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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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    D

    DeepLearning.AI

    自然语言处理

    您将获得的技能: Machine Learning 方法, Transfer Learning, 自然语言处理, PyTorch(机器学习库), 生成式人工智能, 降维, 监督学习, 逻辑回归, 文本挖掘, 人工智能, 马尔可夫模型, 嵌入, Keras(神经网络库), 递归神经网络 (RNN), 大型语言模型, 人工神经网络, 统计机器学习, 深度学习, 应用机器学习, 数据预处理

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    Gen AI 用于 NLP 和语言理解的基础模型

    您将获得的技能: 自然语言处理, PyTorch(机器学习库), 生成式人工智能, 嵌入, 文本挖掘, 模型评估, 大型语言模型, 递归神经网络 (RNN), 功能工程, 深度学习

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    I

    IBM

    人工智能 (AI) 概论

    您将获得的技能: 生成式人工智能, 自然语言处理, 负责任的人工智能, 社会影响, 商业道德

    4.7
    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    2.2万 条评论

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    E

    Edureka

    Mastering NLP: Tokenization, Sentiment Analysis & Neural MT

    您将获得的技能: Natural Language Processing, Large Language Modeling, Model Evaluation, Recurrent Neural Networks (RNNs), Classification Algorithms, Data Ethics, Responsible AI, Text Mining, Transfer Learning, Machine Learning Methods, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Data Preprocessing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Data Processing, Embeddings, Machine Learning, Data Analysis, Data Cleansing

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    您将获得的技能: Prompt Engineering, Large Language Modeling, LangChain, Model Evaluation, Prompt Patterns, Retrieval-Augmented Generation, Data Wrangling, Supervised Learning, LLM Application, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Exploratory Data Analysis, Generative Model Architectures, Data Analysis, Keras (Neural Network Library), Predictive Modeling, Convolutional Neural Networks, Generative AI, Jupyter, Flask (Web Framework)

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
    ·
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    初级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    E

    Edureka

    机器学习和 NLP 基础知识

    您将获得的技能: 预测建模, 自然语言处理, 机器学习, 监督学习, 卷积神经网络, 人工智能, 递归神经网络 (RNN), 文本挖掘, 分类算法, 数据科学, 应用机器学习, 张力流, 深度学习, 数据预处理

    3.3
    评分, 3.3 星,最高 5 星
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    初级 · 课程 · 1-4 周

是什么让您今天来到 Coursera?

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    Google Cloud

    谷歌云上的自然语言处理

    您将获得的技能: Google 云端平台, Transfer Learning, 自然语言处理, 云计算解决方案, 模型评估, 递归神经网络 (RNN), 嵌入, 应用机器学习, 张力流, 深度学习

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
    ·
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    高级设置 · 课程 · 1-3 个月

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    D

    DeepLearning.AI

    LangChain 与您的数据聊天

    您将获得的技能: 检索-增强生成, Prompt Engineering, ChatGPT, LangChain, 大型语言模型, 数据导入/导出, LLM 申请, 矢量数据库, 文件管理, 嵌入, 数据处理

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
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    初级 · 项目 · 不超过 2 小时

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    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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    P

    Pearson

    Introduction to Transformer Models for NLP

    您将获得的技能: Vision Transformer (ViT), Prompt Engineering, PyTorch (Machine Learning Library), Model Deployment, Transfer Learning, Hugging Face, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Deployment, Large Language Modeling, Computer Vision, Generative AI, Image Analysis, Application Deployment, Generative Model Architectures, Embeddings, Data Preprocessing, Model Evaluation

    中级 · 专项课程 · 1-4 周

  • C

    Coursera

    Transfer Learning for NLP with TensorFlow Hub

    您将获得的技能: Transfer Learning, Tensorflow, Natural Language Processing, Keras (Neural Network Library), Embeddings, Deep Learning, Classification Algorithms, Model Evaluation, Machine Learning, Software Visualization

    4.8
    评分, 4.8 星,最高 5 星
    ·
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    中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时

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    I

    IBM

    IBM 人工智能工程

    您将获得的技能: 计算机视觉, 检索-增强生成, Python 程序设计, Prompt Engineering, 卷积神经网络, 机器学习, PyTorch(机器学习库), 生成式人工智能, Keras(神经网络库), 无监督学习, 生成模型架构, 监督学习, LLM 申请, PySpark, 数据科学, 模型评估, 大型语言模型, Apache Spark, 应用机器学习, 深度学习

    攻读学位

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    2.2万 条评论

    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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总之,以下是 10 最受欢迎的 nlp 课程

  • 自然语言处理: DeepLearning.AI
  • Gen AI 用于 NLP 和语言理解的基础模型: IBM
  • 人工智能 (AI) 概论: IBM
  • Mastering NLP: Tokenization, Sentiment Analysis & Neural MT: Edureka
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • 机器学习和 NLP 基础知识: Edureka
  • 谷歌云上的自然语言处理: Google Cloud
  • LangChain 与您的数据聊天: DeepLearning.AI
  • Essential Guide to LLMOps: Packt
  • Introduction to Transformer Models for NLP: Pearson

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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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