5 nejlepších kurzů a certifikací NLP (červen 2026)

Jak se dále pohybujeme ve světě závislém na technologiích umělé inteligence, zpracování přirozeného jazyka, nebo NLP, se stává jednou z nejvíce požadovaných dovedností. Je přítomno téměř všude, ale nejvýznamněji ve webových vyhledávačích, reklamě, zákaznické službě, službách překladu jazyka, sentimentální analýze a mnoha dalších. 

Certifikace NLP jsou zásadní pro jednotlivce, kteří chtějí být lídry v tomto oboru. 

Zde jsou top 5 certifikací NLP, které jsou aktuálně k dispozici:

1. Specializace na zpracování přirozeného jazyka (Coursera)

Tento specializační kurz je zaměřen na přípravu studentů na návrh aplikací NLP pro otázku-odpověď a sentimentální analýzu. Vous také naučíte, jak vyvíjet nástroje pro překlad jazyka, shrnovat text a vytvářet chatboty. 

Kurz byl navržen a vyučován odborníky v oblasti NLP, strojového učení a hlubokého učení. Dva z těchto odborníků jsou Younes Bensouda Mourri, instruktor AI na Stanford University, a Lukasz Kaiser, výzkumný pracovník v Google Brain, který je spoluautorem Tensorflow. 

Zde jsou některé z hlavních aspektů tohoto kurzu: 

• Logistická regrese, Naïve Bayes a vektorová slova pro implementaci sentimentální analýzy, dokončení analogií a překlad slov
  
• Dynamické programování, skryté Markovovy modely a vektorová slova pro automatickou korekci
  
• Použití hustých a rekurentních neuronových sítí, LSTMs, GRUs a Siamese sítí v Tensorflow a Trax
  
• Kódovací-dekódovací, kauzální a samo-pozornost, spolu s T5, Bert, transformátorem a reformátorem
  
• Střední úroveň
  
• Délka: 4 měsíce, 6 hodin/týden
  

2. Zpracování přirozeného jazyka v TensorFlow (Coursera)

Tento kurz je zaměřen na vývojáře softwaru, kteří chtějí vytvářet algoritmy s umělou inteligencí. Učí vás nejlepší postupy pro TensorFlow a budete vytvářet systémy NLP pomocí něj. Vous také naučíte, jak zpracovat text, včetně tokenizace, a jak reprezentovat věty jako vektory. Další části tohoto kurzu zahrnují aplikaci RNN, GRU a LSTMs v Tensorflow. 

Doporučuje se, abyste absolvovali první 2 kurzy specializace TensorFlow a měli solidní znalosti programování v Pythonu, než budete absolvovat tento kurz.

Zde jsou některé z hlavních aspektů tohoto kurzu: 

• Školení LSTM na existujícím textu
  
• Vytvoření systémů NLP pomocí TensorFlow
  
• Aplikace RNN, GRU a LSTMs v TensorFlow
  
• Střední úroveň
  
• Délka: 14 hodin

3. Zpracování přirozeného jazyka v Pythonu (Datacamp)

Tento kurz vám poskytne základní dovednosti NLP, které potřebujete k převodu dat na cenné informace. Vous naučíte, jak automaticky přepisovat TED talks, a kurz vám představí populární knihovny NLP v Pythonu, jako jsou NLTK, scikit-learn, spaCy a SpeechRecognition. 

Zde jsou některé z hlavních aspektů tohoto kurzu: 

• Vytvoření vlastního chatbotu
  
• Přepis audio souborů
  
• Extrahování informací z reálných zdrojů
  
• Přepis TED talks
  
• 6 kurzů celkem
  
• Délka: 25 hodin

4. Inženýrství funkcí pro NLP v Pythonu (Datacamp)

Tento kurz vám učí techniky, které vám umožní extrahovat užitečné informace z textu a zpracovat je do formátu vhodného pro aplikaci modelů strojového učení. Konkrétněji se naučíte o označování částí řeči, rozpoznávání jmenovaných entit, skórech čitelnosti, modelech n-gram a tf-idf a o tom, jak je implementovat pomocí scikit-learn a spaCy. Vous také naučíte, jak vypočítat, jak podobné jsou dva dokumenty. V rámci kurzu budete předpovídat sentiment filmových recenzí a vytvářet doporučitele filmů a TED talks. Po absolvování kurzu budete schopni inženýrství kritických funkcí z libovolného textu a řešit některé z nejtěžších problémů v datové vědě!

Zde jsou některé z hlavních aspektů tohoto kurzu: 

• Základní principy NLP, jako je identifikace a oddělení slov
  
• Vypočítání podobnosti dvou dokumentů
  
• Základní a pokročilé knihovny
  
• 4 kurzy celkem
  
• Více než 50 cvičení a 15 videí
  
• Délka: 4 hodiny

5. Pokročilé NLP s SpaCy (Datacamp)

V tomto kurzu se naučíte, jak používat spaCy, rychle rostoucí průmyslový standard knihovny pro NLP v Pythonu, k vytvoření pokročilých systémů pro understanding přirozeného jazyka, pomocí både pravidel a přístupů strojového učení.

Zde jsou některé z hlavních aspektů tohoto kurzu: 

• Nalezení slov, frází, jmen a konceptů
• Velká měřítková analýza dat
• Zpracování pipeline
• Školení neuronové sítě