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Natural Language Processing (NLP) Kurse

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.


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Lernen Sie von Spitzenlehrkräften mit benoteten Aufgaben, Videos und Diskussionsforen.
Sie erlernen neue Tools oder Kompetenzen in einer interaktiven, praxisnahen Umgebung.
Erwerben Sie eingehende Kenntnisse in einem Fach, indem Sie eine Reihe von Kursen und Projekten abschließen.
Erwerben Sie Karrierereferenzen von Branchenführern, die Ihre Qualifikation belegen.

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Beliebte Natural Language Processing (NLP) Kurse & Zertifikate

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  • D

    DeepLearning.AI

    Natural Language Processing

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Supervised Learning, Transfer Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Markov Model, Embeddings, Applied Machine Learning, Dimensionality Reduction, Large Language Modeling, Text Mining, Statistical Machine Learning, Fine-tuning, Artificial Neural Networks, Classification Algorithms, Data Preprocessing, Deep Learning, Tensorflow, Machine Learning Methods, Logistic Regression, Feature Engineering

    ★ 4.6 (6189) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • I

    IBM

    Gen AI Foundational Models for NLP & Language Understanding

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Large Language Modeling, Embeddings, Generative AI, Natural Language Processing, Generative Model Architectures, Transfer Learning, Model Optimization, Responsible AI, Data Ethics, Text Mining, Model Training, Artificial Neural Networks, Classification Algorithms, Model Evaluation, Feature Engineering

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

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • 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 (7) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • I

    IBM

    Introduction to Artificial Intelligence (AI)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, Generative AI, Generative Model Architectures, LLM Application, AI literacy, Natural Language Processing, Robotics, Risk Mitigation

    ★ 4.7 (22.877) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • 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, Prompt Engineering Tools, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Responsible AI, Vector Databases, Fine-tuning, Programming Principles

    ★ 4.7 (99.272) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • 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 (11) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • G

    Google Cloud

    Natural Language Processing on Google Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Large Language Modeling, Transfer Learning, Tensorflow, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Recurrent Neural Networks (RNNs), Embeddings, Deep Learning, AI Workflows, Artificial Neural Networks, Cloud API, Feature Engineering, Model Training

    ★ 4.4 (540) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • 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
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • E

    Edureka

    Machine Learning and NLP Basics

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Methods, Tensorflow, Predictive Modeling, Machine Learning, Text Mining, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Natural Language Processing, Applied Machine Learning, Convolutional Neural Networks, Supervised Learning, Model Evaluation, Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Intelligence, Classification Algorithms, Data Science, Model Training, Artificial Neural Networks, Data Processing, Data Preprocessing

    ★ 3.3 (33) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • I

    IBM

    IBM AI Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Apache Spark, PyTorch (Machine Learning Library), Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Transfer Learning, Model Evaluation, Computer Vision, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, Generative AI, PySpark, Prompt Engineering Tools, Vision Transformer (ViT), Keras (Neural Network Library), Vector Databases, Fine-tuning, Machine Learning, Python Programming, Data Science

    ★ 4.6 (22.041) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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

    ★ 4.6 (358) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • P

    Packt

    Introduction to NLP and Syntactic Processing

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Text Mining, Markov Model, Data Preprocessing, Python Programming, Applied Machine Learning, Classification Algorithms, Algorithms, Probability & Statistics, Dependency Analysis

    ★ 4.7 (6) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
1234…60

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten nlp Kurse

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

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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