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    Erkunden Sie den NLP-Kurskatalog

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Verarbeitung natürlicher Sprache

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

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      6069 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Gen KI Grundlegende Modelle für NLP & Sprachverstehen

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

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      E

      Edureka

      Grundlagen des Maschinellen Lernens und NLP

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Verarbeitung natürlicher Sprache, Text Mining, Tensorflow, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Unstrukturierte Daten, Künstliche neuronale Netze, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)

      3,4
      Bewertung, 3,4 von 5 Sternen
      ·
      25 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in künstliche Intelligenz (KI)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Governance, Generative KI, Automatisierung, Business Transformation, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Verarbeitung natürlicher Sprache, Computervision, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Maschinelles Lernen, Datenethik, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellierung großer Sprachen, Schnelles Engineering, Künstliche neuronale Netze, ChatGPT

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Generative AI Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Data Wrangling, Large Language Modeling, Unit Testing, Supervised Learning, Feature Engineering, Generative AI, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Artificial Intelligence, ChatGPT, Natural Language Processing, Data Cleansing, Jupyter, Data Analysis, Unsupervised Learning, Data Manipulation, PyTorch (Machine Learning Library), Data Import/Export, Exploratory Data Analysis

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      D

      DeepLearning.AI

      LangChain Chat mit Ihren Daten

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Generative KI, Datenzugang, Modellierung großer Sprachen, Dokumentenverwaltung, Datenverarbeitung, Abfragesprachen, Datenspeicher, Schnelles Engineering

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

      Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • 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, Cloud Solutions, Feature Engineering, Application Programming Interface (API)

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • C

      Coursera Project Network

      Transfer Learning for NLP with TensorFlow Hub

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Natural Language Processing, Keras (Neural Network Library), Text Mining, Deep Learning

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

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Natürliche Sprachverarbeitung mit Klassifizierung und Vektorräumen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Verarbeitung natürlicher Sprache, Tensorflow, Algorithmen für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Lineare Algebra, Feature Technik, Wahrscheinlichkeit & Statistik

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      4560 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM KI-Technik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Deep Learning, Generative KI, Verarbeitung natürlicher Sprache, Unüberwachtes Lernen, Datenmanipulation, Überwachtes Lernen, Verifizierung und Validierung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Generative AI-Agenten, Bildanalyse, Schnelles Engineering, Reinforcement Learning, Feature Technik, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Künstliche neuronale Netze, Modellierung großer Sprachen, Jupyter

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Tensorflow, Modellierung großer Sprachen, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Analyse, Computervision, Algorithmen für maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Fehlersuche, Lineare Algebra, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Angewandtes maschinelles Lernen, Leistungsoptimierung, Künstliche neuronale Netze, Bildanalyse

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Unüberwachtes Lernen, Tensorflow, Computervision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Algorithmen für maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1836 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    1234…60

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten nlp Kurse

    • Verarbeitung natürlicher Sprache: DeepLearning.AI
    • Gen KI Grundlegende Modelle für NLP & Sprachverstehen: IBM
    • Grundlagen des Maschinellen Lernens und NLP: Edureka
    • Einführung in künstliche Intelligenz (KI): IBM
    • IBM Generative AI Engineering: IBM
    • LangChain Chat mit Ihren Daten: DeepLearning.AI
    • Natural Language Processing on Google Cloud: Google Cloud
    • Transfer Learning for NLP with TensorFlow Hub: Coursera Project Network
    • Natürliche Sprachverarbeitung mit Klassifizierung und Vektorräumen: DeepLearning.AI
    • IBM KI-Technik: 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.

    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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