Отказ от ответственности. Ресурсы, упомянутые в этом сообщении в блоге, основаны на моем личном опыте и рекомендациях и не обязательно отражают точку зрения UCSC или программы NLP MS. Всегда рекомендуется проконсультироваться с официальными программными материалами и обратиться в университет за самой точной и актуальной информацией об их учебной программе и рекомендуемых ресурсах.

И. Введение

В последние годы область обработки естественного языка (NLP) значительно расширилась, произведя революцию в различных отраслях, таких как здравоохранение, финансы и технологии. Если вы планируете получить степень магистра в области НЛП, программа, предлагаемая в UCSC (Университет Калифорнии, Санта-Крус), — отличный выбор. Осенью 2022 года я поступил в магистратуру Калифорнийского университета в области НЛП и планирую закончить обучение осенью 2023 года. Моя долгосрочная карьерная цель — внести свой вклад в разработку более совершенных и точных языковых моделей, улучшающих понимание естественного языка.

В этом сообщении в блоге я хотел бы предоставить обзор некоторых предварительных знаний и навыков, которые могут помочь вам получить максимальную отдачу от программы, а также советы, основанные на моем опыте, о том, как подготовиться к программе. Я также подчеркну, что вы можете ожидать от магистерской программы НЛП в UCSC и ее потенциальное влияние на ваши будущие карьерные перспективы.

II. Предварительные знания и навыки, необходимые для получения степени магистра НЛП

Чтобы получить степень магистра НЛП в UCSC, важно иметь прочную основу в нескольких ключевых областях:

Навыки программирования. Владение языком программирования Python имеет решающее значение, поскольку НЛП в значительной степени зависит от библиотек и фреймворков Python. Кроме того, глубокое понимание структур данных и алгоритмов будет иметь неоценимое значение при работе с большими наборами данных и разработке эффективных алгоритмов НЛП. Может оказаться полезным знакомство с популярными библиотеками и фреймворками, такими как PyTorch и Scikit-Learn. Такие ресурсы, как документация по PyTorch, учебные пособия по PyTorch от Python Engineer и прикладное машинное обучение с использованием SciKit Learn, могут оказаться полезными для развития ваших практических навыков.

PyTorch. Очень хорошее понимание платформы PyTorch очень поможет, так как вы будете использовать ее на большинстве своих занятий. Я рекомендую ознакомиться с официальной документацией для хорошего понимания. Он предлагает всесторонний охват и практические примеры того, как реализовать различные методы НЛП с помощью PyTorch. Кроме того, он обеспечивает доступ к поддерживающему сообществу и способствует эффективному обучению и развитию в экосистеме PyTorch. Вы можете обратиться к следующим ссылкам для получения полезных ресурсов по PyTorch для глубокого обучения,

Еще одним полезным ресурсом для всестороннего понимания НЛП с использованием PyTorch является книга приглашенного профессора НЛП Делипа Рао, который вел курс NLP244 зимой 2023 года. «Обработка естественного языка с помощью PyTorch» очень помогла мне, когда я начал ссылаться к нему осенью 2022 года для курса NLP243 (Глубокое обучение НЛП). Там были очень хорошие пояснения с примерами использования PyTorch в НЛП.

Концепции машинного обучения. Знакомство с алгоритмами обучения с учителем и без учителя необходимо для построения моделей НЛП. Знание глубокого обучения позволит вам использовать нейронные сети для сложных задач НЛП. Если вы новичок в машинном обучении (ML), я рекомендую пройти курс Стэнфордского университета/Эндрю Нг по ML, из которого я узнал много основ.

Чтобы узнать больше о математике, необходимой для машинного обучения, я бы порекомендовал пройти курс Coursera Математика для машинного обучения, созданный Имперским колледжем Лондона. Этот курс охватывает фундаментальные математические концепции, необходимые для машинного обучения, включая линейную алгебру, исчисление и теорию вероятностей. Особое внимание уделяется их приложениям в ML.

Обработка данных и предварительная обработка. Работа с огромными объемами данных является фундаментальным аспектом НЛП. Владение методами предварительной обработки и очистки данных позволит вам извлечь ценную информацию из неструктурированных текстовых данных. Основываясь на опыте, базовых знаний о предварительной обработке данных будет более чем достаточно, поскольку это поможет вам легко освоить концепции на ходу, но обратите внимание, что ваши инструкторы НЛП обеспечат постоянную поддержку, обратную связь и наставничество, чтобы помочь вам преодолевать трудности и совершенствоваться. ваши навыки предварительной обработки данных на протяжении всего пути НЛП.

Некоторые из дополнительных ресурсов, которые я бы порекомендовал для справки:

Необязательные знания НЛП. Хотя это и не обязательно, базовое понимание подполей НЛП, таких как анализ тональности, классификация текста, распознавание именованных сущностей или машинный перевод, может быть полезным. Но все эти темы будут подробно освещены в программе, так что простое знакомство с основными концепциями НЛП даст вам фору.

