Cursurile de formare în direct de procesare a limbajului natural (NLP) conduse de instructor, online sau la fața locului, demonstrează, prin discuții interactive și exersare practică, cum să extrageți perspective și semnificații din aceste date. Folosind diferite limbaje de programare, cum ar fi bibliotecile Python și R și Natural Language Processing (NLP), cursurile noastre combină concepte și tehnici din informatică, inteligență artificială și lingvistică computațională pentru a ajuta participanții să înțeleagă semnificația din spatele datelor text. Antrenamentele NLP ghidează participanții pas cu pas prin procesul de evaluare și aplicare a algoritmilor potriviți pentru a analiza datele și a raporta semnificația acestora. Instruirea NLP este disponibilă ca „instruire live online” sau „antrenament live la fața locului”. Instruirea live online (denumită în continuare „antrenament live la distanță”) se desfășoară prin intermediul unui desktop interactiv, la distanță . Instruirea live la fața locului poate fi efectuată local la sediul clienților în România sau în centrele de formare corporative NobleProg în România. NobleProg -- Furnizorul dvs. local de instruire
Machine Translated
Mărturii
Exemplele pe care ni le-a dat.
JONATHAN MARIANO, si
Curs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
experimentele
JONATHAN MARIANO, si
Curs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Exercițiile și exemplele oferite.
Marcos - JONATHAN MARIANO, si
Curs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Temele învățării automate.
Víctor Edgar - JONATHAN MARIANO, si
Curs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Atitudinea profesorului
Ivonne Guadalupe Avendaño Hernandez - JONATHAN MARIANO, si
Curs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Conceptele predate au fost clare, practice și foarte utile pentru a ne face o idee despre cum să folosim acest subiect de AI & ML.
Miguel - JONATHAN MARIANO, si
Curs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Experiența și expertiza instructorului.
SERGIO BRAVO - JONATHAN MARIANO, si
Curs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Poate ceva antrenament.
Hilario García - JONATHAN MARIANO, si
Curs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
una dintre practicile
JONATHAN MARIANO, si
Curs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Cunoștințele și modul în care instructorul abordează subiectul
Zaira N. - JONATHAN MARIANO, si
Curs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
inovatoare pentru că este ceva ce experimentăm deja.
jesus isaias - JONATHAN MARIANO, si
Curs: Artificial Intelligence (AI) for Managers
Machine Translated
Natural Language Processing Subcategories
Natural Language Processing Course Outlines
Numele cursului
Durata
Sinoptic
Numele cursului
Durata
Sinoptic
14 hours
Transformatoarele generative preformulate (GPT) sunt modele de ultimă generație în procesarea limbajului natural care au revoluționat diverse aplicații, inclusiv generarea de limbaj, completarea de text și traducerea automată. Acest curs oferă o explorare în profunzime a modelelor GPT, cu accent pe GPT-3 și pe cele mai recente progrese din GPT-4. Participanții vor obține informații despre arhitectura, tehnicile de instruire și aplicațiile modelelor GPT.
Acest curs de formare live (online sau la fața locului), condus de un instructor, se adresează oamenilor de știință de date, inginerilor de învățare automată, cercetătorilor NLP și pasionaților de inteligență artificială care doresc să înțeleagă mecanismele interne ale modelelor GPT, să exploreze capacitățile GPT-3 și GPT-4 și să învețe cum să utilizeze aceste modele pentru sarcinile lor NLP.
La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:
-
Înțelegeți conceptele și principiile cheie din spatele transformatoarelor generative pre-antrenate.
Înțelegeți arhitectura și procesul de formare a modelelor GPT.
Utilizarea GPT-3 pentru sarcini precum generarea, completarea și traducerea de text.
Explorați cele mai recente progrese ale GPT-4 și aplicațiile sale potențiale.
Să aplice modelele GPT la propriile proiecte și sarcini NLP.
-
Prelegere interactivă și discuții.
Multe exerciții și practică.
Implementare practică într-un mediu de laborator live.
