资料:最全NLP课程!

大家好,我是Lucy@FinTech社区,今天的文章将为大家分享一些学习自然语言处理的优质课程。欢迎添加以下微信,加入FinTech社区的机器学习群!

 

你是否想系统的学习自然语言处理(NLP)?如果你的答案是肯定的话,那么这篇文章就是专门为你准备的!

今天跟大家分享一些学习自然语言处理的优质课程,这些课程都是由NLP领域的专家开设,已经帮助成百上千的开发人员习得NLP技能。

通过完成一系列的课程学习,你能学习NLP的全面知识,并且能深入研究一些NLP课题,而不必回到大学修一个计算机学位。


话不多说,接下来就进入我们的正题。由入门到高级逐一为你介绍这些优秀的NLP课程。

首先为大家介绍的是基础入门课程。学习任何知识,基础不牢如同沙地建大厦。
 

01 Data Science: Natural Language Processing (NLP) in Python

本课程的目标读者是那些对Python比较熟悉,但对NLP完全没有概念的学习者

本课程将教你如何使用Python的数据科学库和机器学习库,例如Matplotlib、Numpy、Scipy等等,这些都是用Python开发NLP实际系统的基础。

除了什么是NLP和它的用法,该课程也介绍一些有用的算法,比如常用于预测股市的情绪分析算法、垃圾邮件检测算法等等

简单地说,本课程不仅仅教你如何使用现有的东西,还会教你其背后的原理

 

开始学习:

https://www.udemy.com/course/data-science-natural-language-processing-in-python/?ranMID=39197&ranEAID=JVFxdTr9V80&ranSiteID=JVFxdTr9V80-44vBo_J.Wgdb5jJNbPxLIA&LSNPUBID=JVFxdTr9V80&utm_source=aff-campaign&utm_medium=udemyads

 

02 Hands-On Natural Language Processing (NLP) using Python

这门是针对初学者的NLP课程,通过学习该课程你将学会使用Python实践自然语言处理的各种概念来学习NLP。

本课程完全基于项目,课程主要目标是学习完成不同项目所需的所有NLP概念。

你将学会建立一个文本分类器,使用它来实时预测推特的情绪;你还将学会建立一个文章摘要器,从网站上获取文章并找到摘要等等。

除此之外,你还将在整个课程中做很多小项目。在课程结束时,你将对自然语言处理及其在现实世界中的应用有深入的了解。

 

开始学习:

https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fhands-on-natural-language-processing-using-python%2F

 

03 Getting Started with Natural Language Processing with Python

本课程将引导学习者全面了解自然语言处理各种原理和方法,除了NLP该课程还会介绍机器学习和人工智能等知识。

在课程中,你将学习各种自然语言处理方面的知识,如深层语义相似模型(DSSM)、视觉语言多模态智能和统计机器翻译,以及它们在实际项目中的应用

 

开始学习 :

https://pluralsight.pxf.io/c/1193463/424552/7490?u=https%3A%2F%2Fwww.pluralsight.com%2Fcourses%2Fpython-natural-language-processing

 

基础打好了,就需要进行实践,巩固我们的基础知识,看看我们掌握的如何。

 

04 Natural Language Processing (NLP) in Python with 8 Projects

如果你想基于项目的课程来学习自然语言处理(NLP),那么该课程就是为你量身定做。

本课程由 Ankit Mistry 和 Vijay Gadhare 创建,通过构建8个项目来教你NLP。

在本课程中你将学会:

  • 如何使用Scikit learn、NLTK和SpaCy实现NLP相关任务
  • 如何应用机器学习模型对文本数据进行分类
  • 如何进行文本分类(垃圾邮件检测、亚马逊产品评论分类)
  • 如何进行文本摘要(将5000字的文章变成200字)
  • 如何从最近发布的微博计算情绪得分

你还将学习到深度学习概念(ANN、CNN和RNN)用Keras构建你自己的单词嵌入(Word2vec)模型用Google的预训练模型构建单词嵌入应用程序

你还将学会使用基于神经网络的CNN和RNN模型构建垃圾邮件检测,使用TensorFlow、Keras和LSTM自动生成文本,并使用Numpy和Pandas学习数据分析

