Här presenteras en sammanställning av kurser och specialiseringar inom området NLP, utformade för att hjälpa dig att inleda din resa inom naturlig språkbehandling!
Naturlig språkbehandling (NLP) utgör en brygga mellan datavetenskap och beräkningslingvistik. Från analys av kundomdömen för att stödja marknadsföringsbeslut till maskinöversättning och chatbot-teknik, genomsyrar NLP en mängd olika sektorer.
Om du har erfarenhet av att konstruera maskininlärningsmodeller, kan du utöka din kompetens med NLP för att hantera en mängd olika problem, såsom textsammanfattning, frågesvarsystem, generering av naturligt språk och mycket mer.
Vi kommer först att undersöka de breda kompetenskrav som ställs för roller inom NLP, och sedan gå vidare till en sammanställd lista över resurser som hjälper dig att komma igång med naturlig språkbehandling.
Karriärmöjligheter inom NLP: NLP-ingenjör, NLP-utvecklare och fler
Framsteg inom forskning har drivit utvecklingen av avancerade NLP-metoder. Roller som NLP-ingenjör och utvecklare har på senare tid blivit populära, med en genomsnittlig årslön som överstiger 117 000 USD.
Den kompetens som krävs är mångfacetterad, alltifrån datainsamling för efterföljande NLP-uppgifter och praktisk kunskap om lingvistiska begrepp, som beroendeanalys och POS-taggning, till expertis inom transformatormodeller.
För att arbeta med NLP krävs kunskaper i programmering och maskininlärning. Du bör även ha erfarenhet av ramverk för djupinlärning, såsom PyTorch och TensorFlow, samt NLP-bibliotek som spaCy och HuggingFace.
Kurser i naturlig språkbehandling (NLP)
Låt oss nu granska några av de bästa kurserna som finns tillgängliga via populära inlärningsplattformar. Vi kommer också att ange vilka förkunskaper som krävs för att du ska få ut så mycket som möjligt av dessa kurser. 👩🏫
CS224n: NLP med djupinlärning
CS224n: NLP med djupinlärning, som undervisas av professor Chris Manning vid Stanford, är en av de mest ansedda kurserna för inlärning av naturlig språkbehandling. Föreläsningarna finns tillgängliga på YouTube, och föreläsningsanteckningar samt övningsmaterial – från både aktuella och tidigare kurstillfällen – är fritt tillgängliga på kursens webbplats.
📋 Förkunskaper
- Programmering i Python
- Matematiska kunskaper: statistik, sannolikhet, kalkyl, linjär algebra
- Grundläggande kunskaper i maskininlärning
Detta är en kurs som sträcker sig över en termin och som berör ett brett spektrum av NLP-ämnen:
- Ordbäddningar
- Återkommande neurala nätverk
- Uppmärksamhetsmekanismer och underordsmodeller
- Transformatorer och deras tillämpningar
💲 Pris: Kostnadsfri ✅
NLP Specialisering: Coursera
Specialiseringen Naturlig Språkbehandling från DeepLearning.AI på Coursera är en populär inlärningsresurs. Denna specialisering syftar till att lära ut både etablerade NLP-metoder, genom fyra kursmoduler, till de senaste framstegen, som transformator- och reformer-modeller.
📋 Förkunskaper
- Medelgod kunskap i Python
- Maskininlärning och kunskap om ramverk för djupinlärning
- Kalkyl, linjär algebra och statistik
Följande kurser ingår i specialiseringen:
Varje kurs inom specialiseringen tar över 30 timmar att genomföra, och det tar några månader att slutföra hela specialiseringen.
👩🏽💻 Här är några av de projekt du kommer att arbeta med under denna specialisering:
- Modell för automatisk textkomplettering
- Frågesvarsystem med BERT
- Textsammanfattning
- Chatbot med reformermodell
NLP i TensorFlow: Coursera
Om du redan känner till TensorFlow kan du ta kursen NLP i TensorFlow, också från DeepLearning.AI på Coursera, för att bygga NLP-modeller med TensorFlow.
📋 Förkunskaper
- Python och matematik
- Grundläggande kunskaper i TensorFlow
Kursen omfattar följande områden:
- Användning av TensorFlow API:er för texttokenisering och förbearbetning
- Ordbäddningar
- Generering av naturligt språk
Sekvensmodeller: Coursera
Kursen Sekvensmodeller, som är en del av Deep Learning Specialization på Coursera, är utformad för att ge studenterna praktisk kunskap inom NLP under en fyra veckors period.
📋 Förkunskaper
- Python
- Maskininlärning och linjär algebra
Kursen tar upp sekvensmodeller för NLP, med fokus på följande:
- Återkommande neurala nätverk (RNN) på karaktärsnivå för språkmodellering
- Introduktion till uppmärksamhetsmekanism, själv- och multi-head uppmärksamhet
- Användning av Hugging Face-transformatorer för att besvara frågor
NLP: Hugging Face
Hugging Face-teamet har publicerat en kostnadsfri NLP-kurs, som täcker allt från grundläggande till avancerade koncept, med fokus på att arbeta med Hugging Face-ekosystemet.
📋 Förkunskaper
- Kunskaper i Python
- Grundläggande kunskap om djupinlärning
- Erfarenhet av PyTorch och TensorFlow (fördelaktigt, men inte nödvändigt)
Kursen består av 12 kapitel, indelade i tre avsnitt, som omfattar följande:
- Användning av Hugging Face-transformatorer
- Förståelse för Datasets och Tokenizers bibliotek
- Avancerade tillämpningar av transformatorer, optimering av modeller för produktion
Du får tillgång till korta videoföreläsningar, textbaserade avsnitt om begrepp och colab-notebooks.