-
Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
14 hours
Hugging Face este o bibliotecă și o platformă open-source puternică pentru procesarea limbajului natural (NLP).Această instruire live condusă de instructor (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință ai datelor, practicienilor de învățare automată și cercetătorilor și entuziaștilor NLP care doresc să utilizeze eficient Hugging Face pentru sarcini NLP.Până la sfârșitul acestui training, participanții vor fi capabili să:
- Utilizați un model Hugging Face Transformer și ajustați-l pe un anumit set de date. Obțineți capacitatea de a aborda în mod independent provocările comune NLP. Creați și partajați demonstrațiile modelului dvs. în mod eficient. Raționalizați optimizarea modelelor dvs. pentru producție. Folosiți Hugging Face Transformers pentru a rezolva o gamă largă de probleme de învățare automată.
- Prelegere interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.
- Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.
21 hours
Se estimează că datele nestructurate reprezintă peste 90 la sută din toate datele, o mare parte sub formă de text. Postările de blog, tweet-urile, social media și alte publicații digitale se adaugă continuu la acest corp de date în creștere. Acest centru de cursuri, condus în direct de instructor, în jurul extragerii informațiilor și semnificațiilor din aceste date. Folosind bibliotecile R Language and Natural Language Processing (NLP) , combinăm concepte și tehnici din informatică, inteligență artificială și lingvistică de calcul pentru a înțelege algoritmic sensul din spatele datelor text. Probele de date sunt disponibile în diferite limbi, conform cerințelor clienților. Până la sfârșitul acestui training, participanții vor putea pregăti seturi de date (mari și mici) din surse disparate, apoi vor aplica algoritmi potriviți pentru a analiza și raporta asupra semnificației sale.
- Prelegeri de părți, discuții în parte, practici practice grele, teste ocazionale pentru evaluarea înțelegerii
28 hours
Acest curs introduce limbiști sau programatori la NLP în Python. În timpul acestui curs vom folosi în principal nltk.org (Natural Language Tool Kit), dar vom folosi și alte biblioteci relevante și utile pentru NLP. În acest moment putem conduce acest curs în Python 2.x sau Python 3.x. Exemplele sunt în limba engleză sau mandarină (普通话). Alte limbi pot fi, de asemenea, puse la dispoziție dacă sunt convenite înainte de rezervare.
7 hours
Acest curs a fost creat pentru manageri, arhitecți de soluții, ofițeri de inovare, CTO, arhitecți de software și pentru oricine este interesat de o prezentare generală a inteligenței artificiale aplicate și de cele mai apropiate previziuni privind dezvoltarea acesteia.
35 hours
TensorFlow™ este o bibliotecă de software cu sursă deschisă pentru calculul numeric folosind graficele de flux de date.
SyntaxNet este un cadru de prelucrare a limbilor naturale pentru TensorFlow.
Word2Vec este utilizat pentru a învăța reprezentări vectoriale ale cuvintelor, numite "word embeddings". Word2vec este un model predictiv deosebit de eficient din punct de vedere calculator pentru încorporarea cuvintelor de învățare din textul crud. Acesta vine în două gusturi, modelul Continuous Bag-of-Words (CBOW) și modelul Skip-Gram (Capitolele 3.1 și 3.2 din Mikolov et al.)
Folosit în tandem, SyntaxNet și Word2Vec permit utilizatorilor să genereze modele de încorporare învățată din intrarea limbii naturale.
Audienţă
Acest curs este vizat pentru dezvoltatori și ingineri care intenționează să lucreze cu modelele SyntaxNet și Word2Vec în graficele lor TensorFlow.
După finalizarea acestui curs, delegații vor:
-
înțelegerea structurii și a mecanismelor de implementare a TensorFlow’
să poată efectua activități de instalare / mediu de producție / activități de arhitectură și configurare
capacitatea de a evalua calitatea codului, de a efectua debugging, de a monitoriza
să poată implementa modele avansate de producție, cum ar fi modele de formare, termeni de încorporare, grafice de construcție și logging
14 hours
Deeplearning4j este o bibliotecă deschisă, distribuită în profunzime, scrisă pentru Java și Scala . Integrat cu Hadoop și Spark, DL4J este proiectat pentru a fi utilizat în medii de afaceri pe GPU uri și procesoare distribuite. Word 2Vec este o metodă de calcul a reprezentărilor vectoriale ale cuvintelor introduse de o echipă de cercetători la Go ogle condusă de Tomas Mikolov. Public Acest curs este adresat cercetătorilor, inginerilor și dezvoltatorilor care încearcă să utilizeze Deeplearning4J pentru a construi modele Word 2Vec.
