Lokalne, prowadzone przez instruktora kursy szkoleniowe na żywo dotyczące przetwarzania języka naturalnego (NLP) demonstrują poprzez interaktywną dyskusję i praktyczne ćwiczenia, jak wydobywać spostrzeżenia i znaczenie z tych danych. Wykorzystując różne języki programowania, takie jak Python i R oraz biblioteki przetwarzania języka naturalnego (NLP), nasze szkolenia łączą koncepcje i techniki z informatyki, sztucznej inteligencji i lingwistyki komputerowej, aby pomóc uczestnikom zrozumieć znaczenie danych tekstowych. Szkolenia NLP przeprowadzają uczestników krok po kroku przez proces oceny i zastosowania odpowiednich algorytmów do analizy danych i raportowania ich istotności. Szkolenie NLP jest dostępne jako "szkolenie online na żywo" lub "trening na żywo na miejscu". Szkolenie na żywo online (inaczej "zdalne szkolenie na żywo") odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu . Szkolenie na żywo na miejscu może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Olsztyn lub w korporacyjnych centrach szkoleniowych NobleProg w Olsztyn. NobleProg — Twój lokalny dostawca szkoleń
Olsztyn
sale szkoleniowe NobleProg, ul. Gietkowska 6a, Olsztyn, poland, 10-170
Sala o charakterze szkoleniowo – konferencyjnym z pełnym wyposażeniem audio-wizualnym.
Funkcjonalne meb...
Sala o charakterze szkoleniowo – konferencyjnym z pełnym wyposażeniem audio-wizualnym.
Funkcjonalne meble zapewniają możliwość ustawienie ich w układzie konferencyjnym, szkolnym, warsztatowym lub kinowym w zależności od potrzeb Klienta.
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.
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.
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 (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.
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.
Format kursu
Część wykładu, część dyskusji, intensywne ćwiczenia praktyczne, okazjonalne testy sprawdzające zrozumienie tematu.
Ten kurs wprowadza lingwistów lub programistów do NLP w Python. Podczas tego kursu będziemy głównie korzystać z nltk.org (Natural Language Tool Kit), ale także z innych bibliotek istotnych i przydatnych dla NLP. W tej chwili możemy przeprowadzić ten kurs w Python 2.x lub Python 3.x. Przykłady są w języku angielskim lub mandaryńskim (普通话). Inne języki mogą być również dostępne po uzgodnieniu przed dokonaniem rezerwacji.
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.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Olsztyn (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.
Ten prowadzony przez instruktora trening na żywo w Olsztyn (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.
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.
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 Olsztyn 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.
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
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
Biblioteka Apache OpenNLP to oparty na uczeniu maszynowym zestaw narzędzi do przetwarzania tekstu w języku naturalnym. Obsługuje najpopularniejsze zadania NLP, takie jak wykrywanie języka, tokenizacja, segmentacja zdań, tagowanie części mowy, ekstrakcja jednostek nazwanych, chunking, parsowanie i rozwiązywanie koreferencji.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak tworzyć modele przetwarzania danych tekstowych za pomocą OpenNLP. Przykładowe dane treningowe oraz niestandardowe zestawy danych zostaną wykorzystane jako podstawa do ćwiczeń laboratoryjnych.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Zainstalować i skonfigurować OpenNLP
Pobieranie istniejących modeli, a także tworzenie własnych
Trenować modele na różnych zestawach przykładowych danych
Integracja OpenNLP z istniejącymi aplikacjami Java
Publiczność
Programiści
Naukowcy zajmujący się danymi
Format kursu
Część wykładu, część dyskusji, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Oczekuje się, że pod koniec szkolenia uczestnicy będą wystarczająco wyposażeni w podstawowe koncepcje Pythona i będą w stanie wystarczająco wykorzystać NLTK do wdrożenia większości operacji opartych na NLP i ML. Szkolenie ma na celu przekazanie nie tylko wiedzy wykonawczej, ale także logicznej i operacyjnej wiedzy na temat technologii.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i analityków danych, którzy chcą używać spaCy do przetwarzania bardzo dużych ilości tekstu w celu znalezienia wzorców i uzyskania wglądu.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Instalacja i konfiguracja spaCy.