💲 Pris: Kostnadsfri 🤗
NLP på Google Cloud: Pluralsight
Kursen NLP på Google Cloud introducerar studenterna till att konstruera NLP-lösningar med Vertex AI på Google Cloud-plattformen.
Förkunskaper: Grundläggande kunskaper i GCP
Denna kurs introducerar studenterna till följande:
- Textrepresentation
- Arbete med DialogFlow API
- Konstruktion av neurala nätverk, återkommande neurala nätverk (RNN), Long Short Term Memory (LSTM) nätverk och Gated Recurrent Units (GRU)
- Användning av Vertex AI
- Uppmärksamhetsmekanismer och stora språkmodeller
Skapa en NLP-lösning med Azure
Att bygga en NLP-lösning med Microsoft Azure är en projektbaserad kurs på Pluralsight. I den här kursen får du lära dig att konstruera en NLP-lösning genom att bearbeta data från kundrecensioner i form av tweets.
📋 Förkunskaper
- Programmering i Python
- Bekantskap med Azure Portal
Här är de huvudsakliga uppgifter du kommer att utföra:
- Språkdetektering
- Identifiering av namngivna entiteter
- Extraktion av nyckelfraser
- Sentimentanalys
NLP med PyTorch: Pluralsight
NLP med PyTorch på Pluralsight hjälper dig att komma igång med NLP. Denna kurs täcker inte den allra senaste transformatorarkitekturen, men den berör en hel del grundläggande aspekter av naturlig språkbehandling med PyTorch.
Förkunskaper: Kunskap om PyTorch
Denna kurs behandlar följande:
- Återkommande neurala nätverk (RNN)
- Binär och flerklassig textklassificering
- Ordbäddningar
- Sentimentanalys med hjälp av ordbäddningar
- Sekvens-till-sekvens-modeller för språköversättning
Bli en NLP-expert: Udacity
Att bli en NLP-expert är den officiella ”nanodegree” inom naturlig språkbehandling som erbjuds av Udacity’s School of AI. Detta program hjälper dig att lära dig både klassiska och moderna NLP-metoder, som uppmärksamhet, genom att bygga projekt.
📋 Förkunskaper
- Programmering i Python
- Statistik
- Maskininlärning och djupinlärning
Udacitys program består av videoföreläsningar, kodningsövningar och slutprojekt. I den här kursen i naturlig språkbehandling bygger du följande projekt:
- Del-av-tal-taggning (POS-taggning)
- En komplett maskinöversättningsmodell
- Taligenkänningsmodell
En kodorienterad introduktion till NLP
En Code-First Introduction to NLP är en bra kurs från fast.ai om du vill bekanta dig med NLP-området. Denna kurs, som undervisas av Rachel Thomas, täcker både traditionella och neurala nätverksmetoder för naturlig språkbehandling.
📋 Förkunskaper
- Programmering i Python
- Koncept inom maskininlärning
- Neurala nätverk med PyTorch (fördelaktigt, men inte nödvändigt)
Här är en översikt över kursens innehåll:
- Traditionell NLP: Detta avsnitt täcker textbearbetning med reguljära uttryck, matrisfaktoriseringstekniker som SVD (Singular Value Decomposition) och naiva Bayes för textklassificering.
- Neurala nätverksansatser inom NLP: Kursen går sedan vidare till att behandla återkommande neurala nätverk, seq2seq-modeller, uppmärksamhetsmekanismer och transformatormodeller.
- Etiska aspekter inom NLP: Denna kurs inkluderar även föreläsningar som belyser vissa etiska frågor som uppstår vid användning av naturlig språkbehandling, såsom partiskhet och desinformation.
💲 Pris: Kostnadsfri
NLP med maskininlärning: Educative
Denna kurs om NLP med maskininlärning från Educative, fokuserar på att göra studenterna bekanta med viktiga begrepp inom NLP. Från kodningsintervjuförberedelser och systemdesign till maskininlärning, är Educative en av de populära online-inlärningsplattformarna.
Kursen omfattar följande:
- Ordbäddningar
- Språkmodeller
- Textklassificering
- Seq2seq-modeller
NLP i Python: DataCamp
Natural Language Processing in Python från DataCamp är ett strukturerat kompetensspår med sex kurser. Dessa kurser introducerar studenterna till olika aspekter av naturlig språkbehandling.
📋 Förkunskaper
- Kunskaper i Python
- Grundläggande förståelse för maskininlärning
Detta spår består av följande kurser:
NLP-kurs: Lena Voita
Denna NLP-kurs är en utvidgning av den kurs i naturlig språkbehandling som författaren, Lena Voita, undervisar vid Yandex School of Data Analysis. Kursen är indelad i sektioner och innehåller interaktiva lektioner och blogginlägg. Dessutom ingår anteckningsböcker och sammanfattningar av forskningsrapporter.
- Textklassificering (både traditionella och neurala nätverksmetoder)
- Ordbäddningar
- Utvärdering av språkmodeller
- Seq2seq-modeller och uppmärksamhet
- Överföringsinlärning för NLP
💲 Pris: Kostnadsfri
Sammanfattning
Jag hoppas att du har upplevt denna sammanställning av inlärningsresurser som användbar. Beroende på dina tidigare kunskaper och tidsåtgång, kan du välja den kurs eller specialisering som bäst matchar dina intressen. När du har etablerat en grundläggande förståelse, är det viktigt att arbeta med projekt baserade på verkliga datamängder för att komplettera och stärka din kunskap. Lycka till med din kodningsresa! 👩🏽💻
Se även listan över datavetenskapliga notebooks som du kan använda för ditt nästa NLP-projekt!