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

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

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

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

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

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

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, Generative KI, LangChain, Daten importieren/exportieren, Dokumentenverwaltung, Schnelles Engineering, Datenverarbeitung, LLM-Bewerbung, Auszug, Semantisches Web
Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden
Die Verarbeitung natürlicher Sprache (Natural Language Processing, NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (AI), der sich darauf konzentriert, Computer in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache zu verstehen und zu nutzen. Durch die Nutzung von Erkenntnissen aus der Linguistik und der modernen Informatik spielt NLP eine immer wichtigere Rolle, wenn es darum geht, Computern zu helfen, Menschen zu verstehen - und umgekehrt, wenn es darum geht, Menschen zu helfen, sich in unserer zunehmend digitalen Welt besser zurechtzufinden.
So ist NLP beispielsweise für die Programmierung digitaler Assistenten, die genau auf Sprachbefehle reagieren, wie Alexa oder Google Home, unerlässlich. Es ermöglicht auch die Erstellung von Chatbots, die in der Lage sind, gängige Kundendienstanfragen zu beantworten. Neben kundenorientierten Tools wird NLP auch für Anwendungen zur Stimmungsanalyse eingesetzt, mit denen Unternehmen die Reaktionen auf ihre Marke in den sozialen Medien bewerten können, oder für Dienste, die automatisch klar formulierte Zusammenfassungen von Texten oder Datensätzen erstellen.
Wie andere Bereiche der künstlichen Intelligenz und des tiefen Lernens stützt sich NLP auf Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), die in neuronalen Netzarchitekturen organisiert sind. Da neuronale Netze die Struktur des menschlichen Gehirns selbst nachahmen, sind diese Ansätze besonders gut für die Verarbeitung natürlicher Sprache geeignet. Und wie bei anderen KI/ML-Anwendungen wird die Arbeit im NLP am häufigsten in TensorFlow oder Python-Programmierung durchgeführt.
Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist im Global Skills Index (GSI) 2020 von Coursera eine der wichtigsten beruflichen Qualifikationen. Laden Sie die Ausgabe 2020 des GSI-Berichts herunter.
Es ist eine aufregende Zeit, um im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung zu arbeiten, da immer mehr Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, Chatbots, digitale Assistenten und andere NLP-Anwendungen zu nutzen. Dieser Trend wurde durch die Covid-19-Epidemie noch beschleunigt, da die Abkehr von physischen Helpdesks und Kundendienstabteilungen die Unternehmen dazu veranlasst hat, neue Formen der Interaktion mit den Kunden auszuprobieren. Daher kann eine Vertrautheit mit NLP-Ansätzen für Softwareentwickler, Datenwissenschaftler und andere Fachleute im technischen Bereich von Nutzen sein.
Fachleute, die ihr Fachwissen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung nutzen möchten, um neue Ansätze in diesem Bereich zu entwickeln, können einen Master-Abschluss oder sogar einen Doktortitel in Informatik erwerben. Nach Angaben des Bureau of Labor Statistics verdienen sie ein durchschnittliches Jahresgehalt von 122.840 Dollar, und es wird erwartet, dass die Zahl der Arbeitsplätze in diesem Bereich in den nächsten zehn Jahren weit überdurchschnittlich steigen wird.
Natürlich. Coursera bietet eine Fülle von Kursen und Spezialisierungen in Informatik, Datenverarbeitung und künstlicher Intelligenz, darunter auch Kurse, die sich speziell auf NLP-Anwendungen konzentrieren. Diese Kurse werden von hochkarätigen Institutionen wie deeplearning.ai angeboten, der University of Michigan und der National Research University Higher School of Economics. Sie können NLP auch mit praktisch begleiteten Projekten von Coursera erlernen, die Ihnen helfen, neue Fähigkeiten mit Tutorien aufzubauen, die von erfahrenen Lehrkräften präsentiert werden.
NLP-Kenntnisse können Ihre Qualifikationen für eine Reihe von Berufen im Bereich Technologie und Datenanalyse verbessern, darunter:
In diesen Funktionen werden NLP-Fähigkeiten eingesetzt, um innovative Lösungen zu entwickeln, die die Interaktion mit der Technologie und mit anderen Menschen durch Sprache verbessern.
Ja, Coursera bietet eine Vielzahl von kostenlosen Kursen zu vielen Themen an, darunter auch NLP. Während Sie auf die meisten Kursmaterialien kostenlos zugreifen können, indem Sie die Kurse besuchen, beinhaltet dies keine benoteten Aufgaben oder ein Abschlusszertifikat. Für diejenigen, die ein Zertifikat erwerben möchten, um ihr Lernen zu präsentieren oder ihr berufliches Profil zu verbessern, bietet Coursera die Möglichkeit, den Kurs zu kaufen. Darüber hinaus bietet Coursera kostenlose Testversionen oder finanzielle Unterstützung für Lernende, die sich dafür qualifizieren, so dass Zertifizierungen für alle zugänglich sind.