Zrozumieć podejście spaCy do Natural Language Processing (NLP).
Wyodrębnianie wzorców i uzyskiwanie informacji biznesowych z dużych źródeł danych.
Integracja biblioteki spaCy z istniejącymi aplikacjami internetowymi i starszymi.
Wdrażanie spaCy w środowiskach produkcyjnych w celu przewidywania ludzkich zachowań.
Wykorzystanie spaCy do wstępnego przetwarzania tekstu na potrzeby uczenia głębokiego
Format kursu
Interaktywny wykład i dyskusja.
Dużo ćwiczeń i praktyki.
Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.
Opcje dostosowywania kursu
Aby zamówić niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Aby dowiedzieć się więcej o spaCy, odwiedź stronę: https://spacy.io/
W Python Machine Learning funkcja Text Summarization jest w stanie odczytać tekst wejściowy i utworzyć tekstowe podsumowanie. Funkcja ta jest dostępna z wiersza poleceń lub jako Python API/biblioteka. Jednym z ekscytujących zastosowań jest szybkie tworzenie podsumowań wykonawczych, co jest szczególnie przydatne dla organizacji, które muszą przejrzeć duże ilości danych tekstowych przed wygenerowaniem raportów i prezentacji.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy nauczą się używać Python do tworzenia prostej aplikacji, która automatycznie generuje podsumowanie wprowadzonego tekstu.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
Korzystanie z narzędzia wiersza polecenia podsumowującego tekst.
TensorFlow™ to biblioteka oprogramowania typu open source do obliczeń numerycznych z wykorzystaniem wykresów przepływu danych.
SyntaxNet to neuronowa platforma przetwarzania języka naturalnego dla TensorFlow.
Word2Vec jest używany do uczenia się wektorowych reprezentacji słów, zwanych "word embeddings". Word2vec jest szczególnie wydajnym obliczeniowo modelem predykcyjnym do uczenia się osadzania słów z surowego tekstu. Występuje on w dwóch wersjach: Continuous Bag-of-Words model (CBOW) i Skip-Gram model (rozdział 3.1 i 3.2 w Mikolov et al.).
Używane w tandemie, SyntaxNet i Word2Vec pozwalają użytkownikom generować wyuczone modele osadzania z danych wejściowych języka naturalnego.
Publiczność
Ten kurs jest skierowany do programistów i inżynierów, którzy zamierzają pracować z modelami SyntaxNet i Word2Vec w swoich wykresach TensorFlow.
Po ukończeniu tego kursu uczestnicy będą
rozumieć TensorFlow’strukturę i mechanizmy wdrażania
być w stanie przeprowadzić zadania i konfigurację instalacji / środowiska produkcyjnego / architektury
być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie
być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele szkoleniowe, osadzanie terminów, tworzenie wykresów i rejestrowanie
Deeplearning4j to 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.
Word2Vec to metoda obliczania wektorowych reprezentacji słów wprowadzona przez zespół badaczy z Google pod kierownictwem Tomasa Mikolova.
Publiczność
Ten kurs jest skierowany do badaczy, inżynierów i programistów, którzy chcą wykorzystać Deeplearning4J do tworzenia modeli Word2Vec.
Więcej...
Last Updated:
Opinie uczestników (4)
Exercises and exchanges during questions/answers
Antoine - Physiobotic
Szkolenie - Scaling Data Pipelines with Spark NLP
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
This is one of the best hands-on with exercises programming courses I have ever taken.
Laura Kahn
Szkolenie - Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Trener bardzo zrozumiale wytłumaczył trudne i zaawansowane tematy.
Leszek K
Szkolenie - Artificial Intelligence Overview
I did like the exercises.
Office for National Statistics
Szkolenie - Natural Language Processing with Python