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Seit der Einführung bekannter Giant Language Fashions (LLMs) wie ChatGPT interessieren sich viele Menschen für den Sprachgebrauch. Wir sehen, wie stark sich diese LLMs auf unser tägliches Leben auswirken, und einige möchten in dieses boomende Feld wechseln.
Wenn Sie jedoch einen Berufswechsel planen, denken Sie zunächst über die Schritte nach, die erforderlich sind, um den Fuß in die Tür zu bekommen. Manchmal können diese Schritte sehr kostspielig sein. Möglicherweise müssen Sie zur Universität zurückkehren oder sich für anerkannte Kurse anmelden usw.
Es kann schwierig sein, seine Karriere voranzutreiben und seine Fähigkeiten zu verbessern, ohne auf die Kosten zu achten. Wenn Sie sich additionally für Pure Language Processing (NLP) interessieren, mehr darüber erfahren oder Ihre Karriere in diese Richtung lenken möchten, ist dieser Weblog genau das Richtige für Sie.
Spezialisierung „Grundlagen der Datenwissenschaft“
Verknüpfung: Spezialisierung „Grundlagen der Datenwissenschaft“
Niveau: Anfänger
Dauer: 1 Monat mit 10 Wochenstunden
Wenn Sie neu in der Welt der Datenwissenschaft sind oder Ihre Grundkenntnisse in diesem Sektor auffrischen möchten, sehen Sie sich diesen Spezialisierungskurs für Anfänger der College of California, Irvine an.
In diesem Kurs erhalten Sie einen Überblick über die Grundlagen der Datenwissenschaft und tauchen tief in die wichtigsten Fähigkeiten, Techniken und Konzepte der Datenwissenschaft ein. Der Kurs beginnt mit grundlegenden Konzepten wie der analytischen Taxonomie, dem branchenübergreifenden Standardprozess für Knowledge Mining und der Datendiagnose und vergleicht dann die Datenwissenschaft mit klassischen statistischen Techniken. Der Kurs bietet auch einen Überblick über die gängigsten Techniken der Datenwissenschaft, darunter Datenanalyse, statistische Modellierung, Datentechnik, Manipulation von Daten im großen Maßstab (Huge Knowledge), Algorithmen für Knowledge Mining, Datenqualität, Behebung und Konsistenzoperationen.
Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache in Python
Verknüpfung: Einführung in die Verarbeitung natürlicher Sprache in Python
Niveau: Mittel
Dauer: 4 Stunden
Ein weiterer Kurs, wenn Sie sich die Grundlagen der NLP aneignen möchten, ist diese Einführung in NLP in Python von DataCamp.
In diesem Kurs lernen Sie die Grundlagen der NLP, z. B. wie Sie Wörter erkennen und trennen, Themen in einem Textual content extrahieren und Ihren eigenen Faux-Information-Klassifikator erstellen. Sie lernen auch, wie Sie grundlegende Bibliotheken wie NLTK sowie Bibliotheken verwenden, die Deep Studying nutzen, um gängige NLP-Probleme zu lösen. Dieser Kurs vermittelt Ihnen die Grundlagen zum Verarbeiten und Parsen von Texten, während Sie mit dem Erlernen von Python fortfahren.
Erstellen von KI-gestützten Chatbots ohne Programmierung
Verknüpfung: Erstellen von KI-gestützten Chatbots ohne Programmierung
Niveau: Anfänger
Dauer: 12 Stunden (ungefähr)
Wenn Sie sich mehr für NLP im Zusammenhang mit Chatbots interessieren, werden in diesem von IBM angebotenen Anfängerkurs die Vorteile von Chatbots und ihre Nützlichkeit bei Aufgaben wie dem Kundensupport erläutert. Sie lernen, wie Sie mit Watson Assistant einen nützlichen Chatbot erstellen, ohne Code zu schreiben, und wie Sie Verhalten und Ton angeben, um Ihren Chatbot zu verbessern und benutzerfreundlich zu gestalten. Entwickeln, testen und implementieren Sie einen Chatbot auf einer WordPress-Web site und interagieren Sie mit ihm.
