Natural Language Processing (NLP) with TensorFlow - Plan Szkolenia

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, praktyków uczenia maszynowego oraz badaczy i entuzjastów NLP, którzy chcą skutecznie wykorzystać Hugging Face do zadań NLP.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

Wykorzystaj model Hugging Face Transformer i dostosuj go do określonego zestawu danych. Zdobądź umiejętność samodzielnego rozwiązywania typowych wyzwań NLP. Efektywnie twórz i udostępniaj prezentacje modeli. Usprawnij optymalizację modeli do produkcji. Wykorzystaj transformatory Hugging Face do rozwiązywania szerokiego zakresu problemów związanych z uczeniem maszynowym.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą używać TextBlob do wdrażania i upraszczania zadań NLP, takich jak analiza nastrojów, poprawianie pisowni, modelowanie klasyfikacji tekstu itp.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Ustawienie niezbędnego środowiska programistycznego, aby rozpocząć wdrażanie zadań NLP za pomocą TextBlob.
• Zrozumienie funkcji, architektury i zalet TextBlob.
• Dowiedz się, jak budować systemy klasyfikacji tekstu przy użyciu TextBlob.
• Wykonywanie typowych zadań NLP (tokenizacja, WordNet, analiza nastrojów, korekta pisowni itp.)
• Wykonuj zaawansowane implementacje za pomocą prostych interfejsów API i kilku linii kodu.

Ten prowadzony przez instruktora trening na żywo w Polsce (online lub na miejscu) jest skierowany do naukowców zajmujących się danymi i programistów, którzy chcą używać Spark NLP, zbudowanego na bazie Apache Spark, do opracowywania, wdrażania i skalowania modeli i potoków przetwarzania tekstu w języku naturalnym.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Ustawienie niezbędnego środowiska programistycznego, aby rozpocząć tworzenie potoków NLP za pomocą Spark NLP.
• Zrozumienie funkcji, architektury i korzyści płynących z używania Spark NLP.
• Używanie wstępnie wytrenowanych modeli dostępnych w Spark NLP do implementacji przetwarzania tekstu.
• Dowiedz się, jak budować, trenować i skalować modele Spark NLP dla projektów klasy produkcyjnej.
• Zastosuj klasyfikację, wnioskowanie i analizę nastrojów w rzeczywistych przypadkach użycia (dane kliniczne, spostrzeżenia dotyczące zachowań klientów itp.

Large Language Models (LLMs) are deep neural network models that can generate natural language texts based on a given input or context.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level data and marketing professionals who wish to apply LLMs to analyze and interpret public sentiment from various text sources such as social media posts, product reviews, and customer feedback.

By the end of this training, participants will be able to:

• Understand the principles of sentiment analysis and its application using LLMs.
• Preprocess and prepare datasets for sentiment analysis.
• Train and fine-tune LLMs to accurately reflect sentiment in text.
• Analyze sentiment in real-time from social media and other text sources.
• Integrate sentiment analysis findings into business strategies and decision-making processes.

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.

Kurs ten został zaprojektowany dla osób zainteresowanych wydobywaniem znaczenia z tekstu pisanego w języku angielskim, choć wiedza ta może być również stosowana w innych językach ludzkich.

Kurs obejmuje sposoby korzystania z tekstów napisanych przez ludzi, takich jak posty na blogach, tweety itp.

Na przykład analityk może skonfigurować algorytm, który automatycznie wyciągnie wnioski na podstawie obszernego źródła danych.

Jest to 4-dniowy kurs wprowadzający w sztuczną inteligencję i jej zastosowanie. Istnieje możliwość dodatkowego dnia na podjęcie projektu AI po ukończeniu tego kursu;

W tym instruktażowym szkoleniu na żywo w Polsce uczestnicy nauczą się korzystać z Python bibliotek dla NLP, tworząc aplikację, która przetwarza zestaw zdjęć i generuje podpisy. 

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Projektowanie i kodowanie DL dla NLP przy użyciu Python bibliotek.
• Tworzenie Python kodu, który odczytuje ogromną kolekcję zdjęć i generuje słowa kluczowe.
• Stwórz Pythonkod, który generuje podpisy na podstawie wykrytych słów kluczowych.

