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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)


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    D

    DeepLearning.AI

    Verarbeitung natürlicher Sprache

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Text Mining, Dimensionalitätsreduktion, Angewandtes maschinelles Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Verarbeitung natürlicher Sprache, Technische Merkmale, Modellierung großer Sprachen, Methoden des maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Klassifizierungsalgorithmen, Lernen übertragen, Statistisches maschinelles Lernen, Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Logistische Regression, Markov-Modell, Feinabstimmung, Einbettungen, Tiefes Lernen, Feature Technik, Transfer Learning, Datenvorverarbeitung

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    6192 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    I

    IBM

    Einführung in künstliche Intelligenz (KI)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Robotik, Verantwortungsvolle AI, Risikominderung, Generative Modellarchitekturen, LLM-Bewerbung, Generative KI, KI-Kenntnisse

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    22.938 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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    I

    IBM

    Gen KI Grundlegende Modelle für NLP & Sprachverstehen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Text Mining, Modellierung großer Sprachen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modell-Optimierung, Technische Merkmale, Verantwortungsvolle AI, Bewertung des Modells, Klassifizierungsalgorithmen, Daten-Ethik, Generative Modellarchitekturen, Lernen übertragen, Künstliche neuronale Netze, Generative KI, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modellevaluation, Modell Ausbildung, Einbettungen, Feature Technik, Transfer Learning

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    198 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    E

    Edureka

    Mastering NLP: Tokenization, Sentiment Analysis & Neural MT

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Large Language Modeling, Fine-tuning, Model Evaluation, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Ethics, Responsible AI, Text Mining, Transfer Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Data Preprocessing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Classification Algorithms, Embeddings, Data Processing, Machine Learning, Data Analysis, Data Cleansing

    3,3
    Bewertung, 3,3 von 5 Sternen
    ·
    7 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Data Wrangling, Large Language Modeling, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Supervised Learning, Responsible AI, Vector Databases, Fine-tuning, Python Programming

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    99.511 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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    P

    Packt

    Natural Language Processing with Real-World Projects

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python Package), Matplotlib, NumPy, Embeddings, Statistical Visualization, Machine Learning Algorithms, Natural Language Processing, Applied Machine Learning, Data Manipulation, Pivot Tables And Charts, Model Optimization, Machine Learning Methods, Linear Algebra, Deep Learning, Text Mining, Classification Algorithms, Markov Model, Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Python Programming

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    11 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Was führt Sie heute zu Coursera?

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    G

    Google Cloud

    Verarbeitung natürlicher Sprache in der Google Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Technische Merkmale, Verarbeitung natürlicher Sprache, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Modellierung großer Sprachen, Künstliche neuronale Netze, Lernen übertragen, AI-Arbeitsabläufe, Tensorflow, Modell Ausbildung, Einbettungen, Google Cloud-Plattform, Tiefes Lernen, Cloud-API, Feature Technik, Transfer Learning

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    540 Bewertungen

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

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    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    IBM KI-Technik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Prompt-Muster, Apache Spark, Python-Programmierung, Generative Modellarchitekturen, Maschinelles Lernen, PySpark, Überwachtes Lernen, LLM-Bewerbung, Abruf-erweiterte Erzeugung, Generative KI, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Unüberwachtes Lernen, Schnelles Engineering, Datenwissenschaft, Feinabstimmung, Computer Vision, Generative AI-Agenten, Vektordatenbanken

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    22.075 Bewertungen

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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    P

    Pearson

    Introduction to Transformer Models for NLP

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Fine-tuning, Vision Transformer (ViT), Prompt Engineering, PyTorch (Machine Learning Library), Model Deployment, Transfer Learning, Hugging Face, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Cloud Deployment, Computer Vision, Generative AI, Image Analysis, Generative Model Architectures, LLM Application, Application Deployment, Model Training, Embeddings, Data Preprocessing

    Mittel · Spezialisierung · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    Microsoft

