10 Meilleurs Cours de Traitement Du Langage Naturel en Ligne

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Gros plan d'un iPhone montrant l'application Udemy et un ordinateur portable avec un bloc-notes.Il existe des milliers de cours et de classes en ligne qui vous aideront à améliorer vos  compétences en Traitement Du Langage Naturel et à obtenir votre  certificat de Traitement Du Langage Naturel.

Dans cet article de blog, nos experts ont soigneusement établi la liste des 10 meilleurs cours, tutoriels, programmes de formation, cours et certifications de Traitement Du Langage Naturel  qui sont disponibles en ligne actuellement.

Nous n’avons inclus que les cours qui répondent à nos normes de qualité rigoureuses. Nous avons consacré beaucoup de temps et d’énergie pour rassembler toutes ces précieuses informations pour vous. Ces cours sont adaptés à tous les niveaux, aux débutants, aux étudiants de niveau intermédiaire et aux experts.

Voici un aperçu de ces cours et de leur contenu !

10 Meilleurs Cours de Traitement Du Langage Naturel en Ligne

1. NLP – Natural Language Processing with Python par Jose Portilla Cours Udemy Notre meilleur choix

“Learn to use Machine Learning, Spacy, NLTK, SciKit-Learn, Deep Learning, and more to conduct Natural Language Processing”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 59350+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 11609+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Python Text Basics
Natural Language Processing Basics
Part of Speech Tagging and Named Entity Recognition
Text Classification
Semantics and Sentiment Analysis
Topic Modeling
Deep Learning for NLP
BONUS SECTION: THANK YOU!

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2. Modern Natural Language Processing in Python par “Martin Jocqueviel, Ligency I Team, Ligency Team” Cours Udemy

Solve Seq2Seq and Classification NLP tasks with Transformer and CNN using Tensorflow 2 in Google Colab

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 47276+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 1452+ avis.

Contenu du cours
Introduction
CNN for NLP – Intuition
CNN for NLP – Application (sentimental analysis)
Transformer – Intuition
Transformer – Application

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3. Data Science: Natural Language Processing (NLP) in Python par Lazy Programmer Inc. Cours Udemy

“Applications: decrypting ciphers, spam detection, sentiment analysis, article spinners, and latent semantic analysis.”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 42317+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 11067+ avis.

Contenu du cours
Natural Language Processing – What is it used for?
Course Preparation
Machine Learning Basics Review
Markov Models
Decrypting Ciphers
Build your own spam detector
Build your own sentiment analyzer
NLTK Exploration
Latent Semantic Analysis
Write your own article spinner
How to learn more about NLP
Setting Up Your Environment (FAQ by Student Request)
Extra Help With Python Coding for Beginners (FAQ by Student Request)
Effective Learning Strategies for Machine Learning (FAQ by Student Request)
Appendix / FAQ Finale

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4. Natural Language Processing with Deep Learning in Python par “Lazy Programmer Team, Lazy Programmer Inc.” Cours Udemy

“Complete guide on deriving and implementing word2vec, GloVe, word embeddings, and sentiment analysis with recursive nets”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 41651+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 6997+ avis.

Contenu du cours
“Outline, Review, and Logistical Things
Beginner’s Corner: Working with Word Vectors
Review of Language Modeling and Neural Networks
Word Embeddings and Word2Vec
Word Embeddings using GloVe
Unifying Word2Vec and GloVe
Using Neural Networks to Solve NLP Problems
Recursive Neural Networks (Tree Neural Networks)
Theano and Tensorflow Basics Review
Setting Up Your Environment (FAQ by Student Request)
Extra Help With Python Coding for Beginners (FAQ by Student Request)
Effective Learning Strategies for Machine Learning (FAQ by Student Request)
Appendix / FAQ Finale”

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5. Natural Language Processing: NLP With Transformers in Python par James Briggs Cours Udemy

“Learn next-generation NLP with transformers for sentiment analysis, Q&A, similarity search, NER, and more”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 17471+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 867+ avis.

Contenu du cours
Introduction
NLP and Transformers
Preprocessing for NLP
Attention
Language Classification
[Project] Sentiment Model With TensorFlow and Transformers
Long Text Classification With BERT
Named Entity Recognition (NER)
Question and Answering
Metrics For Language
Reader-Retriever QA With Haystack
[Project] Open-Domain QA
Similarity
Pre-Training Transformer Models

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6. U&P AI – Natural Language Processing (NLP) with Python par Abdulhadi Darwish Cours Udemy

“Become an NLP Engineer by creating real projects using Python, semantic search, text mining and search engines!”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 13868+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 1144+ avis.

