前5个NLP认证

随着我们进一步进入依赖AI技术的数据驱动世界， 自然语言处理或NLP，正在成为最需要的技能之一。它几乎无处不在，但最显着的是Web搜索，广告，客户服务，语言翻译服务，情感分析等。 

NLP认证对于希望成为该领域领导者的个人至关重要。 

以下是当前可用的前5个NLP认证：

1. 自然语言处理专业（Coursera）

本专业课程旨在为您准备设计用于回答问题和情感分析的NLP应用程序。您还将学习如何开发语言翻译工具，总结文本以及构建聊天机器人。 

该课程是由NLP的专家设计和教授的， 机器学习和 深度学习。其中两位专家是斯坦福大学（Stanford University）的AI讲师Younes Bensouda Mourri和Google Brain的研究人员科学家Lukasz Kaiser共同撰写的Tensorflow。 

以下是本课程的一些主要方面： 

• 逻辑回归，朴素贝叶斯和单词向量可实现情感分析，完整类比和翻译单词
  
• 动态编程，隐马尔可夫模型和用于自动校正的单词嵌入
  
• 使用密集和 递归神经网络Tensorflow和Trax中的，LSTM，GRU和暹罗网络
  
• 编码器-解码器，因果关系和自我注意，以及T5，Bert，变压器和重整器
  
• 中级水平
  
• 持续时间：4个月，每周6个小时
  

2. 使用Python认证课程进行自然语言处理（Edureka）

本课程涵盖了文本处理的基础知识，您最终将使用机器学习算法对文本进行分类。您将遇到各种概念，例如标记化，词干化，词法化，POS标记，命名实体识别，语法树解析等等。您将使用Python的NLTK包，并学习如何使用朴素贝叶斯算法来构建自己的文本分类器。

以下是本课程的一些主要方面： 

• 主题：文本挖掘概述需要文本挖掘；文本挖掘中的自然语言处理（NLP）；文本挖掘的应用；操作系统模块；阅读，写入文本和文字文件；设置NLTK环境；和访问NLTK语料库
  
• 动手/演示练习
  
• NLTK套件
  
• 文字处理与分类
  
• 建立自己的文字分类器
  
• 具有Python编程经验，并对所需的机器学习概念有扎实的了解

3. TensorFlow（Coursera）中的自然语言处理

本课程面向希望构建AI驱动算法的软件开发人员。它教给您最佳的TensorFlow实践，您将使用它来构建NLP系统。您还将学习处理文本，包括标记化以及重排句子作为矢量。本课程的其他部分涉及在Tensorflow中应用RNN，GRU和LSTM。 

建议您先学习TensorFlow专业化课程的前两门课程，并在使用此课程之前对Python编码有深入的了解。

以下是本课程的一些主要方面： 

• 训练一个 LSTM 在现有文字上
  
• 使用TensorFlow构建NLP系统
  
• 在TensorFlow中应用RNN，GRU和LSTM
  
• 中级水平
  
• 片长：14小时

4. Python中的自然语言处理（Datacamp）

本课程为您提供将数据转换为有价值的见识所需的核心NLP技能。您将学习如何自动转录TED演讲，并且本课程将介绍流行的NLP Python库，例如NLTK，scikit-learn，spaCy和SpeechRecognition。 

以下是本课程的一些主要方面： 

• 建立自己的聊天机器人
  
• 转录音频文件
  
• 从现实世界中提取见解
  
• 特德谈话
  
• 共6门课程
  
• 片长：25小时

5. Python自然语言处理简介（Datacamp）

本课程将教您使用Python的基本NLP技术，然后将其应用于从实际文本数据中提取见解。您将学习如何识别和分隔单词，提取文本主题以及构建伪造的新闻分类器。本课程还将教您如何使用NLTK等基本库以及其他使用深度学习的库。 

以下是本课程的一些主要方面： 

• NLP基础知识，例如识别和分隔单词
  
• 建立自己的假新闻分类器
  
• 基础和高级库
  
• 共4门课程
  
• 超过50个练习和15个视频
  
• 时长：4 hours