    Microsoft AI & ML Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Fine-tuning, Model Deployment, Generative AI, Large Language Modeling, Data Management, Generative Model Architectures, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Supervised Learning, Microsoft Azure, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative Adversarial Networks (GANs), Infrastructure Architecture, LLM Application, Responsible AI, Data Infrastructure, Data Preprocessing, Model Optimization

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    363 Bewertungen

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    Edureka

    Grundlagen des Maschinellen Lernens und NLP

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandtes maschinelles Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Verarbeitung natürlicher Sprache, Text Mining, Methoden des maschinellen Lernens, Maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Vorverarbeitung von Daten, Überwachtes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Künstliche Intelligenz, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen für maschinelles Lernen, Tensorflow, Datenwissenschaft, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Datenverarbeitung, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Prädiktive Modellierung, Faltungsneuronale Netzwerke, Datenvorverarbeitung

    3,3
    Bewertung, 3,3 von 5 Sternen
    ·
    33 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    Edureka

    Natural Language Processing Essentials

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Preprocessing, Classification Algorithms, Embeddings, Machine Learning Methods, Model Evaluation, Model Training, Dependency Analysis

    3
    Bewertung, 3 von 5 Sternen
    ·
    6 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

1234…62

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten nlp Kurse

  • Verarbeitung natürlicher Sprache: DeepLearning.AI
  • Einführung in künstliche Intelligenz (KI): IBM
  • Gen KI Grundlegende Modelle für NLP & Sprachverstehen: IBM
  • Mastering NLP: Tokenization, Sentiment Analysis & Neural MT: Edureka
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • Natural Language Processing with Real-World Projects: Packt
  • Verarbeitung natürlicher Sprache in der Google Cloud: Google Cloud
  • IBM KI-Technik: IBM
  • Introduction to Transformer Models for NLP: Pearson
  • Microsoft AI & ML Engineering: Microsoft

Fähigkeiten, die Sie bei Software Development erlernen können

Programmiersprache (34)
Google (25)
Computerprogramm (21)
Software-Tests (21)
Web (19)
Google Cloud-Platform (18)
Anwendungsschnittstellen-Programmierung (17)
Datenstruktur (16)
Problemlösung (14)
Objektorientierte Programmierung (13)
Kubernetes (10)
List & Label (10)

Häufig gestellte Fragen zum Thema Nlp

Die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) ist ein Zweig der Künstlichen Intelligenz, der sich mit der Interaktion zwischen Computern und Menschen durch natürliche Sprache befasst. Sie ermöglicht es Maschinen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und auf wertvolle Weise zu erzeugen. NLP ist wichtig, weil es verschiedene Anwendungen unterstützt, von Chatbots und virtuellen Assistenten bis hin zur Sentimentanalyse und Sprachübersetzung. Da Unternehmen zunehmend auf datengestützte Erkenntnisse angewiesen sind, ist die Fähigkeit, menschliche Sprache zu analysieren und zu verstehen, von entscheidender Bedeutung, um das Kundenerlebnis zu verbessern und fundierte Entscheidungen zu treffen.‎

Eine Karriere im Bereich NLP eröffnet eine Vielzahl von Beschäftigungsmöglichkeiten in verschiedenen Branchen. Zu den gängigen Positionen gehören NLP Engineer, Data Scientist, Machine Learning Engineer und KI Research Scientist. Diese Positionen beinhalten häufig die Entwicklung von Algorithmen und Modellen, die Textdaten verarbeiten und analysieren können, die Erstellung von Anwendungen, die NLP-Technologien nutzen, und die Durchführung von Forschungsarbeiten zur Weiterentwicklung des Fachgebiets. Da Unternehmen weiterhin KI und Maschinelles Lernen in ihre Abläufe integrieren, wird die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften im Bereich NLP voraussichtlich steigen.‎

