Kako idemo dalјe u svet vođen podacima koji zavisi od AI tehnologija, obrada prirodnog jezika ili NLP postaje jedna od najtraženijih veština. Prisutan je skoro svuda, ali najviše u web pretragama, reklamama, korisničkoj službi, uslugama prevođenja jezika, analizi osećanja i još mnogo toga.

NLP sertifikati su klјučni za pojedinca koji želi da bude lider u ovoj oblasti.

Evo 5 najbolјih NLP sertifikata koji su trenutno dostupni:

1. Natural Language Processing Specialization (Coursera)

Ovaj specijalizacijski kurs ima za cilј da vas pripremi da dizajnirate NLP aplikacije za odgovore na pitanja i analizu osećanja. Takođe ćete naučiti kako da razvijete alate za prevođenje jezika, sumirate tekst i napravite chatbot-ove.

Kurs su osmislili i predaju stručnjaci za NLP, mašinsko učenje i duboko učenje. Dva od tih stručnjaka su Younes Bensouda Mourri, instruktor AI na Univerzitetu Stanford, i Lukasz Kaiser, naučnik za istraživanje osoblјa u Google Brain-u koji je koautor Tensorflow-a.

Evo nekih od glavnih aspekata ovog kursa:

• Logistička regresija i vektori reči za implementaciju analize osećanja, potpune analogije i prevođenje reči
• Dinamičko programiranje, skriveni Markov modeli i ugrađivanje reči za automatsku korekciju
• Koristite guste i rekurentne neuronske mreže, LSTM, GRU i Siamese networks u Tensorflow i Trax
• Enkoder-dekoder, kauzalni i samopažnja, zajedno sa T5, Bert-om, transformerom i reformatorom
• Intermediate Level
• Trajanje: 4 meseca, 6 sati nedelјno

2. Natural Language Processing in TensorFlow (Coursera)

Ovaj kurs je namenjen programerima softvera koji žele da naprave algoritme sa veštačkom inteligencijom. On vas uči najbolјim praksama Tensorflow-a i pomoću njega ćete izgraditi NLP sisteme. Takođe ćete naučiti da obrađujete tekst, uklјučujući tokenizaciju, kao i da ponavlјate rečenice kao vektore. Ostali delovi ovog kursa uklјučuju primenu RNN-ova, GRU-ova i LSTM-ova u Tensorflow-u.

Preporučuje se da prođete prva 2 kursa Tensorflow specijalizacije i dobro razumete kodiranje u Python-u pre nego što krenete na ovaj kurs.

Evo nekih od glavnih aspekata ovog kursa:

• Trenirajte LSTM na postojećem tekstu
• Izgradite NLP sisteme koristeći Tensorflow
• Primena RNN-ova, GRU-ova i LSTM-ova u Tensorflow-u
• Intermediate Level
• Trajanje: 14 sati

3. Natural Language Processing in Python (Datacamp)

Ovaj kurs vam pruža osnovne NLP veštine potrebne za pretvaranje podataka u vredne uvide. Naučićete kako da automatski transkribujete TED razgovore, i kurs će predstaviti popularne NLP Python biblioteke kao što su NLTK, scikit-learn, spaCy i SpeechRecognition.

Evo nekih od glavnih aspekata ovog kursa:

• Napravite vaš sopstveni chatbot
• Transkribujte audio datoteke
• Izvucite uvide iz izvora u stvarnom svetu
• Transkribujte Ted Talks
• Ukupno 6 kurseva
• Trajanje: 25 sati

4. Feature Engineering for NLP in Python (Datacamp)

Ovaj kurs vas uči tehnikama koje će vam omogućiti da izvučete korisne informacije iz teksta i obradite ih u format pogodan za primenu ML modela. Tačnije, naučićete o POS označavanju, prepoznavanju imenovanih entiteta, rezultatima čitlјivosti, modelima n-gram i tf-idf i kako ih implementirati pomoću scikit-learn i spaCy. Takođe ćete naučiti da izračunate koliko su dva dokumenta slična jedan drugom. U tom procesu ćete predvideti raspoloženje filmskih kritika i napraviti film i Ted Talk. Nakon kursa, moći ćete da konstruišete kritične karakteristike iz bilo kog teksta i rešite neke od najizazovnijih problema u nauci o podacima!

Evo nekih od glavnih aspekata ovog kursa:

• Osnove NLP-a poput identifikacije i razdvajanja reči
• Izračunavanje koliko su 2 dokumenta slična jedan drugom
• Osnovne i napredne biblioteke
• Ukupno 4 kursa
• Preko 50 vežbi i 15 video zapisa
• Trajanje: 4 sata

5. Advanced NLP with SpaCy (Datacamp)

U ovom kursu ćete naučiti kako da koristite spaCy, brzorastuću standardnu biblioteku za NLP u Python-u, da biste izgradili napredne sisteme razumevanja prirodnog jezika, koristeći pristupe zasnovane na pravilima i pristupe mašinskom učenju.

Evo nekih od glavnih aspekata ovog kursa:

• Pronalaženje reči, fraza, imena i pojmova
• Analiza podataka velikih razmera
• Cevovodi za obradu
• Treniranje modela neuronske mreže