Hier präsentieren wir Ihnen eine Auswahl an Kursen und Spezialisierungen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP), die Ihnen den Einstieg in diese faszinierende Disziplin erleichtern sollen!
Die natürliche Sprachverarbeitung (NLP) ist ein interdisziplinäres Feld, das Informatik und Computerlinguistik vereint. Sie hat sich zu einer treibenden Kraft in vielen Bereichen entwickelt, von der Analyse der Kundenstimmung in Bewertungen über Marketingstrategien bis hin zur maschinellen Übersetzung und Chatbots.
Wenn Sie bereits Erfahrung im Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen haben, können Sie Ihr Repertoire mit NLP erweitern und verschiedene Herausforderungen meistern: Textzusammenfassung, Frage-Antwort-Systeme, Generierung von natürlicher Sprache und vieles mehr.
Wir werden zunächst die typischen Qualifikationsanforderungen für NLP-Positionen betrachten, bevor wir uns einer kuratierten Liste von Ressourcen zuwenden, die Ihnen den Einstieg in die Welt der natürlichen Sprachverarbeitung ermöglichen.
Karrierewege in NLP: NLP-Ingenieur, NLP-Entwickler und weitere
Die kontinuierlichen Fortschritte in der Forschung haben die Entwicklung moderner NLP-Techniken vorangetrieben. Positionen als NLP-Ingenieur und -Entwickler erfreuen sich zunehmender Beliebtheit und bieten ein durchschnittliches Gehalt von über 117.000 USD.
Das erforderliche Fähigkeitsspektrum ist vielfältig und reicht von der Datenerfassung für nachgelagerte NLP-Aufgaben, über grundlegende Kenntnisse linguistischer Konzepte wie Dependency Parsing und Part-of-Speech (POS)-Tagging, bis hin zu den Grundlagen von Transformer-Modellen.
Für einen Einstieg in NLP sind Programmierkenntnisse und ein Verständnis für maschinelles Lernen unerlässlich. Idealerweise haben Sie auch Erfahrungen mit Deep-Learning-Frameworks wie PyTorch und TensorFlow sowie mit NLP-Bibliotheken wie spaCy und Hugging Face.
Kurse zur natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)
Im Folgenden stellen wir Ihnen eine Auswahl der besten Kurse vor, die auf beliebten Lernplattformen angeboten werden. Wir werden auch die jeweiligen Voraussetzungen nennen, damit Sie das Beste aus diesen Lernangeboten herausholen können. 👩🏫
CS224n: NLP mit Deep Learning
Der von Prof. Chris Manning gelehrte Kurs CS224n: NLP mit Deep Learning an der Stanford University gilt als einer der führenden Kurse zum Erlernen der Verarbeitung natürlicher Sprache. Die Vorlesungen sind auf YouTube zugänglich, während Vorlesungsskripte und Übungsblätter – sowohl aus aktuellen als auch aus früheren Angeboten – auf der Kurswebsite frei verfügbar sind.
📋 Voraussetzungen
- Python-Programmierung
- Mathematik: Statistik, Wahrscheinlichkeit, Analysis, Lineare Algebra
- Grundkenntnisse des maschinellen Lernens
Dieser semesterlange Kurs deckt ein breites Spektrum an NLP-Themen ab:
- Wortvektoren
- Rekurrente neuronale Netze
- Aufmerksamkeits- und Teilwortmodelle
- Transformer und ihre Anwendungen
💲 Kosten: Kostenlos ✅
NLP-Spezialisierung: Coursera
Die Natural Language Processing Specialization von DeepLearning.AI auf Coursera ist eine sehr beliebte Ressource zum Erlernen von NLP. Diese Spezialisierung hat das Ziel, traditionelle NLP-Techniken in vier Kursen zu vermitteln und bis hin zu den neuesten Entwicklungen wie Transformer- und Reformer-Modellen zu führen.
📋 Voraussetzungen
- Mittelstufe Python
- Maschinelles Lernen und Kenntnisse über Deep-Learning-Frameworks
- Analysis, Lineare Algebra, Statistik
Die einzelnen Kurse dieser Spezialisierung sind:
Jeder dieser Kurse umfasst über 30 Stunden Lernmaterial und es kann einige Monate dauern, bis die gesamte Spezialisierung abgeschlossen ist.
