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。

DeepLearning.AI
您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 概率与统计, 数据处理, 大型语言模型, 深度学习, 机器学习算法, 人工智能, 文本挖掘, 非结构化数据, 人工智能和机器学习(AI/ML), 降维, 功能工程, 马尔可夫模型, Algorithm, Machine Learning 方法, 张力流, 监督学习, Keras(神经网络库), 自然语言处理, 人工神经网络
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

您将获得的技能: 大型语言模型, 生成式人工智能, PyTorch(机器学习库), 深度学习, 数据伦理, 文本挖掘, 统计方法, 功能工程, 自然语言处理, 人工神经网络
中级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Prompt Engineering, Exploratory Data Analysis, Data Wrangling, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, Supervised Learning, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Feature Engineering, Flask (Web Framework), Data Analysis, Responsible AI, LLM Application, Data Import/Export
初级 · 专业证书 · 3-6 个月

IBM
您将获得的技能: 生成式人工智能, 内容创作, 商业智能, 负责任的人工智能, 自然语言处理, 风险缓解
初级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Natural Language Processing, Large Language Modeling, Data Ethics, Responsible AI, Text Mining, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Data Processing, Artificial Intelligence, Scikit Learn (Machine Learning Library), Time Series Analysis and Forecasting, Machine Learning, Data Analysis, Unstructured Data, Data Cleansing, Applied Machine Learning, Unified Modeling Language
中级 · 专项课程 · 3-6 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 概率与统计, 人工智能, 机器学习算法, 文本挖掘, 降维, 非结构化数据, 功能工程, 监督学习, 张力流, 自然语言处理
中级 · 课程 · 1-4 周

Google Cloud
您将获得的技能: 大型语言模型, 深度学习, Google 云端平台, 云 API, 人工智能和机器学习(AI/ML), 功能工程, Keras(神经网络库), 自然语言处理, 人工神经网络, 张力流
高级设置 · 课程 · 1-3 个月

Edureka
您将获得的技能: 数据处理, 人工智能, 深度学习, 强化学习, 文本挖掘, 机器学习, 预测建模, 数据科学, 自然语言处理, 张力流, 监督学习, 计算机视觉
初级 · 课程 · 1-4 周

您将获得的技能: Prompt Engineering, PyTorch (Machine Learning Library), Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Computer Vision, Image Analysis, Generative AI, Generative Model Architectures, Application Deployment, Artificial Neural Networks, Text Mining, Deep Learning, Cloud Hosting, Semantic Web, Restful API
中级 · 专项课程 · 1-4 周

IBM
您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 大型语言模型, LLM 申请, 机器学习, 生成式人工智能, 强化学习, PySpark, 深度学习, 数据科学, Prompt Engineering, Python 程序设计, 功能工程, 应用机器学习, 监督学习, Jupyter, 无监督学习, Keras(神经网络库), 自然语言处理, 计算机视觉, Apache Spark
攻读学位
中级 · 专业证书 · 3-6 个月

DeepLearning.AI
您将获得的技能: 大型语言模型, 数据处理, LLM 申请, 生成式人工智能, LangChain, 数据导入/导出, 文件管理, Prompt Engineering, 摘录, 语义网
初级 · 项目 · 不超过 2 小时

您将获得的技能: Tensorflow, Natural Language Processing, Keras (Neural Network Library), Text Mining, Applied Machine Learning, Deep Learning, Machine Learning, Software Visualization
中级 · 指导项目 · 不超过 2 小时
自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个领域,其重点是使计算机能够理解和使用人类语言。 通过借鉴语言学和尖端计算机科学的见解,NLP 在帮助计算机理解人类,以及反过来帮助人类更好地驾驭我们日益数字化的世界方面发挥着越来越重要的作用。
例如,NLP 对于编写能准确响应 Alexa 或 Google Home 等语音指令的数字助理程序至关重要。 它还能创建聊天机器人,处理常见的客户服务咨询。 除面向客户的工具外,NLP 还可用于情感分析应用,供企业评估社交媒体对其品牌的反应,或用于能够自动创建清晰的文本或数据集摘要的服务。
与人工智能和深度学习的其他领域一样,NLP 依赖于神经网络架构中的机器学习(ML)算法。 由于神经网络模仿人脑本身的结构,因此这些方法特别适合自然语言处理。 与其他人工智能/ML 应用程序一样,NLP 的工作最常用的是 TensorFlow 或 Python 编程。
在 Coursera 的 2020 年全球技能指数(GSI)中,自然语言处理是最热门的工作技能之一。 下载 2020 版 GSI 报告。
现在是从事自然语言处理工作的激动人心的时刻,因为越来越多的组织正在探索使用聊天机器人、数字助理和其他 NLP 应用的方法。 这一趋势因 "Covid-19 "的流行而进一步加快,因为从实体服务台和客户服务部门的转型促使企业尝试与客户互动的新模式。 因此,熟悉 NLP 方法对软件开发人员、数据科学家和其他技术专业人员非常有用。
希望利用自己在自然语言处理方面的专业知识来开发该领域新方法的专业人员,可以攻读计算机科学硕士学位甚至博士学位。 在 NLP 和其他领域,计算机研究科学家的需求量很大;根据美国劳工统计局的数据,他们的年薪中位数为 122,840 美元,预计在未来十年内,该领域的工作岗位增长速度将远远超过平均水平。
当然可以。Coursera 提供丰富的计算机科学、数据科学和人工智能课程和专业课程,包括专门针对 NLP 应用的课程。 这些课程由排名靠前的机构提供,如 deeplearning.ai、 密歇根大学和国立研究大学高等经济学院。 您还可以通过 Coursera 提供的 "实践指导项目 "学习 NLP,该项目由经验丰富的讲师提供教程,帮助您掌握新技能。
是的,Coursera 提供包括 NLP 在内的多种主题的免费课程。虽然您可以通过审核课程免费获取大部分课程资料,但这并不包括分级作业或结业证书。对于那些希望获得证书以展示自己的学习成果或提升专业形象的人,Coursera 提供了购买课程的选项。此外,Coursera 还为符合条件的学习者提供免费试听或经济援助,让每个人都更容易获得证书。