III. Как подготовиться к магистратуре по НЛП в UCSC

Подготовка к магистратуре по НЛП требует активного подхода к обучению и оттачиванию своих навыков. Вот несколько шагов, которые вы можете предпринять, чтобы подготовиться к программе:

Онлайн-курсы и учебные пособия. Воспользуйтесь онлайн-ресурсами, чтобы углубить свои знания в области программирования, машинного обучения и глубокого обучения. Взгляните на курсы, которые я перечислил в разделе выше, чтобы помочь вам начать работу.

Работа над небольшими проектами. Это просто вариант, которым можно заниматься в свободное время, выполняя небольшие проекты НЛП для получения практического опыта. Это поможет укрепить ваше понимание концепций НЛП, но вы также получите широкие возможности для практики во время программы.

Работайте над созданием своего резюме и профиля в LinkedIn. Один из советов, которым я хотел бы поделиться, исходя из моего опыта, заключается в том, чтобы всегда обновлять свое резюме и профиль в LinkedIn и проверять их коллегами. Это поможет вам подавать заявки на стажировку, как только они откроются в конце осеннего квартала. После запуска программы вам также будут доступны различные возможности профессионального развития, которые помогут вам подготовиться к подаче заявок на стажировку и работу.

Стратегическое использование времени.Если у вас мало времени на подготовку, я бы посоветовал отдать предпочтение следующим ресурсам для наиболее важной подготовки: сосредоточьтесь на развитии сильных навыков программирования, особенно на Python, а также на получении твердого понимание основ машинного обучения. Кроме того, ознакомьтесь с платформой PyTorch для глубокого обучения. Эти основные области обеспечат прочную основу для эффективного решения задач программы. Хотя все предлагаемые ресурсы полезны, сосредоточение внимания на этих ключевых областях позволит вам максимально эффективно использовать свое ограниченное время.

IV. Чего ожидать от магистерской программы НЛП в UCSC

Магистерская программа НЛП UCSC предлагает комплексную учебную программу, предназначенную для того, чтобы вооружить студентов знаниями и навыками, необходимыми для реальных приложений НЛП. Вот обзор того, что вы можете ожидать:

Обзор учебного плана. Основные курсы программы охватывают основные темы НЛП, такие как языковое моделирование, машинное обучение, обработка данных и глубокое обучение для НЛП. Кроме того, широкий выбор курсов по выбору позволяет вам специализироваться в таких областях, как машинный перевод, разговорные агенты и лингвистика.

Проекты Capstone и исследовательские возможности: программа делает упор на практический опыт посредством практических финальных проектов в большинстве курсов, а также на дополнительные исследовательские возможности под руководством преподавателей НЛП. У вас будет возможность работать над реальными проблемами НЛП, сотрудничая с преподавателями и однокурсниками для разработки инновационных решений на большинстве курсов. Основное преимущество программы заключается в проекте Capstone, где вы отправитесь в замечательное путешествие для решения реальных задач НЛП, тщательно отобранных и предложенных уважаемыми отраслевыми экспертами. В этом году я работаю над проектом Активное обучение для быстрой загрузки языковых технологий в малоресурсных языках под руководством наставников Capstone из Google, Cdial.AI и профессора Яна Лейна.

Среда для совместного обучения. UCSC создает совместную и поддерживающую среду для обучения. Участвуйте в дискуссиях со сверстниками, посещайте мастер-классы и семинары и пользуйтесь ресурсами, доступными для студентов, включая доступ к высокопроизводительным вычислительным кластерам и библиотекам, специально предназначенным для НЛП.

Отраслевые связи и карьерные перспективы. Программа НЛП UCSC поддерживает прочные связи с отраслевыми партнерами, создавая возможности для стажировок, сотрудничества в исследованиях и трудоустройства. Выпускники программы сделали успешную карьеру в академических кругах, отраслевых исследовательских лабораториях и передовых технологических компаниях. Одним из основных преимуществ программы является курс NLP 280 (NLP MS Seminar), на который приходят профессионалы из разных отраслей и рассказывают о передовых исследованиях в области НЛП. Пара тем из докладов, которые были очень интересными и которые я с нетерпением изучаю, — это «Генерация естественного языка (NLG)», «Генерация креативного текста» и «ChatGPT и модели больших языков».

В. Заключение

Получение степени магистра НЛП в UCSC обеспечивает прочную основу для успешной карьеры в этой области. Обладая солидным опытом программирования, пониманием концепций машинного обучения и пониманием основ лингвистики, вы будете хорошо подготовлены к решению задач НЛП. Магистерская программа НЛП UCSC предлагает комплексную учебную программу, практический опыт и отраслевые связи, что позволит вам преуспеть в динамичном мире обработки естественного языка.

Об авторе

Меня зовут Парикшит Хоннеговда, я энтузиаст машинного обучения и обработки естественного языка (НЛП), получаю степень магистра НЛП в Калифорнийском университете. Стремясь делиться знаниями и идеями, я рад внести свой вклад в сообщество НЛП и исследовать бесконечные возможности понимания естественного языка и взаимодействия в различных реальных приложениях. После получения степени магистра я планирую продолжить карьеру в области прикладных наук.