Contenu du cours
Getting an Idea of NLP and its Applications
Feature Engineering
Dealing with corpus and WordNet
Create your Vocabulary for any NLP Model
Word2Vec in Detail and what is going on under the hood
Find and Represent the Meaning or Topic of Natural Language Text

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7. Introduction to Natural Language Processing (NLP) par Brian Sacash Cours Udemy

Learn how to analyze text data.

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 13254+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 3480+ avis.

Contenu du cours
“Course Introduction
Setup
Python Refresher
NLTK and the Basics
Tokenization , Tagging, Chunking
Custom Sources
Projects
Appendix”

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8. “From 0 to 1: Machine Learning, NLP & Python-Cut to the Chase” par Loony Corn Cours Udemy

“A down-to-earth, shy but confident take on machine learning techniques that you can put to work today”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 8715+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 898+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Jump right in : Machine learning for Spam detection
Solving Classification Problems
Clustering as a form of Unsupervised learning
Association Detection
Dimensionality Reduction
Regression as a form of supervised learning
Natural Language Processing and Python
Sentiment Analysis
Decision Trees
A Few Useful Things to Know About Overfitting
Random Forests
Recommendation Systems
Recommendation Systems in Python
A Taste of Deep Learning and Computer Vision
Quizzes

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9. Hands On Natural Language Processing (NLP) using Python par Next Edge Coding Cours Udemy

“Learn Natural Language Processing ( NLP ) & Text Mining by creating text classifier, article summarizer, and many more.”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 8561+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 1440+ avis.

Contenu du cours
Introduction to the Course
Getting the required softwares
Python Crash Course
Regular Expressions
Numpy and Pandas
NLP Core
Project 1 – Text Classification
Project 2 – Twitter Sentiment Analysis
Project 3 – Text Summarization
Word2Vec Analysis
Conclusion

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10. Machine Learning: Natural Language Processing in Python (V2) par “Lazy Programmer Inc., Lazy Programmer Team” Cours Udemy

“NLP: Use Markov Models, NLTK, Artificial Intelligence, Deep Learning, Machine Learning, and Data Science in Python”

À l’heure où nous rédigeons cet article, plus de 5424+ personnes ont suivi ce cours et ont posté 1154+ avis.

Contenu du cours
Introduction
Getting Set Up
Vector Models and Text Preprocessing
Probabilistic Models (Introduction)
Markov Models (Intermediate)
Article Spinner (Intermediate)
Cipher Decryption (Advanced)
Machine Learning Models (Introduction)
Spam Detection
Sentiment Analysis
Text Summarization
Topic Modeling
Latent Semantic Analysis (Latent Semantic Indexing)
Deep Learning (Introduction)
The Neuron
Feedforward Artificial Neural Networks
Convolutional Neural Networks
Recurrent Neural Networks
Setting Up Your Environment FAQ
Extra Help With Python Coding for Beginners FAQ
Effective Learning Strategies for Machine Learning FAQ
Appendix / FAQ Finale

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Voici quelques questions fréquemment posées sur l’apprentissage de Traitement Du Langage Naturel

Combien de temps faut-il pour apprendre Traitement Du Langage Naturel?

La réponse à la question « Combien de temps faut-il pour apprendre Traitement Du Langage Naturel » est… « Ça dépend. » Tout le monde a des besoins différents et tout le monde travaille dans des situations différentes, donc la réponse donnée à telle ou telle personne peut se révéler complètement différente de celle donnée à telle ou telle autre personne.

Posez-vous les questions suivantes : Dans quel but cherchez-vous à apprendre Traitement Du Langage Naturel ? Quel est votre niveau ? Êtes-vous débutant(e) ou avez-vous de l’expérience dans le domaine de Traitement Du Langage Naturel ? Combien de temps pouvez-vous y consacrer ? 1 heure par jour ? 40 heures par semaine ? Découvrez ce cours de Traitement Du Langage Naturel.

Est-ce que Traitement Du Langage Naturel est facile ou difficile à apprendre ?

Non. Pour la plupart des gens, apprendre Traitement Du Langage Naturel n’est pas difficile. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Traitement Du Langage Naturel en un rien de temps !

Comment apprendre Traitement Du Langage Naturel rapidement ?

Le moyen le plus rapide d’apprendre Traitement Du Langage Naturel est de suivre d’abord ce cours de Traitement Du Langage Naturel puis de pratiquer ce que vous apprenez à chaque fois que vous en avez l’occasion. Même s’il s’agit seulement de 15 minutes de pratique par jour. La régularité est la clé de la réussite.

Où apprendre Traitement Du Langage Naturel?

Si vous voulez explorer et apprendre Traitement Du Langage Naturel, alors Udemy vous fournira la meilleure plate-forme pour apprendre le Traitement Du Langage Naturel. Découvrez ce cours sur la façon d’apprendre Traitement Du Langage Naturel en un rien de temps !