在线课程 – Universidad Austral 自然语言处理专业认证

学习在 NLP 中发展。创建您自己的个人 NLP 工作区。

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Professional Certificate

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No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • Python 编程
  • 应用程序开发
  • 自然语言处理
  • 数据科学

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 自然语言处理应用程序开发人员
  • 数据工程师
  • 开发机器学习模型
  • 数据分析师
  • 程序员
  • 自然语言处理专家
  • 开发自然语言处理工作区
  • 自然语言处理领域的项目经理

专业化 – 4 门课程系列

该计划将使您能够获得基于自然语言处理的应用程序开发领域的基础、中级和中高级知识。这些应用程序可以与其他应用程序集成或独立使用。此外,您还可以获得构建自己的自然语言处理工作区所需的知识。

实践学习项目

项目的总体目标是用 Python 语言设计、测试和实现基于此模型的系统:

  • 课程 1

    您将创建一个基本模型来自动对文本进行分类。该模型将收到一组用于训练的文档,一旦模型被训练,您可以向它展示一个新文档,它将根据训练数据对其进行分类。

  • 课程 2

    您将开发一个适用于自然语言处理的数据清理框架。

  • 课程 3

    创建工作区以比较自然语言处理算法的不同模型。

  • 在课程 4 中

    除了考虑模型重新训练的需求外,您还将创建将自然语言处理项目移动到生产环境所需的基础设施。

Details of the courses that make up the specialization

自然语言处理简介

  • 课程 1 • 13 小时 • 4.4 (25 个评分)

课程详情

学习内容
  • 了解自然语言处理的基础知识
  • 自动生成文本分类
  • 自动可视化文本的情感
  • 自动从文本中提取信息
您将获得的技能
  • 类别: 任务链
  • 类别: 情感分析
  • 类别: 文本分类
  • 类别: 发布信息
  • 类别: 自然语言处理

用于自然语言处理的数据清理

  • 课程 2 • 12 小时 • 4.3 (14 个评分)

课程详情

学习内容
  • 本课程将为您提供提取、清理和准备将进入 NLP 流程的各种数据源所需的知识。
  • 需要从基础到中级的编程知识,最好对 Python 语言有基本的了解,并且值得熟悉 Anaconda 环境中的 Jupyter Notebooks 环境。
技术要求
  • 要打开应用程序,您必须使用 Python 3.6 或更高版本。或者,您可以将 Anaconda 环境与相同版本的 Python 一起使用。
  • 作为代码编辑器,示例将在 Anaconda 笔记本中进行编辑,但学生可以使用任何识别 Anaconda 笔记本的文本编辑器。
  • 执行课程需要安装的库:NLTK、Pandas、Scikit-learn 和用于数据提取的库。

NLP 模型和算法

  • 课程 3 • 10 小时

课程详情

学习内容
  • 本课程将为您提供实施 NLP 算法所需的知识。通过使用该领域最新和最流行的算法,将解决该领域的各种独特问题。
  • 需要从基础到中级的编程知识,最好是 Python 语言的基本知识,并且值得了解 Anaconda 环境中的 Jupyter Notebooks。
技术要求
  • 要打开应用程序,您必须使用 Python 3.6 或更高版本。或者,您可以将 Anaconda 环境与相同版本的 Python 一起使用。
  • 作为代码编辑器,示例将在 Anaconda 笔记本中进行编辑,但学生可以使用任何识别 Anaconda 笔记本的文本编辑器。
  • 执行课程需要安装的库:NLTK、Scikit-learn、Spacy 和 TensorFlow。

NLP 系统架构和 Dub-Ops

  • 课程 4 • 10 小时

课程详情

学习内容
  • 本课程将为您提供实施 NLP 算法所需的知识。通过使用该领域最新和最流行的算法,将解决该领域的各种独特问题。
  • 需要从基础到中级的编程知识,最好是 Python 语言的基本知识,并且值得了解 Anaconda 环境中的 Jupyter Notebooks。
技术要求
  • 要打开应用程序,您必须使用 Python 3.6 或更高版本。或者,您可以将 Anaconda 环境与相同版本的 Python 一起使用。
  • 作为代码编辑器,示例将在 Anaconda 笔记本中进行编辑,但学生可以使用任何识别 Anaconda 笔记本的文本编辑器。
  • 执行课程需要安装的库:NLTK、Scikit-learn、Spacy 和 TensorFlow。