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  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Verarbeitung natürlicher Sprache

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Datenverarbeitung, Lineare Algebra, Methoden des Maschinellen Lernens, Unstrukturierte Daten, Überwachtes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Algorithmen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Algorithmen für maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Künstliche neuronale Netze, Feature Technik, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Markov-Modell, Künstliche Intelligenz, Text Mining, Tensorflow, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    6145 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Einführung in künstliche Intelligenz (KI)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: LLM-Bewerbung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Verantwortungsvolle KI, Generative KI, Marktchancen

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Gen KI Grundlegende Modelle für NLP & Sprachverstehen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Modellierung großer Sprachen, Verarbeitung natürlicher Sprache, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze, Statistische Methoden, Feature Technik, Text Mining, Datenethik, Generative KI

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    IBM GenAI Engineering with PyTorch, LangChain & Hugging Face

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Prompt Engineering, Data Wrangling, Prompt Patterns, LangChain, Large Language Modeling, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, Keras (Neural Network Library), Data Transformation, Supervised Learning, Flask (Web Framework), Data Analysis, Data Cleansing, Data Manipulation, LLM Application, Data Import/Export

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google Cloud

    Natural Language Processing on Google Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Large Language Modeling, Tensorflow, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Neural Networks, Cloud API, Feature Engineering

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

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    Edureka

    Grundlagen des Maschinellen Lernens und NLP

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prädiktive Modellierung, Deep Learning, Datenverarbeitung, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computervision, Text Mining, Reinforcement Learning, Künstliche Intelligenz, Tensorflow

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Was führt Sie heute zu Coursera?

  • Status: Kostenlos
    Kostenlos
    D

    DeepLearning.AI

    LangChain Chat mit Ihren Daten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverarbeitung, Schnelles Engineering, LLM-Bewerbung, Modellierung großer Sprachen, Dokumentenverwaltung, LangChain, Semantisches Web, Auszug, Generative KI, Daten importieren/exportieren

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

    Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Pearson

    Introduction to Transformer Models for NLP

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, PyTorch (Machine Learning Library), Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Computer Vision, Image Analysis, Generative AI, Generative Model Architectures, Application Deployment, Artificial Neural Networks, Text Mining, Deep Learning, Cloud Hosting, Semantic Web, Restful API

    Mittel · Spezialisierung · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Natürliche Sprachverarbeitung mit Klassifizierung und Vektorräumen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Überwachtes Lernen, Unstrukturierte Daten, Verarbeitung natürlicher Sprache, Algorithmen für maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Künstliche Intelligenz, Dimensionalitätsreduktion, Feature Technik, Text Mining, Tensorflow

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    4610 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    IBM AI Engineering mit Python, PyTorch & TensorFlow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Regressionsanalyse, Deep Learning, Schnelles Engineering, Modellierung großer Sprachen, Datenverarbeitung, Maschinelles Lernen, LLM-Bewerbung, PySpark, Überwachtes Lernen, Computervision, Unüberwachtes Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Apache Spark, Reinforcement Learning, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Generative KI

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    Edureka

    Mastering NLP: Tokenization, Sentiment Analysis & Neural MT

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Large Language Modeling, Data Ethics, Responsible AI, Text Mining, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Data Processing, Artificial Intelligence, Scikit Learn (Machine Learning Library), Time Series Analysis and Forecasting, Machine Learning, Data Analysis, Unstructured Data, Data Cleansing, Applied Machine Learning, Unified Modeling Language

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    IBM Maschinelles Lernen mit Python & Scikit-learn

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Regressionsanalyse, Explorative Datenanalyse, Datenverarbeitung, Deep Learning, Prädiktive Modellierung, Unüberwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Statistische Hypothesentests, Datenanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Generative Modellarchitekturen, Reinforcement Learning, Dimensionalitätsreduktion, Statistische Methoden, Angewandtes maschinelles Lernen, Statistische Inferenz, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Feature Technik

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    3390 Bewertungen

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

1234…64

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
  • IBM GenAI Engineering with PyTorch, LangChain & Hugging Face: IBM
  • Natural Language Processing on Google Cloud: Google Cloud
  • Grundlagen des Maschinellen Lernens und NLP: Edureka
  • LangChain Chat mit Ihren Daten: DeepLearning.AI
  • Introduction to Transformer Models for NLP: Pearson
  • Natürliche Sprachverarbeitung mit Klassifizierung und Vektorräumen: DeepLearning.AI
  • IBM AI Engineering mit Python, PyTorch & TensorFlow: 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 (Natural Language Processing, NLP) ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz (AI), der sich darauf konzentriert, Computer in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache zu verstehen und zu nutzen. Durch die Nutzung von Erkenntnissen aus der Linguistik und der modernen Informatik spielt NLP eine immer wichtigere Rolle, wenn es darum geht, Computern zu helfen, Menschen zu verstehen - und umgekehrt, wenn es darum geht, Menschen zu helfen, sich in unserer zunehmend digitalen Welt besser zurechtzufinden.