21 hours
This course is aimed at developers and data scientists who wish to understand and implement AI within their applications. Special focus is given to Data Analysis, Distributed AI and NLP.
21 hours
În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească tehnicile corecte de învățare a mașinilor și tehnicile NLP (Processing Language Natural) pentru a extrage valoarea din datele bazate pe text Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Rezolva problemele legate de știința datelor bazate pe text, cu un cod de reutilizare de înaltă calitate Aplicați diferite aspecte ale scikitlearn (clasificarea, gruparea, regresia, reducerea dimensiunilor) pentru a rezolva problemele Construiți modele eficiente de învățare automată folosind date bazate pe text Creați un set de date și extrageți caracteristici din text nestructurat Vizualizați date cu Matplotlib Construiți și evaluați modele pentru a obține o perspectivă Remediați erorile de codificare a textului Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
21 hours
Generarea limbajului natural (NLG) se referă la producerea de text sau de vorbire în limba naturală de către un calculator În acest training instruit, participanții vor învăța cum să folosească Python pentru a produce text de limbă naturală de înaltă calitate prin construirea propriului sistem NLG de la zero Studiile de caz vor fi, de asemenea, examinate, iar conceptele relevante vor fi aplicate proiectelor de laborator live pentru generarea conținutului Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Utilizați NLG pentru a genera automat conținut pentru diverse industrii, de la jurnalism, până la imobiliare, la rapoarte meteorologice și sportive Selectați și organizați conținutul sursă, planificați propozițiile și pregătiți un sistem pentru generarea automată a conținutului original Înțelegeți conducta NLG și aplicați tehnicile corecte în fiecare etapă Înțelegerea arhitecturii unui sistem de generare a limbajului natural (NLG) Implementați algoritmii și modelele cele mai potrivite pentru analiză și ordonare Trageți datele din sursele de date disponibile publicului, precum și bazele de date cuantificate pentru a le utiliza ca material pentru textul generat Înlocuiți procesele de scriere manuale și laborioase cu crearea de conținut automatizat, generat de calculator Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
35 hours
By the end of the training the delegates are expected to be sufficiently equipped with the essential python concepts and should be able to sufficiently use NLTK to implement most of the NLP and ML based operations. The training is aimed at giving not just an executional knowledge but also the logical and operational knowledge of the technology therein.
14 hours
The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for processing natural language text. It supports the most common NLP tasks, such as language detection, tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing and coreference resolution.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to create models for processing text based data using OpenNLP. Sample training data as well customized data sets will be used as the basis for the lab exercises.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure OpenNLP
- Download existing models as well as create their own
- Train the models on various sets of sample data
- Integrate OpenNLP with existing Java applications
- Developers
- Data scientists
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
14 hours
În procesul de învățare a mașinilor Python, caracteristica Sumarizare text poate citi textul de intrare și poate realiza un rezumat al textului Această capacitate este disponibilă de la linia de comandă sau ca Python API / Library O aplicație interesantă este crearea rapidă a rezumatelor executive; acest lucru este util în special pentru organizațiile care au nevoie să revizuiască organisme mari de date text înainte de a genera rapoarte și prezentări În acest training instruit, participanții vor învăța să utilizeze Python pentru a crea o aplicație simplă care generează automat un rezumat al textului de intrare Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Utilizați un instrument de linie de comandă care rezumă textul Proiectați și creați codul de sumare a textului utilizând librăriile Python Evaluați trei biblioteci de sumare Python: suma 070, pysummarizarea 104, readless 1017 Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
28 hours
Deep Learning pentru NLP permite unei mașini să învețe procesarea limbajului simplu și complex Printre sarcinile posibile în prezent sunt generarea de traduceri și generare de subtitrări pentru fotografii DL (Deep Learning) este un subset de ML (Machine Learning) Python este un limbaj de programare popular care conține biblioteci pentru Deep Learning for NLP În acest training instruit, participanții vor învăța să folosească librăriile Python pentru NLP (Natural Language Processing), deoarece creează o aplicație care procesează un set de imagini și generează legende Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Proiectați și codați DL pentru NLP utilizând librăriile Python Creați codul Python care citește o colecție substanțială de imagini și generează cuvinte cheie Creați codul Python care generează subtitrări din cuvintele cheie detectate Public Programatori cu interes în lingvistică Programatorii care caută o înțelegere a NLP (Processing Language Natural) Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .
