Cursuri NLP | Cursuri Natural Language Processing (NLP)

Inteligența artificială generativă este un tip de inteligență artificială care poate crea conținut original, cum ar fi text, imagini, muzică și cod. Modelele lingvistice mari (LLM) sunt rețele neuronale puternice care pot procesa și genera limbaj natural.  Acest curs de formare live (online sau la fața locului), condus de un instructor, se adresează dezvoltatorilor de nivel intermediar care doresc să învețe cum să utilizeze inteligența artificială generativă cu LLM-uri pentru diverse sarcini și domenii. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

Explicați ce este IA generativă și cum funcționează. Descrieți arhitectura de transformare care alimentează LLM-urile. Utilizați legile empirice de scalare pentru a optimiza LLM-urile pentru diferite sarcini și constrângeri. să aplicați instrumente și metode de ultimă generație pentru a antrena, regla și implementa LLM-uri. Discutați oportunitățile și riscurile inteligenței artificiale generative pentru societate și afaceri.

Formatul cursului

Prelegere interactivă și discuții. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

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.

Formatul cursului

Prelegere interactivă și discuții. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

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.

Formatul cursului

Prelegere interactivă și discuție. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

Pentru a solicita un training personalizat pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

Modelele de limbaj mare (LLM) sunt modele de rețele neuronale profunde care pot genera texte în limbaj natural pe baza unei intrări sau a unui context dat. Acestea sunt antrenate pe cantități mari de date de text din diverse domenii și surse și pot capta modelele sintactice și semantice ale limbajului natural. LLM-urile au obținut rezultate impresionante în diverse sarcini legate de limbajul natural, cum ar fi rezumatul de text, răspunsul la întrebări, generarea de texte și altele. Acest curs de instruire live (online sau la fața locului), condus de un instructor, se adresează dezvoltatorilor de nivel începător și intermediar care doresc să utilizeze modele mari de limbaj pentru diverse sarcini de limbaj natural. La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

Configurați un mediu de dezvoltare care să includă un LLM popular. Creați un LLM de bază și ajustați-l pe un set de date personalizat. Utilizați LLM-uri pentru diferite sarcini de limbaj natural, cum ar fi rezumarea textului, răspunsul la întrebări, generarea de text și altele. Depanarea și evaluarea LLM-urilor utilizând instrumente precum TensorBoard, PyTorch Lightning și seturile de date Hugging Face.

Formatul cursului

Prelegere interactivă și discuții. Multe exerciții și practică. Implementare practică într-un mediu de laborator live.

Opțiuni de personalizare a cursului

Pentru a solicita o instruire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja.

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

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.

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.

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.

ChatBots sunt programe de calculator care simulează automat răspunsurile umane prin intermediul interfețelor de chat Organizațiile ChatBots ajută organizațiile să maximizeze eficiența operațiunilor oferind opțiuni mai ușoare și mai rapide pentru interacțiunile utilizatorilor În acest training instruit, participanții vor învăța cum să construiască chat-uri în Python Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Înțelegeți fundamentele clădirilor de chat Construiți, testați, implementați și remediați problemele cu diferite module de chat utilizând Python Public Dezvoltatori Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră Notă Pentru a solicita o pregătire personalizată pentru acest curs, vă rugăm să ne contactați pentru a aranja .

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 .

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 .

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

Biblioteca Apache OpenNLP este un set de instrumente bazate pe mașini pentru procesarea textului lingvistic natural Acesta susține cele mai comune sarcini NLP, cum ar fi detectarea limbajului, tokenizarea, segmentarea frazelor, etichetarea partofspeech, extragerea entității numită, fragmentarea, parsarea și rezoluția coreference În acest training instruit, participanții vor învăța cum să creeze modele pentru prelucrarea datelor bazate pe text folosind OpenNLP Datele de antrenament, precum și seturile personalizate de date vor fi folosite ca bază pentru exercițiile de laborator Până la sfârșitul acestui curs, participanții vor putea: Instalați și configurați OpenNLP Descărcați modelele existente, precum și creați-le Formarea modelelor pe diferite seturi de date de eșantion Integrați OpenNLP cu aplicațiile Java existente Public Dezvoltatori Cercetătorii de date Formatul cursului Prelegere parte, discuții parțiale, exerciții și practici grele de manevră .

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 .

Până la sfârșitul instruirii se așteaptă ca delegații să fie suficient de echipați cu conceptele python esențiale și să fie capabili să utilizeze în mod suficient NLTK pentru a implementa majoritatea operațiunilor bazate pe NLP și ML Formarea are scopul de a oferi nu numai cunoștințe de execuție ci și cunoștințele logice și operaționale ale tehnologiei respective .

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/

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 .

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

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.

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.

Spark NLP is an open source library, built on Apache Spark, for natural language processing with Python, Java, and Scala. It is widely used for enterprise and industry verticals, such as healthcare, finance, life science, and recruiting. This instructor-led, live training (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.).

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.

TextBlob is a Python NLP library for processing textual data. It provides a simple API that makes it easy to perform NLP tasks, such as part-of-speech tagging, noun phrase extraction, sentiment analysis, classification, translation, etc. This instructor-led, live training (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.

Format of the Course

• Interactive lecture and discussion.
• Lots of exercises and practice.
• Hands-on implementation in a live-lab environment.

Course Customization Options

• To request a customized training for this course, please contact us to arrange.