So ist NLP beispielsweise für die Programmierung digitaler Assistenten, die genau auf Sprachbefehle reagieren, wie Alexa oder Google Home, unerlässlich. Es ermöglicht auch die Erstellung von Chatbots, die in der Lage sind, gängige Kundendienstanfragen zu beantworten. Neben kundenorientierten Tools wird NLP auch für Anwendungen zur Stimmungsanalyse eingesetzt, mit denen Unternehmen die Reaktionen auf ihre Marke in den sozialen Medien bewerten können, oder für Dienste, die automatisch klar formulierte Zusammenfassungen von Texten oder Datensätzen erstellen.

Wie andere Bereiche der künstlichen Intelligenz und des tiefen Lernens stützt sich NLP auf Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), die in neuronalen Netzarchitekturen organisiert sind. Da neuronale Netze die Struktur des menschlichen Gehirns selbst nachahmen, sind diese Ansätze besonders gut für die Verarbeitung natürlicher Sprache geeignet. Und wie bei anderen KI/ML-Anwendungen wird die Arbeit im NLP am häufigsten in TensorFlow oder Python-Programmierung durchgeführt.

Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist im Global Skills Index (GSI) 2020 von Coursera eine der wichtigsten beruflichen Qualifikationen. Laden Sie die Ausgabe 2020 des GSI-Berichts herunter. ‎

Es ist eine aufregende Zeit, um im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung zu arbeiten, da immer mehr Unternehmen nach Möglichkeiten suchen, Chatbots, digitale Assistenten und andere NLP-Anwendungen zu nutzen. Dieser Trend wurde durch die Covid-19-Epidemie noch beschleunigt, da die Abkehr von physischen Helpdesks und Kundendienstabteilungen die Unternehmen dazu veranlasst hat, neue Formen der Interaktion mit den Kunden auszuprobieren. Daher kann eine Vertrautheit mit NLP-Ansätzen für Softwareentwickler, Datenwissenschaftler und andere Fachleute im technischen Bereich von Nutzen sein.

Fachleute, die ihr Fachwissen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung nutzen möchten, um neue Ansätze in diesem Bereich zu entwickeln, können einen Master-Abschluss oder sogar einen Doktortitel in Informatik erwerben. Nach Angaben des Bureau of Labor Statistics verdienen sie ein durchschnittliches Jahresgehalt von 122.840 Dollar, und es wird erwartet, dass die Zahl der Arbeitsplätze in diesem Bereich in den nächsten zehn Jahren weit überdurchschnittlich steigen wird. ‎

Natürlich. Coursera bietet eine Fülle von Kursen und Spezialisierungen in Informatik, Datenverarbeitung und künstlicher Intelligenz, darunter auch Kurse, die sich speziell auf NLP-Anwendungen konzentrieren. Diese Kurse werden von hochkarätigen Institutionen wie deeplearning.ai angeboten, der University of Michigan und der National Research University Higher School of Economics. Sie können NLP auch mit praktisch begleiteten Projekten von Coursera erlernen, die Ihnen helfen, neue Fähigkeiten mit Tutorien aufzubauen, die von erfahrenen Lehrkräften präsentiert werden. ‎

NLP-Kenntnisse können Ihre Qualifikationen für eine Reihe von Berufen im Bereich Technologie und Datenanalyse verbessern, darunter:

  • Data Scientist, der sich auf die Datenanalyse von Text- und Sprachdaten spezialisiert
  • KI-Ingenieur, der Systeme entwickelt, die menschliche Sprache verstehen und erzeugen
  • Forschungswissenschaftler im akademischen Bereich oder in der Industrie, die sich auf die Weiterentwicklung von NLP-Technologien konzentrieren
  • NLP-Spezialist in Technologieunternehmen, der intuitivere Benutzerinteraktionen entwickelt
  • Content-Stratege, der NLP-Tools zur Analyse und Optimierung digitaler Inhalte einsetzt

In diesen Funktionen werden NLP-Fähigkeiten eingesetzt, um innovative Lösungen zu entwickeln, die die Interaktion mit der Technologie und mit anderen Menschen durch Sprache verbessern.‎

Ja, Coursera bietet eine Vielzahl von kostenlosen Kursen zu vielen Themen an, darunter auch NLP. Während Sie auf die meisten Kursmaterialien kostenlos zugreifen können, indem Sie die Kurse besuchen, beinhaltet dies keine benoteten Aufgaben oder ein Abschlusszertifikat. Für diejenigen, die ein Zertifikat erwerben möchten, um ihr Lernen zu präsentieren oder ihr berufliches Profil zu verbessern, bietet Coursera die Möglichkeit, den Kurs zu kaufen. Darüber hinaus bietet Coursera kostenlose Testversionen oder finanzielle Unterstützung für Lernende, die sich dafür qualifizieren, so dass Zertifizierungen für alle zugänglich sind.‎

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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