Publiczność

Ten kurs jest odpowiedni dla Deep Learning badaczy i inżynierów zainteresowanych wykorzystaniem dostępnych narzędzi (głównie open source) do analizy obrazów komputerowych

Ten kurs zawiera działające przykłady.

Embedding Projector to aplikacja internetowa typu open source do wizualizacji danych wykorzystywanych do szkolenia systemów uczenia maszynowego. Stworzona przez Google, jest częścią TensorFlow.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo wprowadza koncepcje stojące za Embedding Projector i przeprowadza uczestników przez konfigurację projektu demonstracyjnego.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zobacz, jak dane są interpretowane przez modele uczenia maszynowego
• Poruszanie się po widokach 3D i 2D danych w celu zrozumienia, w jaki sposób algorytm uczenia maszynowego je interpretuje.
• Zrozumienie koncepcji stojących za embeddings i ich roli w reprezentowaniu wektorów matematycznych dla obrazów, słów i cyfr.
• Zbadaj właściwości konkretnego osadzenia, aby zrozumieć zachowanie modelu.
• Zastosuj Embedding Project do rzeczywistych przypadków użycia, takich jak budowanie systemu rekomendacji utworów dla miłośników muzyki.

Publiczność

• Programiści
• Naukowcy zajmujący się danymi

Format kursu

• Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą wykorzystać TensorFlow do analizy danych dotyczących potencjalnych oszustw.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Tworzenie modelu wykrywania oszustw w Pythonie i TensorFlow.
• Budowanie regresji liniowej i modeli regresji liniowej w celu przewidywania oszustw.
• Opracowanie kompleksowej aplikacji AI do analizy danych o oszustwach.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (w trybie online lub na miejscu) jest przeznaczone dla inżynierów, którzy chcą wdrożyć obciążenia uczenia maszynowego w chmurze lokalnej lub hybrydowej.

• Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:
• Instalować i konfigurować Kubernetes i Kubeflow na klastrze OpenShift.
• Używać OpenShift do uproszczenia pracy związanej z inicjalizacją klastra Kubernetes.
• Tworzenie i wdrażanie potoku Kubernetes do automatyzacji i zarządzania modelami ML w produkcji.
• Trenowanie i wdrażanie TensorFlow modeli ML na wielu GPU i maszynach działających równolegle.
• Wywoływanie usług chmury publicznej (np. usług AWS) z poziomu OpenShift w celu rozszerzenia aplikacji ML
.

Ten kurs zapewni Ci wiedzę na temat sieci neuronowych i ogólnie na temat algorytmów uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się (algorytmy i aplikacje).

To szkolenie skupia się bardziej na podstawach, ale pomoże Ci wybrać odpowiednią technologię: TensorFlow, Caffe, Teano, DeepDrive, Keras itp. Przykłady znajdują się w TensorFlow.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i analityków danych, którzy chcą korzystać z Tensorflow 2.x do tworzenia predyktorów, klasyfikatorów, modeli generatywnych, sieci neuronowych itp.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Instalacja i konfiguracja TensorFlow 2.x.
• Zrozumienie korzyści płynących z TensorFlow 2.x w porównaniu z poprzednimi wersjami.
• Buduj modele głębokiego uczenia.
• Wdrożenie zaawansowanego klasyfikatora obrazów.
• Deploy a deep learning model to the cloud, mobile and IoT devices.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych, którzy chcą używać TensorFlow.js do identyfikowania wzorców i generowania prognoz za pomocą modeli uczenia maszynowego.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Buduj i trenuj modele uczenia maszynowego za pomocą TensorFlow.js.
• Uruchamiaj istniejące modele uczenia maszynowego w przeglądarce lub pod Node.js.
• Przetrenuj istniejące wcześniej modele uczenia maszynowego przy użyciu niestandardowych danych.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo w Polsce (online lub na miejscu) uczestnicy dowiedzą się, jak skonfigurować i używać TensorFlow Serving do wdrażania modeli ML i zarządzania nimi w środowisku produkcyjnym.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Trenuj, eksportuj i obsługuj różne modele TensorFlow.
• Testowanie i wdrażanie algorytmów przy użyciu jednej architektury i zestawu interfejsów API.
• Rozszerzenie TensorFlow Serving w celu obsługi innych typów modeli poza modelami TensorFlow.