13个学习自然语言处理的最佳NLP课程

这里是一份NLP课程和专业的清单，帮助您开始自己的自然语言处理之旅！

自然语言处理（NLP）位于计算机科学和计算语言学的交叉点。从对客户评论进行情感分析以支持营销决策，到机器翻译和聊天机器人，NLP正在推动各个行业。

如果您已经有构建machine learning models的经验，您可以将NLP添加到您的工具箱中，解决各种问题：文本摘要、问题回答、自然语言生成等等。

我们将先看一下NLP职位的广泛技能要求，然后继续列出一些资源清单，以便您开始学习自然语言处理。

NLP职业路径：NLP工程师、NLP开发人员等

研究的进展推动了现代NLP技术的发展。NLP工程师和开发人员的平均薪资超过117,000美元，最近越来越受欢迎。

技能要求多样，包括为下游的NLP任务收集数据、了解语言学概念（如依赖解析和词性标注）以及对Transformer模型的了解。

要进入NLP领域，需要精通编程和machine learning 。您还应该具备使用PyTorch和TensorFlow等深度学习框架以及spaCy和HuggingFace等NLP库的经验。

NLP课程

接下来，让我们看看流行的学习平台上提供的一些最佳课程。我们还将陈述您需要满足的先决条件，以便从这些课程中获得最大收益。👩‍🏫

CS224n: 深度学习中的NLP

由Chris Manning教授讲授的CS224n: NLP with Deep Learning是学习自然语言处理的最佳课程之一。讲座视频可以在YouTube上观看，课程网站上提供当前和以前课程的讲座笔记和练习笔记。

📋 先决条件

• Python编程
• 数学：统计学、概率论、微积分、线性代数
• 机器学习基础

这是一个为期一个学期的课程，涵盖了广泛的NLP主题：

• 词向量
• 循环神经网络
• 注意力和亚词模型
• Transformer及其应用

💲 价格：免费 ✅

NLP专项课程：Coursera

Natural Language Processing Specialization是Coursera上的一种热门学习资源。该专项课程旨在通过四门课程教授传统的NLP技术，包括Transformer和Reformer模型等最新进展。

📋 先决条件

• 中级Python
• 机器学习和深度学习框架的知识
• 微积分、线性代数、统计学

该专项课程包括以下课程：

• NLP with Classification and Vector Spaces
• NLP with Probabilistic models
• NLP with Sequence Models
• NLP with Attention Models

完成该专项课程中的每门课程需要超过30个小时，并需要几个月时间完成整个专项课程。

👩🏽‍💻 在完成这个专项课程的过程中，您将构建一些项目：

• 文本自动补全模型
• 使用BERT进行问答
• 文本摘要
• 使用Reformer模型的聊天机器人

TensorFlow中的NLP：Coursera

如果您已经熟悉TensorFlow，可以参加Coursera上的NLP in TensorFlow来使用TensorFlow构建NLP模型。

📋 先决条件

• Python和数学
• 熟悉TensorFlow

该课程涵盖以下内容：

• 使用TensorFlow API进行文本标记和预处理
• 词嵌入
• 自然语言生成

序列模型：Coursera

深度学习.AI在Coursera上的课程旨在在4周的时间内为学习者提供自然语言处理的工作知识。

📋 先决条件

• Python
• 机器学习和线性代数

该课程涵盖了自然语言处理的序列模型，并重点关注以下内容：

• 用于语言建模的字符级循环神经网络（RNN）
• 介绍注意力机制、自注意力和多头注意力
• 使用Hugging Face transformers进行问题回答

NLP：Hugging Face

Hugging Face团队发布的课程涵盖了从基础到高级的概念，重点是使用Hugging Face生态系统进行工作。

📋 先决条件

• 熟练掌握Python
• 深度学习的工作知识
• 了解PyTorch和TensorFlow（有帮助但不是必需的）

该课程共有12个章节，分为三个部分，涵盖以下内容：

• 使用Hugging Face transformers
• 理解Datasets和Tokenizers库
• transformers的高级应用，优化模型以供生产使用

您可以通过短视频讲座、文本部分和Colab笔记本来学习。

💲 价格：免费 🤗

Google Cloud上的NLP：Pluralsight

Pluralsight的课程介绍了在Google Cloud平台上使用NLP的解决方案。

先决条件：熟悉GCP

该课程向学习者介绍以下内容：

• 文本表示
• 使用DialogFlow API
• 构建神经网络、循环神经网络（RNN）、长短期记忆（LSTM）网络和门控循环单元（GRU）
• 使用Vertex AI
• 注意力机制和大型语言模型

