Was ist natürliche Sprachverarbeitung (NLP), und warum ist sie wichtig?

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.

Welche Karrieremöglichkeiten habe ich mit einem Hintergrund in natürlicher Sprachverarbeitung?

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.

Kann ich durch Online-Kurse auf Coursera etwas über natürliche Sprachverarbeitung lernen?

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.

Welche Karrieremöglichkeiten gibt es mit NLP-Kenntnissen?

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.

Wie kann ich NLP-Ausbildungskurse für mein Team erwerben?

Möchten Sie die NLP-Fähigkeiten Ihres Teams verbessern? Coursera bietet maßgeschneiderte Unternehmenslösungen für Teams von 5-125 Mitarbeitern. Unser Angebot umfasst fortschrittliche Analysen, maßgeschneiderte Lernpfade und Tools für die Zusammenarbeit. Um unsere NLP-Schulungsoptionen zu erkunden und einen Kauf zu tätigen, besuchen Sie bitte unsere Seite Coursera für Teams .

Beliebte Nlp-Kurse – Nlp online lernen

Google Cloud

Create Generative AI Apps on Google Cloud

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Cloud Applications, Application Development, Cloud Development, Google Cloud Platform, Artificial Intelligence, Solution Architecture, Natural Language Processing, Prototyping

Google Cloud

Introduction to Computer Vision with TensorFlow

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Computer Vision, Machine Learning Methods, Development Environment, Image Analysis, Google Cloud Platform, Deep Learning, Artificial Neural Networks

Vanderbilt University

Qualitative Methods for Quantitative People (with GenAI)

Kompetenzen, die Sie erwerben: Decision Making, Team Management, Resource Allocation, Generative AI, Qualitative Research, Analysis, Communication, Data Ethics, Business Research, Quantitative Research, Data-Driven Decision-Making, Unstructured Data, Document Management, Artificial Intelligence, Natural Language Processing

Google Cloud

Art and Science of Machine Learning em Português Brasileiro

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Deep Learning, Performance Tuning, Feature Engineering, Dimensionality Reduction, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Machine Learning

Coursera Project Network

Deep-Dive into Tensorflow Activation Functions

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Artificial Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning Methods, Python Programming

University of Illinois Urbana-Champaign

Introduction to Artificial Intelligence

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, OpenAI, Machine Learning, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Data Ethics, Unsupervised Learning, ChatGPT, Emerging Technologies, Automation, Business Intelligence, Computer Vision, Regression Analysis, Ethical Standards And Conduct

University of Glasgow

Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations

Kompetenzen, die Sie erwerben: Matlab, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Engineering Practices, Applied Machine Learning, Data Manipulation, Machine Learning, Data Processing, Machine Learning Algorithms, Data Cleansing, Supervised Learning, Data Quality, Classification And Regression Tree (CART), Predictive Modeling, Artificial Intelligence, Numerical Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Computer Programming, Scripting, Algorithms

Google Cloud

Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP em Português Brasileiro

Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Tensorflow, MLOps (Machine Learning Operations), Unstructured Data, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, SQL, Deep Learning, Jupyter, Predictive Modeling, Natural Language Processing

Status: Kostenlos

Google Cloud

Introduction to Large Language Models - Italiano

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Application Development, Artificial Intelligence, Performance Tuning, Google Cloud Platform, Natural Language Processing