重要,因为它为从聊天机器人和虚拟助理到情感分析和语言翻译等各种应用提供了动力。随着企业越来越依赖数据驱动的洞察力,分析和理解人类语言的能力成为提升客户体验和做出明智决策的关键。‎

从事 NLP 职业可为多个行业带来各种工作机会。一些常见的职位包括 NLP 工程师、数据科学家、机器学习工程师和 AI 研究科学家。这些职位通常涉及开发能够处理和分析文本数据的 Algorithm 和 Data Model,创建利用 NLP 技术的应用程序,以及开展研究以推动该领域的发展。随着各组织不断将 AI 和 Machine Learning 整合到其运营中,预计对 NLP 领域熟练专业人员的需求将不断增长。‎

要在 NLP 领域取得成功,您需要将技术和解析技能结合起来。关键技能包括Python或 R 等编程语言、熟悉机器学习框架,以及对语言学和语言结构的扎实理解。此外,了解数据预处理技术、统计分析以及使用 NLP 库(如 NLTK 或 spaCy)的经验也会有所帮助。在这些领域打下坚实的基础,将使您有能力有效地应对复杂的 NLP 挑战。‎

对于有兴趣学习 NLP 的人来说,有几门优秀的在线课程可供选择。要全面了解NLP,可以考虑Mastering NLP:Tokenization、Sentiment Analysis \& Neural MT 专项课程。另外,应用 NLP 和 Generative AI 专项课程提供了应用 NLP 技术的实用见解。如果想重点了解现代架构,强烈推荐NLP 专项课程《Transformer Model 入门》。‎

是的,您可以通过两种方式免费开始在Coursera上学习NLP:

  1. 免费预览 许多 NLP 课程的第一个 Module。这包括视频课程、阅读、分级作业和Coursera Coach(如有)。
  2. 开始为期7天的 专项课程或Coursera Plus免费试用。在试用期内,您可以完全访问所有符合条件的课程内容。

如果您想继续学习,获得 NLP 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 NLP,首先要熟悉编程和数据科学的基础知识。在线课程可以提供结构化的学习路径,让您从基础概念逐步深入到更高级的主题。参与实践项目,学以致用,并考虑加入在线社区或论坛,与其他学习者和专业人士建立联系。这种协作方式可以加深您的理解,让您保持学习动力。‎

NLP 课程通常涵盖一系列主题,包括文本预处理、Sentiment Analysis、语言模型和机器翻译。您还可以探索 NLP深度学习、sequence 模型和 transformer 架构等高级课题。课程通常还包括实际应用,如构建聊天机器人或分析社交媒体数据,以提供现实世界的背景并增强您的学习体验。‎

要对员工进行 NLP 培训和技能提升,可以考虑开设提供实际应用和行业相关技能的课程。构建 AI 代理:自动化和 NLP 基础课程旨在提供基础知识,同时关注自动化。此外,注意力模型自然语言处理课程可以帮助员工了解该领域日益重要的高级技术。‎

此常见问题解答内容仅供参考。建议学生多做研究,确保所追求的课程和其他证书符合他们的个人、专业和财务目标。

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