13 лучших курсов НЛП для изучения обработки естественного языка

Вот список курсов и специализаций НЛП, которые помогут вам начать процесс обработки естественного языка!

Обработка естественного языка (NLP) лежит на пересечение информатики а также компьютерная лингвистика. От анализа настроений клиентов до принятия маркетинговых решений, машинного перевода и чат-ботов, НЛП работает во всех секторах.

Если у вас есть опыт создания моделей машинного обучения, вы можете добавить НЛП в свой набор инструментов для решения различных задач: суммирование текста, ответы на вопросы, генерация естественного языка и многое другое.

Мы рассмотрим общие требования к навыкам для ролей НЛП, а затем перейдем к кураторскому списку ресурсов, чтобы начать работу с обработкой естественного языка.

Карьера НЛП: инженер НЛП, разработчик НЛП и др.

Успехи в исследованиях способствовали развитию современных техник НЛП. Со средней зарплатой более 117 тысяч долларов США в последнее время стали популярны роли инженера и разработчика НЛП.

Набор навыков разнообразен: от сбора данных для последующих задач НЛП и практических знаний лингвистических концепций, таких как синтаксический анализ зависимостей и теги частей речи (POS), до практических знаний моделей преобразователей.

Чтобы попасть в НЛП, знание программирования и машинного обучения требуется для. У вас также должен быть опыт работы с платформами глубокого обучения, такими как PyTorch и TensorFlow, и библиотеками NLP, такими как spaCy и HuggingFace.

Курсы по обработке естественного языка (NLP)

Далее давайте рассмотрим некоторые из лучших курсов, доступных на популярных обучающих платформах. Мы также укажем предпосылки, необходимые для получения максимальной отдачи от этих курсов. 👩‍🏫

CS224n: НЛП с глубоким обучением

Преподает профессор Крис Мэннинг, CS224n: НЛП с глубоким обучением, предлагаемый в Стэнфорде, является одним из лучших курсов для изучения обработки естественного языка. Лекции доступны на YouTube, а конспекты лекций и тетради с упражнениями — из текущего и предыдущего предложений — находятся в свободном доступе на веб-сайте курса.

📋 Предпосылки

Программирование на Python

Математика: статистика, вероятность, исчисление, линейная алгебра

Основы машинного обучения

Это семестровый курс, который охватывает широкий спектр тем НЛП:

Векторы слов

Рекуррентные нейронные сети

Модели внимания и подслов

Трансформеры и приложения

💲 Цены: Бесплатно ✅

Специализация НЛП: Coursera

Специализация по обработке естественного языка от DeepLearning.AI на Coursera — один из популярных учебных ресурсов. Эта специализация направлена ​​на обучение традиционным методам НЛП через четыре курса до самых последних достижений, таких как модели преобразователя и преобразователя.

📋 Предпосылки

Промежуточный Python

Машинное обучение и знание фреймворков глубокого обучения

Исчисление, Линейная алгебра, Статистика

Ниже приведены курсы по специализации:

Прохождение каждого курса специализации занимает более 30 часов, а прохождение всей специализации занимает несколько месяцев.

👩🏽‍💻 Вот некоторые из проектов, которые вы создадите, работая над этой специализацией:

Модель автозаполнения текста

Ответ на вопрос с использованием BERT

Обобщение текста

Чат-бот, использующий модель реформатора

НЛП в TensorFlow: Coursera

Если вы уже знакомы с TensorFlow, вы можете пройти курс НЛП в TensorFlow от DeepLearning.AI на Coursera, чтобы создавать модели НЛП с помощью TensorFlow.

📋 Предпосылки

Питон и математика

Навыки работы с TensorFlow.

Курс охватывает следующее:

Использование API-интерфейсов TensorFlow для токенизации и предварительной обработки текста.

Вложения слов

Генерация естественного языка

Модели последовательности: Coursera

Курс «Модели последовательности» от DeepLearning.AI на Coursera в специализации глубокого обучения предназначен для того, чтобы вооружить учащихся практическими знаниями НЛП в течение 4-недельного периода.

📋 Предпосылки

питон

Машинное обучение и линейная алгебра

Курс охватывает модели последовательности для НЛП с акцентом на следующее:

Рекуррентные нейронные сети (RNN) на уровне символов для языкового моделирования

Введение в механизм внимания, внимание к себе и к нескольким головам

Использование трансформеров Hugging Face для ответов на вопросы

НЛП: Обнимание лица

Команда Hugging Face выпустила бесплатный курс НЛП, охватывающий базовые и продвинутые концепции с упором на работу с экосистемой Hugging Face.

📋 Предпосылки

Владение Python

Практические знания в области глубокого обучения

Опыт работы с PyTorch и TensorFlow (полезно, но не обязательно)

Курс состоит из 12 глав и разделен на три раздела, охватывающих следующее:

Использование трансформеров Hugging Face

Понимание библиотек наборов данных и токенизаторов

Расширенное применение трансформаторов, оптимизация моделей для производства

У вас есть доступ к коротким видеолекциям, текстовым разделам для концепций и блокнотам для совместной работы.

