这里列出了一些自然语言处理（NLP）的课程和专业，它们将帮助你开启自然语言处理的探索之旅！
自然语言处理（NLP）是计算机科学和计算语言学交叉的一个领域。从用户评论的情感分析，到推动营销决策，再到机器翻译和聊天机器人，NLP正为各行各业注入新的活力。
如果你有构建机器学习模型的经验，那么可以将NLP添加到你的工具箱中，用于解决各种问题，如文本摘要、问答系统、自然语言生成等。
接下来，我们将先了解NLP相关岗位的技能要求，然后列举一些精选的学习资源，帮助你入门自然语言处理。
NLP职业发展道路：NLP工程师、NLP开发人员等
科技的进步推动了现代NLP技术的发展。NLP工程师和开发人员的平均薪资超过11.7万美元，并且在最近几年越来越受欢迎。
该领域的技能要求是多方面的，从数据收集到对语言学概念的应用（例如依存句法分析和词性标注），再到对诸如Transformer模型等先进技术的运用，都需要熟练掌握。
要进入NLP领域，你需要精通编程和机器学习。同时，你应该熟悉深度学习框架（例如PyTorch和TensorFlow），以及NLP库（例如spaCy和HuggingFace）。
自然语言处理(NLP)课程
接下来，我们来看看一些在知名学习平台上提供的优质课程。 我们还将介绍学习这些课程所需的先决条件。👩🏫
CS224n：深度学习与自然语言处理
CS224n：深度学习与自然语言处理课程由斯坦福大学的Chris Manning教授主讲，是学习自然语言处理的理想选择之一。 讲座视频可以在YouTube上找到，而课程网站则免费提供最新的和之前的讲义和练习笔记本。
📋 先修知识
- 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
- 注意力机制和子词模型
- Transformer模型及其应用
💲 价格：免费 ✅
NLP专业：Coursera
DeepLearning.AI在Coursera上提供的自然语言处理专业化课程是一项广受欢迎的学习资源。 该专业化课程通过四个独立的课程教授传统的NLP技术以及最新的进展，如Transformer和Reformer模型。
📋 先修知识
- 中级Python编程
- 机器学习和深度学习框架的知识
- 微积分、线性代数、统计学
以下是该专业化课程所包含的课程：
完成该专业化课程中的每个课程大约需要30个小时以上，而完成整个专业化课程则需要几个月的时间。
👩🏽💻 在完成该专业化课程的过程中，你将构建以下项目：
- 文本自动完成模型
- 使用BERT进行问答
- 文本摘要
- 使用Reformer模型的聊天机器人
TensorFlow中的自然语言处理：Coursera
如果你已经熟悉TensorFlow，可以通过DeepLearning.AI在Coursera上提供的TensorFlow中的NLP课程，学习如何使用TensorFlow构建NLP模型。
📋 先修知识
- Python编程和数学基础
- TensorFlow的实践经验
该课程涵盖以下内容：
- 使用TensorFlow API进行文本分词和预处理
- 词嵌入
- 自然语言生成
序列模型：Coursera
DeepLearning.AI在Coursera上的深度学习专业课程中的序列模型课程旨在让学习者在4周的时间内掌握NLP的基本知识。
📋 先修知识
- Python编程
- 机器学习和线性代数基础
该课程涵盖了NLP中的序列模型，重点关注以下方面：
- 用于语言建模的字符级循环神经网络（RNN）
- 注意力机制介绍，包括自注意力和多头注意力
- 使用Hugging Face Transformer进行问答
NLP：Hugging Face
Hugging Face团队发布了一门免费的NLP课程，涵盖从基础到高级的概念，并重点介绍了如何使用Hugging Face的生态系统。
📋 先修知识
- 精通Python编程
- 具备深度学习的实践知识
- 熟悉PyTorch和TensorFlow的使用（有帮助但不是必需的）
该课程分为三部分，共12章，内容包括：
- 使用Hugging Face Transformer
- 了解数据集和分词器库
- Transformer的高级应用，以及如何优化生产模型
你可以访问简短的视频讲座、基于文本的概念部分以及Colab笔记本。
💲 价格：免费🤗
Google Cloud上的自然语言处理：Pluralsight
Google Cloud上的NLP课程向学习者介绍如何在Google Cloud平台上使用Vertex AI构建NLP解决方案。
先修知识：具备GCP实践知识
本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构建NLP解决方案是Pluralsight上一个以项目为基础的课程。 在这个以项目为中心的课程中，你将通过处理客户评论的推文数据集来学习构建NLP解决方案。
📋 先修知识
- Python编程
- 熟悉Azure门户
你将在此过程中执行的关键任务包括：
- 语言检测
- 命名实体识别
- 关键词提取
- 情感分析
PyTorch中的自然语言处理：Pluralsight
在Pluralsight上的PyTorch中的自然语言处理课程将帮助你开始使用NLP。 虽然本课程没有涵盖最新的Transformer架构，但它涵盖了使用PyTorch进行自然语言处理的大量基础知识。
先修知识：熟悉PyTorch
本课程涵盖以下内容：
- 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
成为NLP专家是优达学城AI学院提供的官方自然语言处理纳米学位。 这个纳米学位课程将帮助你学习传统的和现代的NLP技术，如通过构建项目来理解注意力机制。
📋 先修知识
- Python编程
- 统计学基础
- 机器学习和深度学习基础
Udacity的课程包括视频讲座、编码练习和最终项目。 在这个自然语言处理课程中，你将构建以下项目：
- 词性标注
- 端到端机器翻译模型
- 语音识别模型
NLP代码优先入门
如果你想熟悉NLP领域，Fast.ai的NLP代码优先入门课程是一门很棒的课程。 这门课程由Rachel Thomas教授，涵盖了自然语言处理的传统方法和神经网络方法。
📋 先修知识
- Python编程
- 机器学习概念
- 使用PyTorch进行神经网络编程（有帮助但不是必需的）
以下是课程内容的概述：
💲 价格：免费
机器学习中的自然语言处理：Educative
这个由Educative提供的机器学习中的自然语言处理课程，重点在于让学习者熟悉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是广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的Python自然语言处理课程是一项包含六个结构化课程的技能培养课程。 这些课程向学习者介绍了自然语言处理的不同方面。
📋 先修知识
- 精通Python编程
- 对机器学习有一定的了解
该课程包括以下课程：
NLP课程：Lena Voita
NLP课程是作者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，还提供笔记本和研究论文摘要。
- 文本分类（传统方法和神经网络方法）
- 词嵌入
- 语言模型评估
- Seq2seq模型和注意力机制
- NLP中的迁移学习
💲 价格：免费
结论
我希望这份学习资源清单对你有所帮助。 根据你的先修知识和时间投入，你可以选择最符合你兴趣的课程或专业。 在掌握基础知识后，务必在真实的数据集上进行项目实践，以补充和加强你的理解。 祝你编码愉快！👩🏽💻
接下来，不妨看看数据科学笔记本列表，这些笔记本可以用于你的下一个NLP项目！