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    Erkunden Sie den NLP-Kurskatalog

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Apache Airflow, Generative KI, Workflow Management, Daten-Seen, Datenfluss, Datenbausteine, ChatGPT, Microsoft Azure, Daten-Infrastruktur, Schnelles Engineering, Leistungsanalyse, Auszug, Skalierbarkeit, OpenAI, Modellierung großer Sprachen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), AWS SageMaker, Datenumwandlung, Leistungsoptimierung

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Irvine

      Englisch lernen: Grammatik und Zeichensetzung für Fortgeschrittene

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Grammatik, Kreativität, Peer Review, Bearbeitung von, Sprachkompetenz, Lektorat, Englische Sprache, Video Produktion, Sprachen lernen, Schreiben

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      2583 Bewertungen

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Generative AI Engineering with LLMs

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Generative AI, Natural Language Processing, Generative AI Agents, PyTorch (Machine Learning Library), Text Mining, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Neural Networks, Deep Learning, Application Development, Artificial Intelligence, Feature Engineering, Document Management, Machine Learning Methods, Jupyter, Data Processing, Applied Machine Learning, Performance Tuning, Application Frameworks

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Generative KI und LLMs: Architektur und Datenaufbereitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Verarbeitung natürlicher Sprache, Generative KI, Text Mining, Modellierung großer Sprachen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Jupyter, Datenverarbeitung

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Natürliche Sprachverarbeitung mit Aufmerksamkeitsmodellen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz, Methoden des Maschinellen Lernens, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Deep Learning, Künstliche neuronale Netze, Datenverarbeitung

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      1061 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Sequenz-Modelle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Verarbeitung natürlicher Sprache, Tensorflow, Deep Learning, Modellierung großer Sprachen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Generative KI, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Prädiktive Modellierung, Statistische Inferenz, Überwachtes Lernen, Datenzugang, Dimensionalitätsreduktion, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Anomalie-Erkennung, Reinforcement Learning, Deep Learning, Unüberwachtes Lernen, Feature Technik, Datenanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Explorative Datenanalyse, Datenverarbeitung

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      3102 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • C

      Coursera Project Network

      NLP: Twitter Sentiment Analysis

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Data Cleansing, Text Mining, Scikit Learn (Machine Learning Library), Probability & Statistics, Pandas (Python Package), Natural Language Processing, Data Processing, Statistical Modeling, Data Transformation, Data Analysis, Applied Machine Learning, Supervised Learning

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

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • C

      Coursera Project Network

      ChatGPT Playground für Anfänger: Einführung in NLP AI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Verarbeitung natürlicher Sprache, Generative KI, Gesundheitstechnologie, ChatGPT, Telemedizin, Schnelles Engineering, Patientenaufklärung und -beratung

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

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Imperial College London

      Mathematik für maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Statistische Analyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandte Mathematik, Regressionsanalyse, Datenverarbeitung, Infinitesimalrechnung, Methoden des Maschinellen Lernens, NumPy, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Dimensionalitätsreduktion, Fortgeschrittene Mathematik, Python-Programmierung, Lineare Algebra, Feature Technik, Jupyter, Datenmanipulation, Künstliche neuronale Netze, Statistik, Datenumwandlung

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Verarbeitung natürlicher Sprache in Microsoft Azure

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Cloud-API, Analytics, Anwendungsentwicklung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Text Mining, Microsoft Azure

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      Generative KI mit Large Language Models

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Verarbeitung natürlicher Sprache, Generative KI, Reinforcement Learning, Leistungsmetrik, ChatGPT, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Deep Learning, OpenAI, Schnelles Engineering, Modellierung großer Sprachen, Bereitstellung von Anwendungen, Angewandtes maschinelles Lernen, Skalierbarkeit, Leistungsoptimierung

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      3331 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    1234…60

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten nlp Kurse

    • Operationen für große Sprachmodelle (LLMOps): Duke University
    • Englisch lernen: Grammatik und Zeichensetzung für Fortgeschrittene: University of California, Irvine
    • Generative AI Engineering with LLMs: IBM
    • Generative KI und LLMs: Architektur und Datenaufbereitung: IBM
    • Natürliche Sprachverarbeitung mit Aufmerksamkeitsmodellen: DeepLearning.AI
    • Sequenz-Modelle: DeepLearning.AI
    • IBM Maschinelles Lernen: IBM
    • NLP: Twitter Sentiment Analysis: Coursera Project Network
    • ChatGPT Playground für Anfänger: Einführung in NLP AI: Coursera Project Network
    • Mathematik für maschinelles Lernen: Imperial College London

    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
    Wirtschaft
    1095 Kurse
    Informatik
    668 Kurse
    Datenverarbeitung
    425 Kurse
    Informationstechnologie
    145 Kurse
    Gesundheit
    471 Kurse
    Mathematik und Logik
    70 Kurse
    Persönliche Entwicklung
    137 Kurse
    Physikalische Wissenschaft und Technik
    413 Kurse
    Sozialwissenschaften
    401 Kurse
    Sprachen lernen
    150 Kurse

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