Um im Bereich NLP erfolgreich zu sein, benötigen Sie eine Kombination aus technischen und analytischen Fähigkeiten. Zu den Schlüsselqualifikationen gehören Programmiersprachen wie Python oder R, Vertrautheit mit Frameworks für Maschinelles Lernen und ein solides Verständnis von Linguistik und Sprachstruktur. Darüber hinaus sind Kenntnisse der Datenvorverarbeitung, der statistischen Analyse und Erfahrungen mit NLP-Bibliotheken wie NLTK oder spaCy von Vorteil. Eine solide Grundlage in diesen Bereichen wird Sie in die Lage versetzen, komplexe NLP-Herausforderungen effektiv zu bewältigen.‎

Es gibt mehrere ausgezeichnete Online-Kurse für diejenigen, die NLP lernen möchten. Für ein umfassendes Verständnis empfiehlt sich die Spezialisierung Mastering NLP: Tokenisierung, Sentimentanalyse \& Neuronale MT. Alternativ dazu bietet die Spezialisierung Applied NLP and Generative KI praktische Einblicke in die Anwendung von NLP-Techniken. Für einen Fokus auf moderne Architekturen ist die Spezialisierung Introduction to Transformer Models for NLP sehr zu empfehlen.‎

Ja. Sie können NLP auf Coursera auf zwei Arten kostenlos lernen:

  1. Eine kostenloseVorschau auf das erste Modul vieler NLP-Kurse. Dies beinhaltet Videolektionen, Lesestoff, benotete Aufgaben und Coursera Coach (wo verfügbar).
  2. Starten Sie eine kostenlose 7-Tage-Testversion für Spezialisierungen oder Coursera Plus. Damit erhalten Sie innerhalb des Testzeitraums vollen Zugang zu allen Kursinhalten der in Frage kommenden Programme.

Wenn Sie weiterlernen, ein Zertifikat in NLP erwerben oder den vollen Kurszugang nach der Vorschau oder Probezeit freischalten möchten, können Sie ein Upgrade durchführen oder finanzielle Unterstützung beantragen.‎

Um NLP effektiv zu lernen, sollten Sie sich zunächst mit den Grundlagen der Programmierung und Datenwissenschaft vertraut machen. Online-Kurse können strukturierte Lernpfade bieten, die es Ihnen ermöglichen, von grundlegenden Konzepten zu fortgeschritteneren Themen zu gelangen. Wenden Sie das Gelernte in praktischen Projekten an, und schließen Sie sich Online-Communities oder Foren an, um sich mit anderen Lernenden und Fachleuten auszutauschen. Dieser gemeinschaftliche Ansatz kann Ihr Verständnis verbessern und Sie motivieren.‎

NLP-Kurse decken in der Regel einen Bereich von Themen ab, darunter Textvorverarbeitung, Sentimentnalyse, Sprachmodellierung und maschinelle Übersetzung. Sie können auch fortgeschrittene Themen wie Deep Learning für NLP, Sequenz-zu-Sequenz-Modelle und Transformer-Architekturen erforschen. Praktische Anwendungen, wie die Entwicklung von Chatbots oder die Analyse von Social Media-Daten, werden oft mit einbezogen, um einen realen Kontext zu schaffen und Ihre Lernerfahrung zu verbessern.‎

Für das Training und die Weiterbildung von Mitarbeitern in NLP sollten Sie Kurse in Betracht ziehen, die praktische Anwendungen und branchenrelevante Fähigkeiten bieten. Der Kurs Building KI Agents: Automation and NLP Foundations" wurde entwickelt, um Grundlagenwissen zu vermitteln, wobei der Schwerpunkt auf der Automatisierung liegt. Darüber hinaus kann der Kurs Verarbeitung natürlicher Sprache mit Aufmerksamkeitsmodellen Mitarbeitern helfen, fortgeschrittene Techniken zu verstehen, die in diesem Bereich immer wichtiger werden.‎

Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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