Natural Language Processing

Natural Language Processing (NLP) ist ein interdisziplinäres Gebiet, das Informatik, künstliche Intelligenz und Linguistik verbindet und darauf abzielt, Computer in die Lage zu versetzen, menschliche Sprache zu verstehen, zu interpretieren und zu erzeugen. Der NLP-Katalog von Coursera vermittelt Ihnen die theoretischen Grundlagen und praktischen Anwendungen von NLP. Sie werden lernen, Systeme für Aufgaben wie Textklassifikation, maschinelle Übersetzung, Stimmungsanalyse und Spracherkennung zu entwickeln. Außerdem erhalten Sie ein umfassendes Verständnis für verschiedene NLP-Algorithmen, Techniken zur semantischen Analyse und den Einsatz von maschinellem Lernen und Deep Learning im NLP. Wenn Sie diese Fähigkeiten beherrschen, sind Sie in der Lage, intelligente Systeme zu entwickeln, die effektiv mit der menschlichen Sprache interagieren und sie interpretieren können.
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    Kompetenzen, die Sie erwerben: Schnelles Engineering, Generative KI, Künstliche Intelligenz, Verarbeitung natürlicher Sprache, Anwendungsentwicklung, Modellierung großer Sprachen, LangChain, LLM-Bewerbung

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    Kennesaw State University

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Responsible AI, Data Ethics, AI Product Strategy, Generative AI, Ethical Standards And Conduct, Artificial Intelligence, Business Ethics, Natural Language Processing

  • Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des Maschinellen Lernens, Verarbeitung natürlicher Sprache, Angewandtes maschinelles Lernen, Leistungsoptimierung, Künstliche neuronale Netze, Deep Learning

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    Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Artificial Intelligence, Responsible AI, Cloud API, Cloud Solutions, Data Quality, Machine Learning, Applied Machine Learning, Business Solutions, Natural Language Processing, Computer Vision, Data Science

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    Saïd Business School, University of Oxford

    Kompetenzen, die Sie erwerben: FinTech, Financial Inclusion, Financial Services, Responsible AI, Data Ethics, Artificial Intelligence, Mobile Banking, Banking Services, Data Sharing, Financial Systems, Data Governance, Application Programming Interface (API), Financial Data, Financial Regulation, Finance, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Business Ethics, Innovation, General Data Protection Regulation (GDPR), Natural Language Processing

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    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Generative AI, LLM Application, Large Language Modeling, Application Deployment, Unstructured Data, Application Development, Development Environment, Natural Language Processing, Databases

  • Status: Vorschau

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Netzwerk Architektur, Skalierbarkeit, Methoden des Maschinellen Lernens, Generative KI, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computervision, Reinforcement Learning, Künstliche neuronale Netze, Leistungsoptimierung, Deep Learning

  • Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Python Programming, Natural Language Processing, Artificial Neural Networks, Text Mining, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, Machine Learning, Data Processing

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    Kompetenzen, die Sie erwerben: SQL, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), JSON, Datenbank Management, Verarbeitung natürlicher Sprache, Python-Programmierung, Datenspeicherung, Datenbanken, Datenverarbeitung, PostgreSQL, Text Mining

  • Status: Vorschau

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Schnelles Engineering, Künstliche Intelligenz, Generative KI, Verarbeitung natürlicher Sprache, ChatGPT, Modellierung großer Sprachen, Datenethik, LLM-Bewerbung, Verantwortungsvolle KI, Rahmen für das Risikomanagement, Generative Modellarchitekturen, Künstliche neuronale Netze, Deep Learning

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    Coursera Instructor Network

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, ChatGPT, Data Validation, LLM Application, Data Analysis, OpenAI, Data-Driven Decision-Making, Analytical Skills, Natural Language Processing

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    University of California San Diego

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des Maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Regressionsanalyse, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Test Daten, Datenüberprüfung, Verifizierung und Validierung

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