Dieser Einzelkurs ist Teil von zwei Spezialisierungskursen: IBM AI Developer Skilled-Zertifikat Und Spezialisierung „KI-Grundlagen für alle“. Wenn Sie an einem ausführlicheren Kurs interessiert sind, schauen Sie sich diesen an.
Spezialisierung auf natürliche Sprachverarbeitung
Verknüpfung: Spezialisierung auf natürliche Sprachverarbeitung
Niveau: Mittel
Dauer: 3 Monate à 10 Wochenstunden
Wenn Sie über grundlegende Kenntnisse in NLP verfügen und bereit sind, Ihre Fähigkeiten zu verfeinern, sehen Sie sich diesen Spezialisierungskurs für Fortgeschrittene von DeepLearning.AI an.
In diesem Kurs verwenden Sie logistische Regression, naive Bayes und Wortvektoren, um Stimmungsanalysen durchzuführen, Analogien zu vervollständigen und Wörter zu übersetzen. Sie verwenden auch dynamische Programmierung, Hidden-Markov-Modelle und Wort-Embeddings, um Autokorrektur und Autovervollständigung zu implementieren und Wortarten-Tags für Wörter zu identifizieren. Damit ist es noch nicht getan – Sie verwenden rekurrierende neuronale Netzwerke, LSTMs, GRUs und siamesische Netzwerke in Trax für Stimmungsanalysen, Textgenerierung und Named-Entity-Erkennung sowie Encoder-Decoder, Kausal- und Selbstaufmerksamkeit, um ganze Sätze maschinell zu übersetzen, Texte zusammenzufassen, Chatbots zu erstellen und Fragen zu beantworten.
Verarbeitung natürlicher Sprache in der Google Cloud
Verknüpfung: Verarbeitung natürlicher Sprache in der Google Cloud
Niveau: Fortgeschritten
Dauer: 13 Stunden (ungefähr)
Wenn Sie bereit sind, auf die nächste Ebene zu gehen und einen Schritt weiter zu gehen, sehen Sie sich diesen NLP-Kurs von Google an. Dieser Kurs stellt die Produkte und Lösungen zur Lösung von NLP-Problemen in Google Cloud vor. Darüber hinaus werden die Prozesse, Techniken und Instruments zur Entwicklung eines NLP-Projekts mit neuronalen Netzwerken unter Verwendung von Vertex AI und TensorFlow untersucht.
Sie lernen außerdem die NLP-Produkte und -Lösungen in Google Cloud kennen und erstellen mithilfe von AutoML mit Vertex AI einen Finish-to-Finish-NLP-Workflow. Erfahren Sie, wie Sie mithilfe von TensorFlow verschiedene NLP-Modelle erstellen, darunter DNN, RNN, LSTM und GRU. Lernen Sie fortgeschrittene NLP-Modelle wie Encoder-Decoder, Aufmerksamkeitsmechanismen, Transformatoren und BERT kennen, verstehen Sie Transferlernen und wenden Sie vorab trainierte Modelle an, um NLP-Probleme zu lösen.
Dieser Kurs ist Teil des Spezialisierung „Erweitertes maschinelles Lernen in der Google Cloud“.
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Ich hoffe, ich konnte Sie in diesem Weblog durch die verschiedenen Kurse führen, die Sie belegen können, wenn Sie sich für die NLP-Branche interessieren. Wenn Sie Kurse kennen, die Sie empfehlen würden, schreiben Sie sie in die Kommentare!
Nisha Arya ist Datenwissenschaftlerin, freiberufliche technische Redakteurin und Redakteurin und Neighborhood-Managerin für KDnuggets. Sie ist besonders daran interessiert, Karriereberatung oder Tutorials für die Datenwissenschaft sowie theoriebasiertes Wissen rund um die Datenwissenschaft bereitzustellen. Nisha deckt ein breites Themenspektrum ab und möchte die verschiedenen Möglichkeiten erkunden, wie künstliche Intelligenz die Langlebigkeit des menschlichen Lebens verbessern kann. Als eifrige Lernerin möchte Nisha ihr technisches Wissen und ihre Schreibfähigkeiten erweitern und gleichzeitig anderen helfen, Anleitung zu geben.