Cursuri de pregatire AI Awareness for Telecom

Această instruire live condusă de instructor în România (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.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință și dezvoltatorilor de date care doresc să utilizeze TextBlob pentru a implementa și simplifica sarcinile NLP, cum ar fi analiza sentimentelor, corecțiile ortografice, modelarea clasificării textului etc.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Setați mediul de dezvoltare necesar pentru a începe să implementați sarcinile NLP cu TextBlob.
.
• Înțelegeți caracteristicile, arhitectura și avantajele lui TextBlob.
.
• Învățați cum să construiți sisteme de clasificare a textului folosind TextBlob.
.
• Executați sarcini NLP comune (tokenizare, WordNet, analiza sentimentelor, corecția ortografică etc.)
.
• Executați implementări avansate cu API-uri simple și câteva linii de coduri.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință și dezvoltatorilor de date care doresc să utilizeze Spark NLP, construit pe Apache Spark, pentru a dezvolta, implementa și extinde modelele și conductele de procesare a textului în limbaj natural.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Setați mediul de dezvoltare necesar pentru a începe să construiți conductele NLP cu Spark NLP.
.
• Înțelegeți caracteristicile, arhitectura și beneficiile utilizării Spark NLP.
.
• Utilizați modelele pre-antrenate disponibile în Spark NLP pentru a implementa procesarea textului.
.
• Învățați cum să construiți, să antrenați și să scalați modelele Spark NLP pentru proiecte de nivel de producție.
.
• Aplicați clasificarea, inferența și analiza sentimentelor pe cazuri de utilizare din lumea reală (date clinice, informații despre comportamentul clienților etc.).
.

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.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează profesioniștilor din domeniul datelor și al marketingului de nivel mediu care doresc să aplice LLM pentru a analiza și interpreta sentimentul publicului din diverse surse de text, cum ar fi postările din social media, recenziile de produse și feedback-ul clienților.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să înțeleagă principiile de analiză a sentimentului și aplicarea sa folosind LLMs.
• Prelucrați și pregătiți seturi de date pentru analiza sentimentului.
• să antreneze și să ajusteze LLM-urile pentru a reflecta cu acuratețe sentimentul din text.
• Să analizeze sentimentul în timp real din social media și alte surse de text.
• Integrarea rezultatelor analizei sentimentelor în strategiile de afaceri și în procesele decizionale.

Acest curs de formare live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează dezvoltatorilor de software și oamenilor de știință care doresc să implementeze LLM-uri în sistemele de recunoaștere și sinteză a vorbirii, de la nivel începător până la nivel intermediar.

La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțeleagă rolul LLM-urilor în tehnologiile de vorbire.
• Să implementeze LLM-uri pentru recunoașterea exactă a vorbirii și sinteza vorbirii cu sunet natural.
• să integreze LLM-urile în motoarele de recunoaștere a vorbirii și în sintetizatoarele de vorbire.
• să evalueze și să îmbunătățească performanța sistemelor de vorbire care utilizează LLM-uri.
• Să rămâneți la curent cu tendințele actuale și direcțiile viitoare în domeniul tehnologiilor de vorbire.

În această instruire live, condusă de un instructor în România, examinăm principiile de bază din spatele tehnologiei Blockchain și obținem o înțelegere a arhitecturii și funcționalității sale generale. De-a lungul cursului, examinăm aplicațiile specifice ale tehnologiei Blockchain's în cadrul industriei Telecom. Scenariile includ securitatea, sistemele de plată și verificarea utilizatorilor.

Introducere:

OSS / BSS se află în centrul funcționării oricărui operator Telecom. Având în vedere creșterea Big Data în ultima perioadă,
zona OSS / BSS a suferit modificări perturbatoare, în special cu virtualizarea OSS / BSS și date
de fapt, multe dintre noile servicii OTT (Peste de sus) sunt servicii web bazate pe web / mobile recent dezvoltate
care nu intră în OSS-ul moștenitor. În acest curs curent, care constă din 4 zile, sunt petrecute primele 3 zile
pentru a dezvolta un fundal în moștenire OSS / BSS, în timp ce ultimele 5 module, sunt dedicate să explice
apărând aplicația de analiză Big Data în stratul OSS / BSS

Public țintă:

• Telecomunicații / funcționare celulară Oameni
• Vânzători în telecomunicații
• Vânzători / contractanți de operare telecom
• CXO, VP, manageri la nivel de director în TELECOM

Total 12 module, 2 ore fiecare, 3 zile, 4 module (4x2 = 8 ore) pe zi

În cadrul acestui curs de instruire live, condus de un instructor în România, participanții vor învăța cum să implementeze modele de învățare profundă pentru telecomunicații folosind Python, pe măsură ce trec prin crearea unui model de învățare profundă a riscului de credit.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Înțelegeți conceptele fundamentale ale învățării profunde.
• Învățați aplicațiile și utilizările învățării profunde în telecomunicații.
.
• Utilizați Python, Keras și TensorFlow pentru a crea modele de învățare profundă pentru telecomunicații.
.
• Creați propriul model de predicție a ratei de dezabonare a clienților prin învățare profundă folosind Python.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează persoanelor tehnice care doresc să aplice cele mai potrivite instrumente și tehnici pentru a securiza atât rețelele de telecomunicații, cât și cele wireless.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în România (online sau la fața locului) se adresează inginerilor, arhitecților și managerilor care doresc să implementeze un cloud OpenStack pentru a-și gestiona infrastructura Telecom.

La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Planificați, implementați și administrați OpenStack ca un cloud privat.
• Înțelegeți arhitectura IaaS și implementarea acesteia în cadrul OpenStack.
.
• Înlocuiți routerele și serverele fizice cu mașini virtuale care rulează într-un cloud privat.
• Reduceți costurile de infrastructură și de întreținere prin virtualizare și cloud computing.
.
• Expediți lansarea de noi servicii către clienți.
.

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.

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.

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