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

Status: Kostenlos

Google Cloud

Transformer Models and BERT Model - 简体中文

Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning

Status: Kostenlos

Google Cloud

Introduction to Large Language Models - 한국어

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

Status: Kostenlos

Coursera Instructor Network

GenAI for Legal Research

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Data Ethics, Law, Regulation, and Compliance, Artificial Intelligence, Automation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Research, Predictive Modeling, Ethical Standards And Conduct, Natural Language Processing

Coursera Project Network

TensorFlow for Beginners: Basic Binary Image Classification

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Data Processing, Network Model, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Computer Vision, Deep Learning, Data Manipulation, Machine Learning

Google Cloud

Art and Science of Machine Learning en Français

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Performance Tuning, Machine Learning Algorithms, Artificial Neural Networks, Supervised Learning, Dimensionality Reduction, Machine Learning, Google Cloud Platform

Google Cloud

Build an LLM and RAG-based Chat Application using AlloyDB and LangChain

Kompetenzen, die Sie erwerben: PostgreSQL, Database Systems, User Interface (UI), Cloud Applications, Google Cloud Platform, Natural Language Processing, Data Access, Generative AI

Packt

Building Recommender Systems with Machine Learning and AI

Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Spark, Deep Learning, Scalability, Applied Machine Learning, Keras (Neural Network Library), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Tensorflow, Dimensionality Reduction, Python Programming, Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Performance Tuning

Status: Kostenlos

Google Cloud

Introduction to Large Language Models - Bahasa Indonesia

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

DeepLearning.AI

الشبكات العصبونية الالتفافية

Kompetenzen, die Sie erwerben: Image Analysis, Computer Vision, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Network Architecture, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Algorithms

Universidad de los Andes

Visión artificial contemporánea

Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, Generative AI, Deep Learning, Augmented and Virtual Reality (AR/VR), Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Computer Graphics, Unsupervised Learning, Machine Learning

Fundação Instituto de Administração

Fundamentos de IA Aplicados ao CRM

Kompetenzen, die Sie erwerben: Predictive Analytics, Customer Relationship Management, Machine Learning Methods, Data-Driven Decision-Making, Machine Learning Algorithms, Artificial Intelligence, Machine Learning, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Supervised Learning, Unsupervised Learning

DeepLearning.AI

Последовательные модели

Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Natural Language Processing, Tensorflow, PyTorch (Machine Learning Library), Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning