Как эксперту выйти на стабильные 100 000 ₽/мес?

Получить план
Агрегатор онлайн-курсов Checkroi.ru Блог Курсы по программированию Топ-6 курсов обработки естественного языка (NLP)

Топ-6 курсов обработки естественного языка (NLP)

от Роза Дулёва
Опубликовано: Страница обновлена: 1471 просмотров Время прочтения: 11 минут
Курс
Школа
Стоимость со скидкой
В рассрочку
Длительность
Data Scientist: машинное обучение
Перейти на сайт курса
95 040 ₽
3 960 ₽/мес.
13 месяцев
Machine Learning Pro + Deep Learning
Перейти на сайт курса
47 900 ₽
по запросу
5 месяцев
31 500 ₽
3 150 ₽/мес.
2,5 месяца
Машинное обучение
Перейти на сайт курса
42 000 ₽
3 500 ₽/мес.
10,5 месяцев
Факультет обработки естественного языка
Перейти на сайт курса
4990 ₽/мес.
10 месяцев

NLP (natural language processing) — «обработка естественного языка», некий микс машинного обучения, лингвистики и искусственного интеллекта. Это способ машине понять, что говорит или пишет пользователь на «человеческом» языке, и выполнить команду.

Благодаря NLP Сири и Алиса понимают, что вы хотите вызывать такси, а соцсети за секунду переводит текст постов с любого языка на ваш родной. NLP используют для поиска в браузере, настройке рекламы, анализа настроений потребителей, в чат-ботах и др.

Чтобы обрабатывать естественный язык, специалисты data-science и python-разработчики используют глубокое обучение (deep learning): учат машину принимать решения на примере похожих задач (machine learning) и самой находить эти примеры (representation learning).

Если вам интересно разобраться в NLP, посмотрите курсы подборки — научите машину понимать людей и делать то, что они хотят.

Профессия «Data Scientist: машинное обучение» Skillbox

Записаться на курс «Data Scientist: машинное обучение» Skillbox

Длительность 19 месяцев
Уровень с нуля
Для кого подходит новичкам в IT, программистам, менеджерам, владельцам бизнеса
Формат видеолекции + домашние задания + обратная связь от ментора
Гарантии помощь с трудоустройством
Итоги диплом + проекты в портфолио
Цена
  • полная — 158 400 ₽
  • со скидкой — 95 040 ₽
  • рассрочка — 3 960 ₽/мес.
  • возможность не платить за уже пройденные курсы
Ссылка на курс полная информация о курсе

Учебные блоки курса «Data Scientist: машинное обучение» Skillbox

Полную программу смотрите на сайте курса.

Преподаватели

Алексей Мастов — инженер глубокого обучения IT-компании NVIDIA.

Михаил Овчинников — главный методист технического направления Skillbox.

И ещё 9 преподавателей. Подробнее о них смотрите на сайте курса.

Чему научитесь

  • программировать на Python,
  • визуализировать данные,
  • работать с библиотеками и базами данных,
  • решать задачи через нейронные сети,
  • строить модели машинного обучения,
  • создавать рекомендательные системы.

Мнение редакции

Курс-профессия для новичков и начинающих дата-сайентистов. За год вы научитесь программировать на Python и анализировать данные, применять алгоритмы машинного обучения и работать с нейросетями. На курсовой вы проанализируете компанию, на дипломе защитите рекомендательную систему и распознавания эмоций, а после Skillbox помогут с трудоустройством. Если хотите узнать мнение выпускников школы – переходите на страницу отзывов о Skillbox.

На сайт курса

 

Пошаговый план
«Как эксперту выйти на стабильные 100 000 ₽/мес»
На продаже своих услуг без всякого «наставничества»
Получить план

Курс «Machine Learning Pro + Deep Learning» SkillFactory

Записаться на курс «Machine Learning Pro + Deep Learning» SkillFactory

Длительность 5 месяцев
Уровень с нуля, опытным
Для кого подходит дата-сайентистам, программистам, аналитикам, продукт-менеджерам
Формат видеолекции + домашние задания + обратная связь от ментора
Гарантии помощь с трудоустройством
Итоги диплом + проекты в портфолио
Цена
  • полная — 79 900 ₽
  • со скидкой — 47 900 ₽
  • беспроцентная рассрочка на 12 месяцев
Ссылка на курс полная информация о курсе

Учебные блоки курса «Machine Learning Pro + Deep Learning» SkillFactory

Подробную программу смотрите на сайте курса.

Преподаватели

Антон Киселев — директор исследований разработки в группе IT-компаний EORA.

Эмиль Магеррамов — исполнительный директор IT-компании Data Lab, части EORA.

И ещё 5 преподавателей. Подробнее о них смотрите на сайте курса.

Чему научитесь

  • применять модели machine learning и использовать их для решения бизнес-задач,
  • создавать нейронные сети и на их основе чат-боты,
  • применять основные методы предобработки данных.

Мнение редакции

Практический курс для аналитиков, python-разработчиков и дата-сайентистов. Вы узнаете различия между machine learning и deep learning и научитесь через них обрабатывать данные и решать бизнес-задачи. Вы закрепите теорию сотнями задач и создадите для портфолио нейронные сети, чат-бота и напарника в аркадную игру Pong. Вы обменяетесь опытом в закрытом профессиональном сообществе и получите помощь с трудоустройством. Также вы можете прочитать отзывы других студентов об обучении в Skillfactory.

На сайт курса

 

Курс «Deep Learning» от Нетологии

Записаться на курс «Deep Learning» Нетологии

Длительность 2,5 месяца
Уровень опытным
Для кого подходит дата-сайентистам, инженерам данных, программистам, разработчикам
Формат видеолекции + домашние задания + обратная связь от ментора
Гарантии помощь с трудоустройством
Итоги диплом + проекты в портфолио
Цена
  • полная — 45 000 ₽
  • со скидкой — 31 500 ₽
  • рассрочка — 3 150 ₽/мес.
  • возможность вернуть 13% через налоговый вычет
  • возможность вернуть деньги в течении 3 занятий, если вам не подошла форма обучения или манера преподавания
Ссылка на курс полная информация о курсе

Преподаватели

Алексей Кузьмин — директор разработки и работы с данными сервиса недвижимости «ДомКлик».

Подробнее о нём смотрите на сайте курса.

Чему научитесь

  • работать со структурами нейронных сетей,
  • реализовывать обработку естественного языка,
  • строить языковые модели для NLP,
  • учить машину отбирать данные, распознавать и «дорисовывать» повреждённое изображение.

Мнение редакции

Практический курс для опытных разработчиков и дата-сайентистов. Вы научитесь глубокому обучению нейронных сетей, посторите NLP с нуля, освоите инструменты анализа и создадите 14 проектов для портфолио. На дипломе вы защитите минимально жизнеспособный продукт: чат-бот, восстановление 3D-модели по фотографиям и искусственный интеллект, выживающий в экстремальных условиях. После курса «Нетология» поможет с трудоустройством. По ссылке вы можете ознакомиться с отзывами учеников школы.

На сайт курса

 

Курс «Машинное обучение» от Нетологии

Записаться на курс «Машинное обучение» Нетологии

Длительность 10,5 месяцев
Уровень опытным
Для кого подходит разработчикам, аналитикам, математикам
Формат видеолекции + очные занятия + домашние задания + обратная связь от ментора + карьерное консультирование
Гарантии помощь с трудоустройством
Итоги диплом + проекты в портфолио
Цена
  • полная — 70 000 ₽
  • со скидкой — 42 000 ₽
  • рассрочка — 3 500 ₽/мес.
  • возможность оплатить от юрлица
  • возможность вернуть 13% через налоговый вычет
Ссылка на курс полная информация о курсе

Учебные блоки курса «Машинное обучение» Нетологии

Полную программу смотрите на сайте курса.

Преподаватели

Вячеслав Мурашкин — главный специалист data science в Google, работал в «Яндексе» и Rambler&Co.

Константин Башевой — аналитик-разработчик «Яндекса».

И ещё 2 преподавателя. Подробнее о них смотрите на сайте курса.

Чему научитесь

  • формулировать задачу data science-проекта,
  • подбирать алгоритмы и метрики под задачу для разных моделей,
  • строить модели машинного обучения через библиотеку Scikit-learn,
  • оценивать качество моделей машинного обучения,
  • интерпретировать результаты и составлять отчёт об исследовании.

Мнение редакции

Курс для опытных python-разработчиков и аналитиков. Вы научитесь собирать и готовить данные для анализа, создавать нейросети, генерировать тексты и изображения и выбирать и реализовывать алгоритмы под конкретные задачи. Вы освоите python-библиотеки Scikit-learn, OpenCV, NLTK и Tensorflow и систему управления БД PostgreSQL. Вы будете учиться индивидуально и в группах онлайн и очно в московском кампусе «Нетологии». Вы сделаете 6 проектов для портфолио и получите помощь с трудоустройством.

На сайт курса

 

Курс «NLP-разработчик» GeekBrains

Записаться на курс «Факультет обработки естественного языка» GeekBrains

Длительность 10 месяцев
Уровень с нуля
Для кого подходит новичкам, начинающим разработчикам
Формат видеолекции + домашние задания + обратная связь от ментора
Гарантии гарантия трудоустройства
Итоги диплом + проекты в портфолио
Цена
  • первые 6 месяцев бесплатно
  • рассрочка — 4990 ₽/мес.
  • возможность вернуть 13% через налоговый вычет
Ссылка на курс полная информация о курсе

Учебные блоки курса «Факультет обработки естественного языка» GeekBrains

Полную программу смотрите на сайте курса.

Преподаватели

Никита Баранов — data scientist в IT-компании oneFactor.

Инна Котова — преподавательница высшей математики в МПГУ.

И ещё 4 преподавателя. Подробнее о них смотрите на сайте курса.

Чему научитесь

  • программировать на Python,
  • работать с архитектурой ранней версии продукта (MVP-решений),
  • создавать и обучать чат-боты,
  • собирать MVP и внедрять его в бизнес-процессы,
  • решать задачи обработки запросов на естественном языке (NLP).

Мнение редакции

Курс для новичков и начинающих разработчиков. Вы научитесь программировать на Python, решать задачи через машинное обучение, создавать чат-ботов, обрабатывать NPL-запросы и через нейросети работать с текстом. Вы сделаете 5 проектов для портфолио и получите карьерную консультацию и помощь с трудоустройством.

На сайт курса

Выводы о профессии

Главная функция NLP — синтез искусственным интеллектом живого «человеческого» языка, чтобы мы могли взаимодействовать с IT-системами. В этом помогают аналитики, дата-сайентисты и python-разработчики.

Мы собрали курсы для новичков и опытных, чтобы вы смогли научиться создавать искусственный интеллект и делать NLP на каждом их этапе и отточить эти знания на практике.

Выбирайте курс по возможностям и достигайте карьерных целей.

Если вы учились на одном из этих курсов и есть чем поделиться, напишите отзыв в комментариях. Помогите выбрать другим читателям!

0 Коментариев
0

Почитаем еще?

Оставьте комментарий

Мы иногда используем cookie-файлы, чтобы получше узнать вас и персонализировать контент :) Замечательно!