👩🏽💻 Im Laufe dieser Spezialisierung werden Sie unter anderem folgende Projekte realisieren:
- Modell zur automatischen Textvervollständigung
- Fragenbeantwortung mit BERT
- Textzusammenfassung
- Chatbot mit Reformer-Modell
NLP in TensorFlow: Coursera
Wenn Sie bereits mit TensorFlow vertraut sind, bietet der Kurs NLP in TensorFlow von DeepLearning.AI auf Coursera eine hervorragende Möglichkeit, NLP-Modelle mit TensorFlow zu entwickeln.
📋 Voraussetzungen
- Python und Mathematik
- Grundkenntnisse in TensorFlow
Der Kurs beinhaltet folgende Themen:
- Nutzung von TensorFlow-APIs für Text-Tokenisierung und -Vorverarbeitung
- Worteinbettungen
- Generierung natürlicher Sprache
Sequenzmodelle: Coursera
Der Kurs Sequence Models von DeepLearning.AI auf Coursera ist Teil der Deep Learning Spezialisierung und soll den Lernenden innerhalb von 4 Wochen grundlegende NLP-Kenntnisse vermitteln.
📋 Voraussetzungen
- Python
- Maschinelles Lernen und Lineare Algebra
Der Kurs behandelt Sequenzmodelle für NLP mit folgenden Schwerpunkten:
- Zeichenebene rekurrenter neuronaler Netze (RNNs) für die Sprachmodellierung
- Einführung in den Aufmerksamkeitsmechanismus, Selbst- und Mehrkopfaufmerksamkeit
- Verwendung von Hugging Face Transformatoren für die Beantwortung von Fragen
NLP: Hugging Face
Das Hugging Face Team hat einen kostenlosen NLP-Kurs veröffentlicht, der grundlegende bis fortgeschrittene Konzepte abdeckt und sich auf die Arbeit mit dem Hugging Face Ökosystem konzentriert.
📋 Voraussetzungen
- Kenntnisse in Python
- Grundkenntnisse in Deep Learning
- Erfahrung mit PyTorch und TensorFlow (hilfreich, aber nicht erforderlich)
Der Kurs ist in 12 Kapitel unterteilt und umfasst drei Abschnitte, die folgende Themen behandeln:
- Nutzung von Hugging Face Transformatoren
- Verständnis der Datensätze- und Tokenizer-Bibliotheken
- Erweiterte Anwendungen von Transformatoren und Modelloptimierung für den Produktionseinsatz
Sie erhalten Zugang zu kurzen Videovorträgen, Textabschnitten zu den jeweiligen Konzepten und Colab-Notebooks.
💲 Kosten: Kostenlos 🤗
NLP in Google Cloud: Pluralsight
Der Kurs NLP in Google Cloud führt Lernende in die Entwicklung von NLP-Lösungen mit Vertex AI auf der Google Cloud Plattform ein.
Voraussetzung: Grundkenntnisse der GCP
In diesem Kurs werden folgende Themen behandelt:
- Textdarstellung
- Arbeiten mit der DialogFlow-API
- Aufbau von neuronalen Netzen, rekurrente neuronale Netze (RNNs), Long Short Term Memory (LSTM) Netzwerken und Gated Recurrent Units (GRUs)
- Verwendung von Vertex AI
- Aufmerksamkeitsmechanismus und große Sprachmodelle
Entwicklung einer NLP-Lösung mit Azure
Der Kurs Entwicklung einer NLP-Lösung mit Microsoft Azure ist ein projektbasierter Kurs auf Pluralsight. In diesem Kurs lernen Sie, eine NLP-Lösung zu erstellen, indem Sie Tweet-Datensätze mit Kundenbewertungen verarbeiten.
📋 Voraussetzungen
- Python-Programmierung
- Vertrautheit mit dem Azure Portal
Zu den wesentlichen Aufgaben, die Sie im Laufe des Kurses ausführen werden, gehören:
- Spracherkennung
- Erkennung benannter Entitäten
- Extraktion von Schlüsselbegriffen
- Stimmungsanalyse
NLP mit PyTorch: Pluralsight
Der Kurs NLP mit PyTorch auf Pluralsight hilft Ihnen, in die Welt der NLP einzusteigen. Obwohl der Kurs nicht die neuere Transformer-Architektur behandelt, deckt er einen Großteil der natürlichen Sprachverarbeitung mit PyTorch ab.
