NLP-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie Texte verarbeitet, analysiert und modelliert werden. Sie können Fähigkeiten in Tokenisierung, Klassifikation, Sprachmodellen und Evaluationsmethoden aufbauen. Viele Kurse stellen Bibliotheken, Tools und strukturierte Beispiele vor.

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Künstliche Intelligenz, Modellierung großer Sprachen, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Datenverarbeitung, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Methoden des Maschinellen Lernens, Dimensionalitätsreduktion, Tensorflow, Text Mining, Algorithmen für maschinelles Lernen, Feature Technik, Deep Learning, Markov-Modell, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Verarbeitung natürlicher Sprache, Unstrukturierte Daten, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, Datenethik, Generative KI, Deep Learning, Text Mining, Feature Technik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Statistische Methoden, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: 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
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: 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
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Verantwortungsvolle KI, Erstellung von Inhalten, Risikominderung, Generative KI, Business Intelligence, Verarbeitung natürlicher Sprache
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Datenverarbeitung, Deep Learning, Überwachtes Lernen, Tensorflow, Computervision, Prädiktive Modellierung, Text Mining, Reinforcement Learning, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: 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
Mittel · Spezialisierung · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Text Mining, Feature Technik, Tensorflow, Verarbeitung natürlicher Sprache, Unstrukturierte Daten
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, Cloud-API, Tensorflow, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Google Cloud-Platform, Deep Learning, Feature Technik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Künstliche neuronale Netze
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Natural Language Processing, Keras (Neural Network Library), Text Mining, Applied Machine Learning, Deep Learning, Machine Learning, Software Visualization
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Schnelles Engineering, Modellierung großer Sprachen, Datenverarbeitung, Computervision, Überwachtes Lernen, Generative KI, Apache Spark, PySpark, Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Reinforcement Learning, Feature Technik, Jupyter, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Unüberwachtes Lernen, LLM-Bewerbung
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Schnelles Engineering, Datenverarbeitung, Modellierung großer Sprachen, Daten importieren/exportieren, Generative KI, LangChain, Dokumentenverwaltung, Auszug, Semantisches Web, LLM-Bewerbung
Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Zweig der Künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und Menschen durch natürliche Sprache befasst. Sie ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und auf wertvolle Weise zu erzeugen. NLP ist wichtig, weil es verschiedene Anwendungen unterstützt, von Chatbots und virtuellen Assistenten bis hin zur Sentimentanalyse und Sprachübersetzung. Da Unternehmen zunehmend auf datengestützte Erkenntnisse angewiesen sind, ist die Fähigkeit, menschliche Sprache zu analysieren und zu verstehen, von entscheidender Bedeutung, um das Kundenerlebnis zu verbessern und fundierte Entscheidungen zu treffen.
Eine Karriere im Bereich NLP eröffnet eine Vielzahl von Beschäftigungsmöglichkeiten in verschiedenen Branchen. Zu den gängigen Positionen gehören NLP Engineer, Data Scientist, Machine Learning Engineer und KI Research Scientist. Diese Positionen beinhalten häufig die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die Textdaten verarbeiten und analysieren können, die Erstellung von Anwendungen, die NLP-Technologien nutzen, und die Durchführung von Forschungsarbeiten zur Weiterentwicklung des Fachgebiets. Da Unternehmen weiterhin KI und Maschinelles Lernen in ihre Abläufe integrieren, wird die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften im Bereich NLP voraussichtlich steigen.
Um im Bereich NLP erfolgreich zu sein, benötigen Sie eine Kombination aus technischen und analytischen Fähigkeiten. Zu den Schlüsselqualifikationen gehören Programmiersprachen wie Python oder R, Vertrautheit mit Frameworks für Maschinelles Lernen und ein solides Verständnis von Linguistik und Sprachstruktur. Darüber hinaus sind Kenntnisse der Datenvorverarbeitung, der statistischen Analyse und Erfahrungen mit NLP-Bibliotheken wie NLTK oder spaCy von Vorteil. Eine solide Grundlage in diesen Bereichen wird Sie in die Lage versetzen, komplexe NLP-Herausforderungen effektiv zu bewältigen.
Es gibt mehrere ausgezeichnete Online-Kurse für diejenigen, die NLP lernen möchten. Für ein umfassendes Verständnis empfiehlt sich die Spezialisierung Mastering NLP: Tokenisierung, Sentimentanalyse \& Neuronale MT. Alternativ dazu bietet die Spezialisierung Applied NLP and Generative KI praktische Einblicke in die Anwendung von NLP-Techniken. Für einen Fokus auf moderne Architekturen ist die Spezialisierung Introduction to Transformer Models for NLP sehr zu empfehlen.
Ja. Sie können NLP auf Coursera auf zwei Arten kostenlos lernen:
Wenn Sie weiterlernen, ein Zertifikat in NLP erwerben oder den vollen Kurszugang nach der Vorschau oder Probezeit freischalten möchten, können Sie ein Upgrade durchführen oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Um NLP effektiv zu lernen, sollten Sie sich zunächst mit den Grundlagen der Programmierung und Datenwissenschaft vertraut machen. Online-Kurse können strukturierte Lernpfade bieten, die es Ihnen ermöglichen, von grundlegenden Konzepten zu fortgeschritteneren Themen zu gelangen. Wenden Sie das Gelernte in praktischen Projekten an, und schließen Sie sich Online-Communities oder Foren an, um sich mit anderen Lernenden und Fachleuten auszutauschen. Dieser gemeinschaftliche Ansatz kann Ihr Verständnis verbessern und Sie motivieren.
NLP-Kurse decken in der Regel einen Bereich von Themen ab, darunter Textvorverarbeitung, Sentimentnalyse, Sprachmodellierung und maschinelle Übersetzung. Sie können auch fortgeschrittene Themen wie Deep Learning für NLP, Sequenz-zu-Sequenz-Modelle und Transformer-Architekturen erforschen. Praktische Anwendungen, wie die Entwicklung von Chatbots oder die Analyse von Social Media-Daten, werden oft mit einbezogen, um einen realen Kontext zu schaffen und Ihre Lernerfahrung zu verbessern.
Für das Training und die Weiterbildung von Mitarbeitern in NLP sollten Sie Kurse in Betracht ziehen, die praktische Anwendungen und branchenrelevante Fähigkeiten bieten. Der Kurs Building KI Agents: Automation and NLP Foundations" wurde entwickelt, um Grundlagenwissen zu vermitteln, wobei der Schwerpunkt auf der Automatisierung liegt. Darüber hinaus kann der Kurs Verarbeitung natürlicher Sprache mit Aufmerksamkeitsmodellen Mitarbeitern helfen, fortgeschrittene Techniken zu verstehen, die in diesem Bereich immer wichtiger werden.