💲 Цены: Бесплатно 🤗

НЛП в облаке Google: Pluralsight

NLP в Google Cloud знакомит учащихся с созданием решений NLP с использованием Vertex AI на платформе Google Cloud.

Предпосылка: Знание GCP

Этот курс знакомит слушателей со следующим:

Текстовое представление

Работа с DialogFlow API

Построение нейронных сетей, рекуррентных нейронных сетей (RNN), сетей с долговременной кратковременной памятью (LSTM) и Gated Recurrent Units (GRU)

Использование вершинного ИИ

Механизм внимания и большие языковые модели

Создайте решение NLP с помощью Azure

Создание решения NLP с помощью Microsoft Azure — это проектный курс Pluralsight. В этом курсе, основанном на проектах, вы научитесь создавать решение NLP, обрабатывая наборы данных твитов отзывов клиентов.

📋 Предпосылки

Программирование на Python

Знакомство с порталом Azure

Ключевые задачи, которые вы будете выполнять на этом пути, включают следующее:

Определение языка

Распознавание именованных объектов

Извлечение ключевой фразы

Анализ настроений

НЛП с PyTorch: Pluralsight

НЛП с PyTorch на Pluralsight поможет вам начать работу с НЛП. Этот курс не охватывает более современную архитектуру трансформатора, но охватывает много вопросов по обработке естественного языка с помощью PyTorch.

Предпосылка: Знакомство с PyTorch

Этот курс охватывает следующее:

Рекуррентные нейронные сети (RNN)

Двоичная и мультиклассовая классификация текста

Векторные вложения слов

Анализ настроений с использованием векторов слов

Последовательные модели для языкового перевода

Стать экспертом НЛП: Udacity

Стать экспертом по НЛП — это официальная нано-степень по обработке естественного языка, предлагаемая Школой ИИ Udacity. Эта программа нано-степени поможет вам изучить как традиционные, так и современные методы НЛП, такие как внимание при построении проектов.

📋 Предпосылки

Программирование на Python

Статистика

Машинное обучение и глубокое обучение

Программы Udacity состоят из видеолекций, упражнений по программированию и завершающих проектов. В этом курсе обработки естественного языка вы создадите следующие проекты:

Часть речевого тегирования (тегирование POS)

Сквозная модель машинного перевода

Модель распознавания речи

Code-First Введение в НЛП

Code-First Introduction to NLP — отличный курс от fast.ai, если вы хотите познакомиться со сферой NLP. Этот курс преподает Рэйчел Томас, и он охватывает традиционные и нейросетевые подходы к обработке естественного языка.

📋 Предпосылки

Программирование на Питоне

Концепции машинного обучения

Нейронные сети с PyTorch (полезно, но не обязательно)

Вот обзор того, что охватывает курс:

1. Традиционное НЛП: в этом разделе рассматривается обработка текста с использованием регулярных выражений, методы матричной факторизации, такие как разложение по сингулярным значениям (SVD), и наивный байесовский метод классификации текста.
2. Нейросетевые подходы к НЛП: Затем курс охватывает рекуррентные нейронные сети, модели seq2seq, механизм внимания и модели преобразователя.
3. Этические проблемы в НЛП: В этом курсе также есть лекции, освещающие некоторые этические проблемы, связанные с использованием обработки естественного языка, такие как предвзятость и эта дезинформация.

💲 Цены: Свободно

НЛП с машинным обучением: познавательно

Этот НЛП с машинным обучением от Educative фокусируется на ознакомлении учащихся с важными концепциями НЛП. Educative — одна из популярных платформ онлайн-обучения, от подготовки к собеседованию по программированию и проектирования системы до машинного обучения.

Курс охватывает следующее:

Вложения слов

Языковые модели

Классификация текстов

Модели Seq2seq

НЛП в Python: DataCamp

«Обработка естественного языка в Python» от Datacamp — это структурированный курс навыков, состоящий из шести курсов. Эти курсы знакомят учащихся с различными аспектами обработки естественного языка.

📋 Предпосылки

Владение Python

Понимание машинного обучения

Этот трек состоит из следующих курсов:

Курс НЛП: Лена Войта

Курс НЛП является продолжением курса обработки естественного языка, который автор, Лена Войта, преподает в Школе анализа данных Яндекса. Курс разбит на разделы и содержит интерактивные уроки и сообщения в блогах. Кроме того, есть тетради и конспекты научных работ.

Классификация текста (как традиционный, так и нейросетевой подход)

Вложения слов

Оценка языковых моделей

Модели Seq2seq и внимание

Перенос обучения для НЛП

💲 Цены: Свободно

Вывод

Я надеюсь, что этот список учебных ресурсов был вам полезен. Основываясь на предварительных требованиях и времени, вы можете выбрать курс или специализацию, которые лучше всего соответствуют вашим интересам. Получив базовые знания, обязательно создавайте проекты на реальных наборах данных, чтобы дополнить и укрепить свое понимание. Удачного кодирования!👩🏽‍💻

Затем ознакомьтесь со списком блокнотов по науке о данных, которые вы можете использовать для своего следующего проекта НЛП!