Voraussetzung: Vertrautheit mit PyTorch
Dieser Kurs umfasst folgende Themen:
- Rekurrente neuronale Netze (RNNs)
- Binäre und mehrklassige Textklassifizierung
- Wortvektor-Einbettungen
- Stimmungsanalyse mit Wortvektoren
- Sequenz-zu-Sequenz-Modelle für die Sprachübersetzung
NLP-Experte werden: Udacity
Der Nano-Degree zum NLP-Experten ist ein offizielles Programm zur Verarbeitung natürlicher Sprache, das von der School of AI von Udacity angeboten wird. Dieses Nano-Degree Programm unterstützt Sie beim Erlernen sowohl traditioneller als auch moderner NLP-Techniken, einschließlich der Verwendung von Aufmerksamkeitsmechanismen durch praktische Projekte.
📋 Voraussetzungen
- Python-Programmierung
- Statistik
- Maschinelles Lernen und Deep Learning
Die Programme von Udacity umfassen Videovorträge, Programmierübungen und Abschlussprojekte. In diesem Kurs zur natürlichen Sprachverarbeitung werden Sie folgende Projekte realisieren:
- Part-of-Speech Tagging (POS-Tagging)
- Ein End-to-End-Modell der maschinellen Übersetzung
- Spracherkennungsmodell
Eine Code-First-Einführung in NLP
Eine Code-First-Einführung in NLP ist ein hervorragender Kurs von fast.ai, wenn Sie sich mit dem NLP-Bereich vertraut machen möchten. Der Kurs wird von Rachel Thomas geleitet und behandelt sowohl traditionelle als auch neuronale Netzansätze für die natürliche Sprachverarbeitung.
📋 Voraussetzungen
- Python-Programmierung
- Konzepte des maschinellen Lernens
- Neuronale Netze mit PyTorch (hilfreich, aber nicht erforderlich)
Hier ist ein Überblick über die Kursinhalte:
💲 Kosten: Kostenlos
NLP mit maschinellem Lernen: Educative
Dieser Kurs NLP mit maschinellem Lernen von Educative konzentriert sich darauf, Lernende mit den grundlegenden Konzepten im Bereich der NLP vertraut zu machen. Von der Vorbereitung auf Vorstellungsgespräche mit Schwerpunkt auf Codierung und Systemdesign bis hin zum maschinellen Lernen ist Educative eine beliebte Online-Lernplattform.
Der Kurs umfasst folgende Themen:
- Worteinbettungen
- Sprachmodelle
- Textklassifizierung
- Seq2seq-Modelle
NLP in Python: DataCamp
Natural Language Processing in Python von Datacamp ist ein strukturierter Skill-Track, der aus sechs Kursen besteht. Diese Kurse führen die Lernenden in verschiedene Aspekte der natürlichen Sprachverarbeitung ein.
📋 Voraussetzungen
- Kenntnisse in Python
- Verständnis von maschinellem Lernen
Dieser Track umfasst folgende Kurse:
NLP-Kurs: Lena Voita
Der NLP-Kurs ist eine Erweiterung des Kurses zur Verarbeitung natürlicher Sprache, den die Dozentin Lena Voita an der Yandex School of Data Analysis unterrichtet. Der Kurs ist in Abschnitte unterteilt und beinhaltet interaktive Lektionen und Blogbeiträge. Darüber hinaus werden Notebooks und Zusammenfassungen von Forschungsarbeiten zur Verfügung gestellt.
- Textklassifizierung (sowohl traditionelle als auch neuronale Netzwerkansätze)
- Worteinbettungen
- Bewertung von Sprachmodellen
- Seq2seq-Modelle und Aufmerksamkeit
- Transferlernen für NLP
💲 Kosten: Kostenlos
Fazit
Wir hoffen, dass diese Liste von Lernressourcen für Sie hilfreich ist. Je nach Ihren Vorkenntnissen und der Zeit, die Sie investieren können, wählen Sie den Studiengang oder die Spezialisierung, die Ihren Interessen am besten entspricht. Sobald Sie sich grundlegende Kenntnisse angeeignet haben, sollten Sie unbedingt Projekte mit realen Datensätzen erstellen, um Ihr Verständnis zu vertiefen und zu festigen. Viel Spaß beim Programmieren! 👩🏽💻
Als Nächstes können Sie sich eine Liste mit Datenwissenschafts-Notebooks ansehen, die Sie für Ihr nächstes NLP-Projekt verwenden können!