Natürliche Sprachverarbeitung (NLP) hat in den letzten Jahren mehrere bahnbrechende Erfolge erzielt. In der aktuellen Situation verwenden fast alle Organisationen diese Technik, um menschenähnliche Konversationsfähigkeiten in Maschinen zu ermöglichen, unter anderem in anderen Anwendungen.
Mit steigender Beliebtheit des Konzepts bieten viele Kurse Machine-Learning-Enthusiasten die Möglichkeit, tief in diese Technik einzutauchen und sie von Grund auf zu verstehen. Hier listen wir acht hoch bewertete Natural Language Processing (NLP) MOOCs auf, um die Konzepte zu erlernen.
1. Natürliche Sprachverarbeitungs-Spezialisierung
Bewertung: 4.6
Quelle: Coursera
In diesem Kurs, lehren zwei Experten für maschinelles Lernen und natürliche Sprachverarbeitung dieses spezielle Thema – Younes Bensouda Mourri, der Dozent für KI an der Stanford-Universität ist und Łukasz Kaiser, der ein leitender Forschungswissenschaftler bei Google Brain ist. Am Ende dieses Spezialisierungskurses sind die Teilnehmer in der Lage, natürliche Sprachverarbeitungsanwendungen zu entwerfen, die Frage-Antwort-Funktionen und Sentiment-Analysen durchführen, Werkzeuge zur Übersetzung von Sprachen erstellen, Texte zusammenfassen, Chatbots entwickeln und mehr.
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2. Natürliche Sprachverarbeitung mit Deep Learning
Quelle: Stanford-Universität
In diesem Kurs werden die grundlegenden Konzepte der natürlichen Sprachverarbeitung und ihre Rolle in aktuellen und zukünftigen Technologien behandelt. Die Kursteilnehmer erhalten ein Verständnis für moderne neuronale Netze-Algorithmen zur Verarbeitung von linguistischen Informationen. Es werden auch Themen wie Wortvektoren, neuronale Netze, bedeutungsabhängige Syntaxanalyse, Sprachmodelle und RNNs, verschwindende Gradienten, Übersetzung und mehr behandelt.
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3. Angewandte Natürliche Sprachverarbeitung
Bewertung: 386 Sterne auf GitHub
Quelle: UC Berkeley
Dieser Kurs der University of California, Berkeley, untersucht die Verwendung von natürlicher Sprachverarbeitung als eine Reihe von Methoden zur Erforschung und Erschließung von Text als Daten, wobei der Schwerpunkt besonders auf der angewandten Seite der NLP liegt. Zu den Themen gehören textbasierte Prognosen und Vorhersagen, Merkmale, die aus geringdimensionalen Darstellungen von Wörtern, Sätzen und Dokumenten abgeleitet wurden, Erforschung der textlichen Ähnlichkeit zum Zweck des Clustering, Extraktion von Informationen (Extrahieren von Beziehungen zwischen im Text erwähnten Entitäten) und mehr.
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