NLP with Deeplearning4j - 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.

Deeplearning4j to pierwsza komercyjna, otwarta, rozproszona biblioteka głębokiego uczenia napisana dla języka Java i Scala. Zintegrowana z Hadoop i Spark, DL4J została zaprojektowana do użytku w środowiskach biznesowych na rozproszonych procesorach graficznych i CPU.

Publiczność

Ten kurs jest skierowany do inżynierów i programistów, którzy chcą wykorzystać Deeplearning4j w swoich projektach.

Po tym kursie uczestnicy będą w stanie

Kurs ten został stworzony dla menadżerów, architektów, analityków biznesowych i systemowych, menedżerów oprogramowania oraz wszystkich zainteresowanych przeglądem stosowania sztucznej inteligencji i prognozą dla jej rozwoju.

Ten kurs jest skierowany do programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą zrozumieć i wdrożyć sztuczną inteligencję w swoich aplikacjach. Szczególna uwaga poświęcona jest analizie danych, rozproszonej sztucznej inteligencji i przetwarzaniu języka naturalnego.

ChatBoty to programy komputerowe, które automatycznie symulują ludzkie reakcje za pośrednictwem interfejsów czatu. ChatBoty pomagają organizacjom zmaksymalizować wydajność operacji, zapewniając łatwiejsze i szybsze opcje interakcji z użytkownikami.

W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak budować chatboty w Python.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumienie podstaw tworzenia chatbotów
• Tworzenie, testowanie, wdrażanie i rozwiązywanie problemów z różnymi chatbotami przy użyciu Python

Publiczność

• Deweloperzy

Format kursu

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

Uwaga

• Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.

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.

To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, inżynierów uczenia maszynowego, badaczy NLP i entuzjastów sztucznej inteligencji, którzy chcą zrozumieć wewnętrzne działanie modeli GPT, zbadać możliwości GPT-3 i GPT-4 oraz dowiedzieć się, jak wykorzystać te modele do swoich zadań NLP.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

Zrozumienie kluczowych pojęć i zasad stojących za wstępnie wytrenowanymi transformatorami generatywnymi. Zrozumienie architektury i procesu uczenia modeli GPT. Wykorzystanie GPT-3 do zadań takich jak generowanie, uzupełnianie i tłumaczenie tekstu. Poznanie najnowszych osiągnięć w GPT-4 i jego potencjalnych zastosowań. Zastosowanie modeli GPT we własnych projektach i zadaniach NLP.

Large language models (LLMs) are AI models that can process and generate large amounts of natural language data, such as text, speech, and audio. LLMs can learn the patterns and structure of their input training data and then generate new data that has similar characteristics. LLMs can also perform various natural language processing (NLP) tasks, such as natural language understanding (NLU), natural language inference (NLI), knowledge graph construction and completion, commonsense reasoning, dialogue generation and management, and multimodal generation and understanding.

This instructor-led, live training (online or onsite) is aimed at intermediate-level data scientists, AI developers, and AI enthusiasts who wish to use LLMs to perform various NLP tasks and create novel and diverse content for different purposes.

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

• Establish a development environment with LLMs and essential tools.
• Expertly perform NLU and NLI tasks with LLMs.
• Extract, infer, and utilize knowledge graphs effectively.
• Generate and manage dialogues using LLMs for conversational applications.
• Evaluate content quality and diversity generated by LLMs and generative AI.
• Apply ethical principles, ensuring fairness and responsible use of LLMs.

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.

Generowanie języka naturalnego (NLG) odnosi się do tworzenia tekstu lub mowy w języku naturalnym przez komputer.

W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać Python do tworzenia wysokiej jakości tekstu w języku naturalnym, budując od podstaw własny system NLG. Przeanalizowane zostaną również studia przypadków, a odpowiednie koncepcje zostaną zastosowane w projektach laboratoryjnych na żywo do generowania treści.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Wykorzystanie NLG do automatycznego generowania treści dla różnych branż, od dziennikarstwa, przez nieruchomości, po raporty pogodowe i sportowe.
• Wybieranie i organizowanie treści źródłowych, planowanie zdań i przygotowywanie systemu do automatycznego generowania oryginalnych treści.
• Zrozumieć potok NLG i zastosować odpowiednie techniki na każdym etapie.
• Zrozumienie architektury systemu generowania języka naturalnego (NLG)
• Wdrożenie najbardziej odpowiednich algorytmów i modeli do analizy i porządkowania
• Pobieranie danych z publicznie dostępnych źródeł danych, a także z wyselekcjonowanych baz danych w celu wykorzystania ich jako materiału do generowania tekstu
• Zastąpienie ręcznych i pracochłonnych procesów pisania generowanym komputerowo, zautomatyzowanym tworzeniem treści

Publiczność

• Programiści
• Naukowcy zajmujący się danymi

Format kursu

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

Szacuje się, że nieustrukturyzowane dane stanowią ponad 90 procent wszystkich danych, z których większość ma postać tekstu. Wpisy na blogach, tweety, media społecznościowe i inne publikacje cyfrowe stale dodają do tego rosnącego zbioru danych.

Ten prowadzony przez instruktora kurs na żywo koncentruje się na wydobywaniu spostrzeżeń i znaczenia z tych danych. Wykorzystując biblioteki R Language i Natural Language Processing (NLP), łączymy koncepcje i techniki z informatyki, sztucznej inteligencji i lingwistyki obliczeniowej, aby algorytmicznie zrozumieć znaczenie danych tekstowych. Próbki danych są dostępne w różnych językach zgodnie z wymaganiami klienta.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie przygotować zestawy danych (duże i małe) z różnych źródeł, a następnie zastosować odpowiednie algorytmy do analizy i raportowania ich znaczenia.

Część wykładu, część dyskusji, intensywne ćwiczenia praktyczne, okazjonalne testy sprawdzające zrozumienie tematu.

Ta sesja szkoleniowa w klasie będzie badać techniki NLP w połączeniu z zastosowaniem sztucznej inteligencji i Robotics w biznesie. Uczestnicy wezmą udział w przykładach komputerowych i ćwiczeniach rozwiązywania studium przypadku przy użyciu Pythona