NLP Training in Moldova

Acest curs de formare live, condus de un instructor în Moldova (online sau la fața locului) se adresează oamenilor de știință de nivel mediu, dezvoltatorilor de inteligență artificială și pasionaților de inteligență artificială care doresc să utilizeze LLM pentru a efectua diverse sarcini NLP și pentru a crea conținut nou și divers în diferite scopuri.La finalul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Să stabilească un mediu de dezvoltare cu LLM-uri și instrumente esențiale.
• Să realizeze cu pricepere sarcini NLU și NLI cu LLMs.
• Să extragă, să deducă și să utilizeze eficient grafurile de cunoștințe.
• să genereze și să gestioneze dialoguri utilizând LLM-uri pentru aplicații conversaționale.
• Să evalueze calitatea și diversitatea conținutului generat de LLM-uri și AI generativă.
• Aplicarea principiilor etice, asigurând corectitudinea și utilizarea responsabilă a LLM-urilor.

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.

Această instruire live condusă de instructor în Moldova (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.

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.

Formatul cursului

• Curs interactiv și discuții.
.
• O mulțime de exerciții și practică.
.
• Implementare practică într-un mediu live-lab.
.

Opțiuni de personalizare a cursului

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

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 .

În acest training live, condus de un instructor în Moldova, participanții vor învăța să folosească Python biblioteci pentru NLP în timp ce creează o aplicație care procesează un set de imagini și generează legende.  La sfârșitul acestui curs de formare, participanții vor fi capabili să:

• Design și cod DL pentru NLP folosind Python biblioteci.
• Creați Python cod care citește o colecție substanțial uriașă de imagini și generează cuvinte cheie.
.
• Creați Python Cod care generează legende din cuvintele cheie detectate.

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 .

This classroom based training session will explore NLP techniques in conjunction with the application of AI and Robotics in business. Delegates will undertake computer based examples and case study solving exercises using 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 .

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.

Acest curs de instruire live, condus de un instructor în Moldova (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 de instruire live, condus de un instructor în Moldova (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.