21 hours
Această sesiune de pregătire bazată pe clasă va explora tehnicile NLP în colaborare cu aplicarea AI și Robotics în afaceri. Delegații vor întreprinde exemple bazate pe computer și exerciții de rezolvare a studiilor de caz folosind Python
21 hours
ChatBots are computer programs that automatically simulate human responses via chat interfaces. ChatBots help organizations maximize their operations efficiency by providing easier and faster options for their user interactions.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to build chatbots in Python.
By the end of this training, participants will be able to:
- Understand the fundamentals of building chatbots
- Build, test, deploy, and troubleshoot various chatbots using Python
- Developers
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
- To request a customized training for this course, please contact us to arrange.
14 hours
Această instruire în direct, instruită în direct (la fața locului sau la distanță) se adresează dezvoltatorilor și oamenilor de știință de date care doresc să utilizeze spaCy pentru a procesa volume foarte mari de text pentru a găsi tipare și pentru a obține informații. Până la sfârșitul acestui antrenament, participanții vor putea:
- Instalați și configurați spaCy.
- Înțelegeți abordarea spaCy în Natural Language Processing (NLP) .
- Extrage tiparele și obține informații despre afaceri din surse de date la scară largă.
- Integrați biblioteca spaCy cu aplicațiile web existente și vechi.
- Implementați spaCy în medii de producție vii pentru a prezice comportamentul uman.
- Utilizați spaCy pentru a pre-procesa textul pentru Deep Learning
- Prelegeri și discuții interactive.
- O mulțime de exerciții și practică.
- Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
- Pentru a solicita un antrenament personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a vă organiza.
- Pentru a afla mai multe despre spaCy, accesați: https://spacy.io/
21 hours
Acest curs a fost conceput pentru persoanele interesate de extragerea sensului din textul scris în limba engleză, deși cunoștințele pot fi aplicate și altor limbi umane. Cursul se va referi la modul de utilizare a textului scris de oameni, cum ar fi postările pe blog, tweet-urile etc. De exemplu, un analist poate configura un algoritm care va ajunge la o concluzie automată bazată pe o sursă extinsă de date.
14 hours
This instructor-led, live training in România (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use Spark NLP, built on top of Apache Spark, to develop, implement, and scale natural language text processing models and pipelines.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start building NLP pipelines with Spark NLP.
- Understand the features, architecture, and benefits of using Spark NLP.
- Use the pre-trained models available in Spark NLP to implement text processing.
- Learn how to build, train, and scale Spark NLP models for production-grade projects.
- Apply classification, inference, and sentiment analysis on real-world use cases (clinical data, customer behavior insights, etc.).
14 hours
This instructor-led, live training in România (online or onsite) is aimed at data scientists and developers who wish to use TextBlob to implement and simplify NLP tasks, such as sentiment analysis, spelling corrections, text classification modeling, etc.
By the end of this training, participants will be able to:
- Set up the necessary development environment to start implementing NLP tasks with TextBlob.
- Understand the features, architecture, and advantages of TextBlob.
- Learn how to build text classification systems using TextBlob.
- Perform common NLP tasks (Tokenization, WordNet, Sentiment analysis, Spelling correction, etc.)
- Execute advanced implementations with simple APIs and a few lines of codes.
Last Updated:
Consultanță
Sfarsit de saptamana NLP Cursuri, Seara NLP Training, NLP Camp, NLP Cu instructor, Sfarsit de saptamana NLP Training, Seara Natural Language Processing Cursuri, NLP Coaching, NLP Instructor, NLP (Natural Language Processing) Trainer, Natural Language Processing Cursuri, NLP (Natural Language Processing) Clase, NLP (Natural Language Processing) Pe pagina, NLP curs privat, NLP one on one trainingSfarsit de saptamana Natural Language Processing Cursuri, Seara Natural Language Processing Training, Natural Language Processing Camp, NLP (Natural Language Processing) Cu instructor, Sfarsit de saptamana Natural Language Processing Training, Seara Natural Language Processing Cursuri, Natural Language Processing (NLP) Coaching, Natural Language Processing Instructor, NLP Trainer, Natural Language Processing (NLP) Cursuri, NLP (Natural Language Processing) Clase, NLP (Natural Language Processing) Pe pagina, Natural Language Processing (NLP) curs privat, Natural Language Processing (NLP) one on one training
