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前5名NLP认证

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当我们进一步进入数据驱动的世界,依赖于AI技术,自然语言处理或NLP,正在成为最需要的技能。它几乎存在几乎无处不在,但最值得注意的是在网上搜索,广告,客户服务,语言翻译服务,情感分析等。

NLP认证对于个人希望成为该领域的领导者至关重要。

以下是目前可用的前5名NLP认证:

1. 自然语言处理专业化(Coursera)

此专业课程旨在准备您设计NLP应用程序进行问答和情感分析。您还将学习如何开发语言翻译工具,汇总文本并构建聊天禁止。

该课程被设计并被NLP的专家授课,机器学习, 和深度学习。这些专家中的两个是斯坦福大学AI教练的Younes Bensouda Mouriri,谷歌脑卒中的员工研究科学家和卢卡斯兹凯默·卢卡斯·凯瑟

以下是本课程的一些主要方面:

  • Logistic回归,Naïve贝叶斯和词向量实现情感分析,完整的类比和翻译单词
  • 动态编程,隐马尔可夫模型,以及用于自动更正的Word Embedings
  • 使用密集和经常性神经网络,lstms,grus和暹罗网络中的tensorflow和trax
  • 编码器 - 解码器,因果和自我关注,以及T5,BERT,变压器和重整器
  • 中级水平
  • 持续时间:4个月,6小时/周

2. 使用Python认证课程的自然语言处理(Edureka)

本课程涵盖了文本处理的基本原理,您最终将使用机器学习算法进行分类文本。您将遇到各种概念,如令牌化,词干,lemmatization,pos标记,命名实体识别,语法树解析等。您将使用Python的NLTK包,并了解如何使用NaïveBayes算法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; OS模块;阅读,写作文字和单词文件;设置NLTK环境;并访问NLTK Corpora
  • 实践/演示练习
  • NLTK套餐
  • 文本处理和分类
  • 构建您自己的文本分类器
  • Python编程经验和对所需机器学习概念的稳定了解

3. Tensorflow的自然语言处理(Coursera)

本课程旨在寻求构建AI功率算法的软件开发人员。它教授了您最好的Tensorflow实践,您将使用它构建NLP系统。您还将学会处理文本,包括令牌化,以及作为向量的Restest句子。本课程的其他部分涉及在Tensorflow中应用RNNS,Grus和LSTMS。

建议您采取TensoRflow专业的前2个课程,并在参加本课程之前对Python进行编码。

以下是本课程的一些主要方面:

  • 训练A.LSTM.关于现有文本
  • 使用TensorFlow构建NLP系统
  • 在Tensorflow中应用RNNS,GRUS和LSTMS
  • 中级水平
  • 持续时间:14小时

4. Python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解所需的核心NLP技能。您将学习如何自动转换TED会谈,课程将引入流行的NLP Python库,如NLTK,Scikit-Learn,Spacy和SpeectRecognition。

以下是本课程的一些主要方面:

  • 建立自己的Chatbot
  • 转录音频文件
  • 从真实世界来源提取洞察力
  • 转录TED会谈
  • 6课程总数
  • 持续时间:25小时

5. Python中的自然语言处理简介(Datacamp)

本课程使用Python教授基本NLP技术,然后您将应用于从真实的文本数据中提取洞察力。您将学习如何识别和分开单词,在文本中提取主题,并构建假新闻分类器。该课程还将教您如何使用像NLTK等基本库和使用深度学习的基本图书馆。

以下是本课程的一些主要方面:

  • NLP基础知识如识别和分离单词
  • 建立自己的假新闻分类器
  • 基本和高级图书馆
  • 4课程总计
  • 超过50次练习和15个视频
  • 持续时间:4小时

Alex McFarland是一个历史学家和记者,涵盖了人工智能最新的发展。