使用Azure构建NLP解决方案

使用Microsoft Azure的课程是一个基于项目的课程，在此课程中，您将通过处理客户评论的推文数据集来构建NLP解决方案。

📋 先决条件

• Python编程
• 熟悉Azure门户

您将完成以下关键任务：

• 语言检测
• 命名实体识别
• 关键词提取
• 情感分析

使用PyTorch进行NLP：Pluralsight

Pluralsight的课程将帮助您开始使用PyTorch进行NLP。这门课程不涵盖更近期的Transformer架构，但涵盖了使用PyTorch进行自然语言处理的许多内容。

先决条件：熟悉PyTorch

该课程涵盖以下内容：

• 循环神经网络（RNN）
• 二元和多类文本分类
• 词向量嵌入
• 使用词向量进行情感分析
• 用于语言翻译的序列到序列模型

成为NLP专家：Udacity

Udacity提供的自然语言处理纳米学位课程将帮助您学习传统和现代NLP技术，如通过构建项目来实现注意力机制。

📋 先决条件

• Python编程
• 统计学
• 机器学习和深度学习

Udacity’s程序包括视频讲座、编码练习和综合项目。在这门自然语言处理课程中，您将构建以下项目：

• 词性标注（POS标记）
• 端到端机器翻译模型
• 语音识别模型

一种以代码为基础的自然语言处理介绍

A Code-First Introduction to NLP是由fast.ai提供的一门优秀课程，如果您想熟悉NLP领域，这门课程非常适合。这门课程由Rachel Thomas教授，涵盖了传统和神经网络方法的自然语言处理。

📋 先决条件

• Python编程
• 机器学习概念
• 神经网络与PyTorch（有帮助但不是必需的）

以下是课程内容的概述：

1. 传统NLP：该部分涵盖使用正则表达式进行文本处理、奇异值分解（SVD）等矩阵分解技术以及文本分类的朴素贝叶斯方法。
2. 神经网络方法应用于NLP：该课程涵盖了循环神经网络、seq2seq模型、注意机制和变换器模型
3. NLP的伦理问题：该课程还有一些讲座介绍了使用自然语言处理所面临的一些伦理问题，例如偏见和虚假信息。

💲 价格：免费

使用机器学习的NLP：Educative

Educative提供的这个NLP with Machine Learning课程旨在让学习者熟悉NLP中的重要概念。从编码面试准备和系统设计到机器学习，Educative是一家受欢迎的在线学习平台之一。

该课程涵盖以下内容：

• 词嵌入
• 语言模型
• 文本分类
• seq2seq模型

Python中的NLP：DataCamp

Datacamp提供的Natural Language Processing in Python是一个由六门课程组成的结构化技能培训。这些课程向学习者介绍了自然语言处理的不同方面。

📋 先决条件

• 熟练掌握Python
• 了解机器学习

该培训课程包括以下课程：

• Introduction to NLP in Python：学习NLP基础知识，如正则表达式和基于规则的方法。
• Sentiment Analysis in Python：在真实数据集上构建端到端情感分析模型，如电影评论、亚马逊产品评论和推特。
• Building chatbots in Python：使用scikit-learn、spaCy和Rasa NLU库构建聊天机器人。
• Advanced NLP with spaCy：使用spaCy构建自然语言处理流水线，用于命名实体识别等任务。
• Spoken Language Processing in Python：学习用Python构建语音识别模型的技术。
• Feature Engineering for NLP in Python：学习从文本数据中提取特征的技术。

NLP课程：Lena Voita

NLP Course是作者Lena Voita在Yandex数据分析学院教授的自然语言处理课程的延伸。该课程分为几个部分，包含互动课程和博客文章。此外，还有研究论文的笔记和摘要。

• 文本分类（传统和神经网络方法）
• 词嵌入
• 语言模型评估
• seq2seq模型和注意机制
• NLP的迁移学习

💲 价格：免费

结论

我希望你觉得这个学习资源清单很有帮助。根据先决条件和时间投入，你可以选择与自己兴趣最符合的课程或专业。一旦你获得了基础知识，一定要在真实数据集上构建项目，以补充和加强你的理解。愉快的编码！👩🏽‍💻

接下来，查看一下你可以在下一个NLP项目中使用的data science notebooks列表！