 

开始学习:

https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fcomplete-natural-language-processing-nlp-with-spacy-nltk%2F

 

05 Natural Language Processing with Machine Learning [Educative]

 

这门课程有点与众不同,因为它是一门基于文本交互式的课程。是的!你可以在浏览器阅读和学习,并且可以在浏览器上写执行代码,而无需安装和设置任何软件。

在这个交互式NLP课程中,你将学习处理文本数据、创建单词嵌入以及使用长-短期记忆网络(LSTM)执行语义分析和机器翻译等任务的技术,这些都是非常热门的NLP问题。

这门课程的代码是基于TensorFlow框架,因此要求学习者有一定的TensorFlow和Python基础

 

开始学习:

https://www.educative.io/courses/natural-language-processing-ml?affiliate_id=5073518643380224

 

让我们来进行更高一级的课程的学习。

 

06 NLP — Natural Language Processing with Python [Udemy]

这门课程是Jose Portilla在Udemy开设的,这是Udemy上一门关于自然语言处理的很棒的课程

使用Python自然语言工具包(NLTK),你将学习到实用的方法和动手实践,以了解如何使用文本来收集可理解的数据。

这门课程将教你正确使用NLTK进行各种操作,如加载和处理文本,从基于文本的问题中制定解决方案以及应用正确的解决方法。

 

开始学习:

https://www.udemy.com/course/nlp-natural-language-processing-with-python/?ranMID=39197&ranEAID=JVFxdTr9V80&ranSiteID=JVFxdTr9V80-HjIDXINhoaKoaqmT79lCRA&LSNPUBID=JVFxdTr9V80&utm_source=aff-campaign&utm_medium=udemyads

 

07 Natural Language Processing — Coursera

这门课程涵盖了NLP中的各类任务,无论是基本还是高级任务,涵盖从情感分析到对话状态跟踪各种类别。

完成课程后,你将学会如何将NLP整合到日常任务中,并确定在特定情况下哪种技术最有效

此外,本课程会教你创建自己的聊天机器人,并且该机器人可以识别文本分类、重复项和命名实体。

课程还会讨论和使用深度学习和NLP的各类组件。课程不仅会教你有关NLP的知识,而且还会教给你更深入的技能:知其然,知其所以然。

但是本课程不适合新手。你必须对机器学习、线性概率和代数理论以及深度神经网络有一定程度的了解。

 

开始学习 :

https://www.coursera.org/learn/language-processing?ranMID=40328&ranEAID=JVFxdTr9V80&ranSiteID=JVFxdTr9V80-0YjlCEhGxjY4jfF21pR8Yg&siteID=JVFxdTr9V80-0YjlCEhGxjY4jfF21pR8Yg&utm_content=10&utm_medium=partners&utm_source=linkshare&utm_campaign=JVFxdTr9V80

 

08 Data Science for Executives — edX

对于不直接参与数据科学或计算机编程的专业人士或者决策者来说,"Data Science for Executives "是一门完美的课程。

这门课程由哥伦比亚大学的一个讲师团队讲授,通过从书籍、文章、视频、微博等媒介提取信息,教你如何使用NLP分析大量数据的基本方法

除了NLP,本课程还将带你深入了解物联网(IoT)如何潜在地改变人们未来的生活方式,以及实现这一点所需的一切

 

开始学习 :

https://www.awin1.com/cread.php?awinmid=6798&awinaffid=631878&clickref=&p=%5B%5Bhttps%3A%2F%2Fwww.edx.org%2Fprofessional-certificate%2Fdata-science-executives

 

09 Modern Natural Language Processing in Python

这是另一门高级课程。在本课程中,你将学习使用Tensorflow2在GoogleColab中使用Transformer和CNN解决Seq2Seq和NLP分类任务。

在整个课程中,将充分利用在线提供的大量语音和文本数据,并将实现两个功能强大的NLP应用程序,这将使你拥有能力解决现实世界的NLP问题的挑战。

 

开始学习 :

https://click.linksynergy.com/deeplink?id=JVFxdTr9V80&mid=39197&murl=https%3A%2F%2Fwww.udemy.com%2Fcourse%2Fmodern-nlp%2F