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Kurse zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

NLP-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie Texte verarbeitet, analysiert und modelliert werden. Sie können Fähigkeiten in Tokenisierung, Klassifikation, Sprachmodellen und Evaluationsmethoden aufbauen. Viele Kurse stellen Bibliotheken, Tools und strukturierte Beispiele vor.

Beliebte Kurse & Zertifikate für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)


  • U

    University of Colorado Boulder

    Statistical Learning for Data Science

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Statistical Modeling, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Statistical Machine Learning, Data Science, Decision Tree Learning, Statistical Methods, Classification And Regression Tree (CART), Artificial Neural Networks, Statistical Analysis, Regression Analysis, Predictive Modeling, Machine Learning Methods, Classification Algorithms, Supervised Learning, R Programming, Statistical Inference, Machine Learning Algorithms, Dimensionality Reduction

    ★ 4.2 (23) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Auf einen Abschluss hinarbeiten
    Auf einen Abschluss hinarbeiten
  • Y

    Yonsei University

    Praktische Anwendung von Text Mining und Analyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Analytik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Vorverarbeitung von Daten, Unüberwachtes Lernen, Text Mining, Datenvorverarbeitung, Data Mining, Überwachtes Lernen, Datenverarbeitung, Unstrukturierte Daten, Klassifizierungsalgorithmen, Java, Methoden des maschinellen Lernens

    ★ 3.9 (40) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    Kategorie: Vorschau
    Vorschau
  • M

    Microsoft

    Projektentwicklung in Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prometheus (Software), Zusammenarbeit, Devops-Werkzeuge, Bereitstellung von Anwendungen, Verarbeitung natürlicher Sprache, DevOps, Projektleitung, Agile Methodik, Jira (Software), Kommunikation, Software-Entwicklungstools, Geschäftliche Anforderungen, Interviewing-Fähigkeiten, Technische Kommunikation, Bedarfsanalyse, Docker (Software), Professionelle Netzwerkarbeit, Agile Software-Entwicklung, Agile Entwicklung von Software, Agiles Projektmanagement, Python-Programmierung

    ★ 4.6 (36) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
  • D

    DeepLearning.AI

    PyTorch: Fortgeschrittene Architekturen und Bereitstellung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Einbettungen, Modell-Optimierung, Software-Visualisierung, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Generative Modellarchitekturen, Faltungsneuronale Netzwerke, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze, Modell-Einsatz, Generative KI, Modellierung großer Sprachen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)

    ★ 4.8 (18) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
  • D

    DeepLearning.AI

    Нейронные сети и глубокое обучение

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Artificial Neural Networks, Supervised Learning, Artificial Intelligence, Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Model Training

    ★ 4.2 (17) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    Kategorie: Vorschau
    Vorschau
  • E

    EDUCBA

    KI und maschinelles Lernen: Anwenden, Entwickeln & Lösen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Datengestützte Entscheidungsfindung, Rechnerische Logik, Markov-Modell, Reinforcement Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Bayessche Statistik, Entscheidungsintelligenz, Grundsätze der Programmierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Algorithmen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Bayessches Netz, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen für maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Agentische Systeme

    ★ 5 (10) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    Kategorie: Vorschau
    Vorschau
  • S

    Sungkyunkwan University

    Fundamentals of CNNs and RNNs

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing, Deep Learning, Machine Learning

    ★ 4.4 (40) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    Kategorie: Vorschau
    Vorschau
  • M

    MathWorks

    Einführung in Deep Learning für Computer Vision

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Bewertung des Modells, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Leistungsoptimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Feinabstimmung, Bildanalyse, Prädiktive Modellierung, Faltungsneuronale Netzwerke, Modellevaluation, Transfer Learning, Klassifizierungsalgorithmen, Lernen übertragen, Modell Ausbildung, Künstliche neuronale Netze, Matlab

    ★ 4.9 (19) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
  • A

    Arm

    Getting Started with Machine Learning at the Edge on Arm

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Embedded Systems, Tensorflow, Applied Machine Learning, Data Processing, Embedded Software, Data Preprocessing, Model Optimization, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Model Training, Convolutional Neural Networks, Feature Engineering, Computer Vision, Deep Learning, Image Analysis, Machine Learning, Model Deployment, Microarchitecture

    ★ 4.2 (9) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    Kategorie: Vorschau
    Vorschau
  • D

    DeepLearning.AI

    Understanding and Applying Text Embeddings

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Embeddings, Large Language Modeling, LLM Application, Anomaly Detection, Retrieval-Augmented Generation, Prompt Engineering, Generative AI, Google Cloud Platform, Text Mining, Natural Language Processing, Vector Databases, Unsupervised Learning, Python Programming

    ★ 4.8 (67) · Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

    Kategorie: Kostenlos
    Kostenlos
  • W

    Whizlabs

    NVIDIA: Grundlagen des Deep Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Lineare Algebra, Computer Vision, Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Bildanalyse, Tensorflow, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Transfer Learning, Klassifizierungsalgorithmen, Lernen übertragen, Modell Ausbildung, Künstliche neuronale Netze, Generative KI, Methoden des maschinellen Lernens

    ★ 4.4 (14) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
  • J

    Johns Hopkins University

    Introduction to Neural Networks

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Machine Learning Methods, Model Training, Image Analysis, Machine Learning, Computer Vision, Model Evaluation, Algorithms

    ★ 4.2 (10) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten nlp Kurse

  • Statistical Learning for Data Science: University of Colorado Boulder
  • Praktische Anwendung von Text Mining und Analyse: Yonsei University
  • Projektentwicklung in Python: Microsoft
  • PyTorch: Fortgeschrittene Architekturen und Bereitstellung: DeepLearning.AI
  • Нейронные сети и глубокое обучение: DeepLearning.AI
  • KI und maschinelles Lernen: Anwenden, Entwickeln & Lösen: EDUCBA
  • Fundamentals of CNNs and RNNs: Sungkyunkwan University
  • Einführung in Deep Learning für Computer Vision: MathWorks
  • Getting Started with Machine Learning at the Edge on Arm: Arm
  • Understanding and Applying Text Embeddings: DeepLearning.AI

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Computerprogramm (21)
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