Plan Szkolenia

Wprowadzenie do NLP

  • Czym jest przetwarzanie języka naturalnego?
  • Znaczenie NLP w nowoczesnych aplikacjach AI
  • Popularne biblioteki dla NLP: NLTK, SpaCy, Hugging Face

Techniki wstępnego przetwarzania tekstu

  • Tokenizacja i usuwanie słów stop
  • Stemming i lematyzacja
  • Techniki normalizacji tekstu

Sentiment Analysis

  • Wprowadzenie do analizy nastrojów
  • Przeprowadzanie analizy sentymentu za pomocą NLTK
  • Używanie SpaCy do zaawansowanej analizy sentymentu

Zaawansowane techniki NLP

  • Rozpoznawanie nazwanych encji (NER)
  • Klasyfikacja tekstu
  • Modelowanie języka za pomocą wstępnie wytrenowanych modeli

Praca z Google Colab

  • Wprowadzenie do środowiska Google Colab
  • Konfigurowanie i zarządzanie projektami NLP w Colab
  • Współpraca nad zadaniami NLP w Colab

Zastosowania NLP w świecie rzeczywistym

  • NLP w opiece zdrowotnej, finansach i obsłudze klienta
  • Wykorzystanie NLP w chatbotach i wirtualnych asystentach
  • Przyszłe trendy w badaniach nad NLP

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowe zrozumienie koncepcji przetwarzania języka naturalnego
  • Znajomość programowania Python
  • Doświadczenie z Jupyter Notebooks lub podobnymi środowiskami

Uczestnicy

  • Naukowcy zajmujący się danymi
  • Programiści z doświadczeniem w Python
  • Entuzjaści sztucznej inteligencji
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie