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资质认证

前5个NLP认证

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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

亚历克斯·麦克法兰(Alex McFarland)是一位历史学家和新闻工作者,报道了人工智能的最新发展。