Spezialisierung Natural Language Processing (NPL)

• What is the refund policy?

  Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

• Kann ich mich auch nur für einen Kurs anmelden?

  Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.

• Is financial aid available?

  Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren

• Kann ich kostenlos an diesem Kurs teilnehmen?

  Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse in der Spezialisierung und Sie erwerben ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abschließen. Wenn Sie lediglich den Kursinhalt lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen. Wenn Sie die Gebühr nicht bezahlen können, haben Sie die Möglichkeit, finanzielle Hilfe zu beantragen.

• Findet dieser Kurs wirklich ausschließlich online statt? Muss ich zu irgendwelchen Sitzungen persönlich erscheinen?

  Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.

• Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?

  Für diese Spezialisierung gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Spezialisierungszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren.

• Erhalte ich akademische Leistungspunkte für den Abschluss der Spezialisierung?

  Für diese Spezialisierung gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Spezialisierungszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.

• What background knowledge is necessary?

  Learners should have a working knowledge of machine learning, intermediate Python including experience with a deep learning framework (e.g., TensorFlow, Keras), as well as proficiency in calculus, linear algebra, and statistics. If you would like to brush up on these skills, we recommend the Deep Learning Specialization, offered by deeplearning.ai and taught by Andrew Ng.

• Is this a standalone Course or a Specialization?

  This is a Specialization made up of 4 Courses. Course 3 is scheduled for the end of July. Course 4 will launch in September.

• What makes this Specialization so different?

  The deeplearning.ai Natural Language Processing Specialization is one-of-a-kind. 

  • It teaches cutting-edge techniques drawn from recent academic papers, some of which were only first published in 2019.
  • It covers practical methods for handling common NLP use cases (autocorrect, autocomplete), as well as advanced deep learning techniques for chatbots and question-answering.  
  • It starts with the foundations and takes you to a stage where you can build state-of-the-art attention models that allow for parallel computing. 
  • You will not only use packages but also learn how to build these models from scratch. We walk you through all the steps, from data processing to the finished products you can use in your own projects.
  • You will complete one project every week to make sure you understand the concepts for a total of 16 programming assignments.

• Do I need to take the courses in a specific order?

  We recommend taking the courses in the prescribed order for a logical and thorough learning experience.

• How long does it take to complete the Specialization?

  This Specialization consists of four Courses. At the rate of 5 hours a week, it typically takes 4 weeks to complete each Course.

• Wie lange dauert es, die Spezialisierung abzuschließen?

  Learn classical machine learning skills and state-of-the-art deep learning techniques and perform a number of functions:

  • Use logistic regression, naïve Bayes, and word vectors to implement sentiment analysis, complete analogies, and translate words, and use locality sensitive hashing for approximate nearest neighbors.

  • Use dynamic programming, hidden Markov models, and word embeddings to autocorrect misspelled words, autocomplete partial sentences, and identify part-of-speech tags for words.

  • Use dense and recurrent neural networks, LSTMs, GRUs, and Siamese networks in TensorFlow and Trax to perform advanced sentiment analysis, text generation, named entity recognition, and to identify duplicate questions. 

  • Use encoder-decoder, causal, and self-attention to perform advanced machine translation of complete sentences, text summarization, question-answering and to build chatbots. Models covered include T5, BERT, transformer, reformer, and more!

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..