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    NLP-Kurse Online

    Finden Sie NLP-Kurse, die Themen wie Textanalyse, Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen abdecken. Bereiten Sie sich auf Karrieren in KI, Forschung und Datenwissenschaft vor.

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    Erkunden Sie den NLP-Kurskatalog

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Alberta

      Reinforcement Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Simulationen, Stichproben (Statistik), Fehlersuche, Lösungsarchitektur, Überwachtes Lernen, Markov-Modell, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Reinforcement Learning, Pseudocode, Leistungstests, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Deep Learning, Künstliche neuronale Netze

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3521 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      KI-Produktmanagement

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, User Experience Design, Mensch-Computer-Interaktion, Datenethik, Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Datenmanagement, Technisches Management, Datenqualität, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Menschliche Faktoren, Angewandtes maschinelles Lernen, Persönlich identifizierbare Informationen, Deep Learning, Menschenzentriertes Design, Künstliche neuronale Netze, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Datenverarbeitung

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      P

      Packt

      NLP – Machine Learning Models in Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Dimensionality Reduction, Natural Language Processing, Text Mining, Applied Machine Learning, Statistical Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Python Programming, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning, Predictive Modeling, Linear Algebra, Algorithms

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Toronto

      Selbstfahrende Autos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Szenario-Tests, Methoden des Maschinellen Lernens, Simulation und Simulationssoftware, Schätzung, Simulationen, Prädiktive Modellierung, Automatisierung, Künstliche neuronale Netze, Analyse räumlicher Daten, Visualisierung (Computergrafik), Kontrollsysteme, Eingebettete Software, Deep Learning, Sicherheitsgarantie, Software-Architektur, Computergrafik, Bildanalyse, Computervision, Globale Positionierungssysteme

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3502 Bewertungen

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Digital Transformation, Deep Learning, Team Building, Technical Management, Applied Machine Learning, Machine Learning, Data Ethics, Data Science

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of Washington

      Computational Neuroscience

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Matlab, Überwachtes Lernen, Biologie, Reinforcement Learning, Netzwerk-Modell, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Lineare Algebra, Computergestütztes Denken, Neurologie, Mathematische Modellierung, Informatik, Künstliche neuronale Netze

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1108 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      KI für Gutes

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Prädiktive Modellierung, Künstliche Intelligenz, Datenethik, Maschinelles Lernen, Unstrukturierte Daten, Vorhersage, Milderung, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Jupyter, Angewandtes maschinelles Lernen, Bildanalyse, Deep Learning, Katastrophenhilfe, Text Mining, Umweltüberwachung, Datenverarbeitung, Notfallmaßnahmen

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      S

      Stanford University

      Probabilistische grafische Modelle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bayessches Netzwerk, Stichproben (Statistik), Statistische Inferenz, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bayessche Statistik, Statistische Modellierung, Netzwerkanalyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Graphentheorie, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Markov-Modell, Entscheidungsunterstützende Systeme, Angewandtes maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Computergestütztes Denken

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1546 Bewertungen

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      P

      Packt

      NLP – Embeddings & Text Preprocessing in Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Text Mining, Data Processing, Applied Machine Learning, Data Transformation, Unstructured Data, Feature Engineering, Machine Learning Algorithms, Computer Programming

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Davis

      Computergestützte Sozialwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Künstliche Intelligenz, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenverarbeitung, Simulationen, Systemorientiertes Denken, Datenethik, Maschinelles Lernen, Netzwerkanalyse, Big Data, Graphentheorie, Erhebung von Daten, Forschung, Computergestütztes Denken, Agentische Systeme, Wirtschaft, Methoden der Forschung, Datenbanken, Web Scraping, Sozialwissenschaften

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1113 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Generative adversarische Netze (GANs)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Generative KI, Datenethik, Künstliche neuronale Netze, Computervision, Informationen zum Datenschutz, Bildanalyse, Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Leistungstests

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      2351 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Einführung in den Handel, maschinelles Lernen & GCP

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Regressionsanalyse, Finanzielle Prognosen, Maschinelles Lernen, Finanzhandel, Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Google Cloud-Platform, Vorhersage, Technische Analyse, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Finanzplanung, Angewandtes maschinelles Lernen, Deep Learning, Wertpapierhandel, Quantitative Forschung, Statistisches maschinelles Lernen

      4
      Bewertung, 4 von 5 Sternen
      ·
      874 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    1…789…61

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten nlp Kurse

    • Reinforcement Learning: University of Alberta
    • KI-Produktmanagement: Duke University
    • NLP – Machine Learning Models in Python: Packt
    • Selbstfahrende Autos: University of Toronto
    • AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座): DeepLearning.AI
    • Computational Neuroscience: University of Washington
    • KI für Gutes: DeepLearning.AI
    • Probabilistische grafische Modelle: Stanford University
    • NLP – Embeddings & Text Preprocessing in Python: Packt
    • Computergestützte Sozialwissenschaft: University of California, Davis

    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.

    Andere wissenswerte Themen

    Kunst und Geisteswissenschaften
    338 Kurse
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    668 Kurse
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    471 Kurse
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    137 Kurse
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    413 Kurse
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