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NLP 课程

NLP 课程可以帮助您学习文本处理、Sentiment Analysis、语言模型和聊天机器人开发。您可以掌握数据预处理、Feature Extraction 和 Model Evaluation 性能方面的技能。许多课程介绍了 NLTK 和 spaCy 等 Python 库以及 TensorFlow 和 PyTorch 等框架等工具,这些工具支持实施 NLP 技术和开发利用人工智能的应用程序。


热门 NLP 课程与认证


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    I

    IBM

    生成式人工智能和 LLM:架构和数据准备

    您将获得的技能: 人工智能, 拥抱的脸, 生成式人工智能, PyTorch(机器学习库), 自然语言处理, 数据管道, 生成模型架构, 数据预处理, 大型语言模型, 生成对抗网络 (GAN), 递归神经网络 (RNN)

    4.6
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    U

    University of Washington

    机器学习基础:案例研究法

    您将获得的技能: Python 程序设计, 人工智能, 自然语言处理, 监督学习, 分类算法, 模型评估, 预测建模, 计算机视觉, 文本挖掘, 功能工程, 应用机器学习, 无监督学习, 深度学习, 图像分析, 数据预处理, 机器学习, 回归分析, 应用程序开发

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    混合 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Michigan

    Python 中的应用机器学习

    您将获得的技能: Python 程序设计, 模型评估, 分类算法, 预测建模, Scikit-learn (机器学习库), 监督学习, 随机森林算法, 功能工程, 决策树学习, 应用机器学习, 人工神经网络, 无监督学习, 机器学习, 回归分析

    4.6
    评分, 4.6 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Duke University

    机器学习概论

    您将获得的技能: Python 程序设计, 卷积神经网络, PyTorch(机器学习库), 自然语言处理, 无监督学习, 监督学习, 人工神经网络, 计算机视觉, 迁移学习, 医学影像, 逻辑回归, 强化学习, 应用机器学习, 图像分析, 深度学习, 递归神经网络 (RNN), 机器学习

    4.7
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    数据挖掘

    您将获得的技能: 数据叙事, 绘图(图形), 数据可视化软件, 异常检测, 自然语言处理, 非结构化数据, Tableau 软件, 交互式数据可视化, 数据展示, 统计分析, 制图, 散点图, 文本挖掘, 无监督学习, 预测分析, 仪表板, 数据可视化, 大数据, 数据挖掘, 数据映射

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    人工智能技能
    I

    IBM

    IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

    您将获得的技能: Transfer Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Model Evaluation, Vision Transformer (ViT), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Convolutional Neural Networks, Unsupervised Learning, Autoencoders, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative Adversarial Networks (GANs), Logistic Regression, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Data Preprocessing, Model Deployment, Computer Vision

    4.5
    评分, 4.5 星,最高 5 星
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    中级 · 专业证书 · 3-6 个月

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    R

    Real Madrid Graduate School Universidad Europea

    Futuro de los datos y la tecnología - Echar un vistazo

    您将获得的技能: Large Language Modeling, Image Analysis, Real Time Data, Computer Vision, Advanced Analytics, AI Enablement, Reinforcement Learning, Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Artificial Intelligence, Analysis, Machine Learning, Automation, Data Presentation, Natural Language Processing, Supervised Learning, Innovation

    初级 · 课程 · 1-4 周

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    D

    Dartmouth College

    Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks

    您将获得的技能: Supervised Learning, Bayesian Network, Logistic Regression, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Model Evaluation, Statistical Machine Learning, Probability & Statistics, Bayesian Statistics, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Statistical Methods, Artificial Intelligence, Regression Analysis, Classification Algorithms, Statistical Inference

    攻读学位

    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    G

    Google Cloud

    在 Google Cloud 上使用 Keras 构建、训练和部署 ML 模型

    您将获得的技能: Python 程序设计, Google 云端平台, 模型评估, 数据转换, 模型部署, MLOps(机器学习 Operator), Keras(神经网络库), 深度学习, 数据管道, 数据预处理, 功能工程, 云部署, 人工神经网络, 张力流, 机器学习

    4.4
    评分, 4.4 星,最高 5 星
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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    I

    IBM

    神经网络和 PyTorch 简介

    您将获得的技能: PyTorch(机器学习库), 模型评估, 概率与统计, 分类算法, 预测建模, Machine Learning 方法, 深度学习, 逻辑回归, 张力流, 数据预处理, 人工神经网络, 回归分析

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    中级 · 课程 · 1-3 个月

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    U

    University of Alberta

    强化学习

    您将获得的技能: 人工智能, 模型评估, 抽样(统计), 人工智能和机器学习(AI/ML), 模拟, 监督学习, 马尔可夫模型, 深度学习, 强化学习, 功能工程, Algorithm, 机器学习算法, 线性代数, 伪代码, 性能调整, 人工神经网络, 概率分布, 机器学习, 性能测试

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    评分, 4.7 星,最高 5 星
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    中级 · 专项课程 · 3-6 个月

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    E

    EDUCBA

    Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN

    您将获得的技能: Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Data Preprocessing, Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Deep Learning, Tensorflow, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Manipulation, Data Transformation, Financial Forecasting, Data Visualization, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, Python Programming, Customer Analysis, Applied Machine Learning, Cloud Computing

    初级 · 专项课程 · 1-3 个月

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  • 生成式人工智能和 LLM:架构和数据准备: IBM
  • 机器学习基础:案例研究法: University of Washington
  • Python 中的应用机器学习: University of Michigan
  • 机器学习概论: Duke University
  • 数据挖掘: University of Illinois Urbana-Champaign
  • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
  • Futuro de los datos y la tecnología - Echar un vistazo : Real Madrid Graduate School Universidad Europea
  • Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks: Dartmouth College
  • 在 Google Cloud 上使用 Keras 构建、训练和部署 ML 模型: Google Cloud
  • 神经网络和 PyTorch 简介: IBM

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