Cursuri NLP | Cursuri Natural Language Processing (NLP)

Cursuri NLP

Programele de instruire locală, instruite live (NLP) demonstrează prin discuții interactive și practici de manevră cum să extrageți informații și semnificații din aceste date Utilizând diferite limbi de programare cum ar fi librăriile Python și R și NLP, instruirile noastre combină concepte și tehnici de la informatică, inteligență artificială și lingvistică computațională, pentru a ajuta participanții să înțeleagă semnificația din spatele datelor de text Programele NLP parcurg participanții pas cu pas prin procesul de evaluare și aplicare a algoritmilor potriviți pentru analiza datelor și raportarea semnificației lor Formarea NLP este disponibilă ca "formare live la fața locului" sau "instruire live la distanță" Training-ul live la fața locului poate fi efectuat la fața locului la sediul clientului România sau în centrele de formare corporativa NobleProg din România Instruirea live la distanță este realizată printr-un desktop interactiv, la distanță NobleProg Furnizorul dvs de formare locală.

Machine Translated

Mărturii

★★★★★
★★★★★

Natural Language Processing Subcategories

Natural Language Processing Course Outlines

Numele cursului
Durata
Sinoptic
Numele cursului
Durata
Sinoptic
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.
    Formatul cursului
    • 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-uri, arhitecți de software și oricine este interesat de o imagine de ansamblu a inteligenței artificiale aplicate și cea mai apropiată previziune pentru dezvoltarea sa.
    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.
    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
    Audience
    • Developers
    • Data scientists
    Format of the course
    • 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
    Audience
    • Developers
    Format of the course
    • Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
    Note
    • 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
    Formatul cursului
    • Prelegeri și discuții interactive.
    • O mulțime de exerciții și practică.
    • Implementarea practică într-un mediu de laborator live.
    Opțiuni de personalizare a cursului
    • 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/
    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:

    Upcoming NLP Courses

    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

    Reduceri pentru cursuri

    Newsletter Oferte Cursuri

    Respectăm confidențialitatea adresei dvs. de email. Nu vom transmite sau vinde adresa altor părți. Puteți să schimbați preferințele sau să vă dezabonați complet în orice moment.

    Câțiva dintre clienții noștri

    is growing fast!

    We are looking for a good mixture of IT and soft skills in Romania!

    As a NobleProg Trainer you will be responsible for:

    • delivering training and consultancy Worldwide
    • preparing training materials
    • creating new courses outlines
    • delivering consultancy
    • quality management

    At the moment we are focusing on the following areas:

    • Statistic, Forecasting, Big Data Analysis, Data Mining, Evolution Alogrithm, Natural Language Processing, Machine Learning (recommender system, neural networks .etc...)
    • SOA, BPM, BPMN
    • Hibernate/Spring, Scala, Spark, jBPM, Drools
    • R, Python
    • Mobile Development (iOS, Android)
    • LAMP, Drupal, Mediawiki, Symfony, MEAN, jQuery
    • You need to have patience and ability to explain to non-technical people

    To apply, please create your trainer-profile by going to the link below:

    Apply now!

    This site in other countries/regions