Bądźmy w kontakcie

Plan Szkolenia

Wprowadzenie do NLP

  • Czym jest Przetwarzanie Języka Naturalnego?
  • Znaczenie NLP we współczesnych aplikacjach AI
  • Popularne biblioteki do NLP: NLTK, SpaCy, Hugging Face

Techniki przetwarzania wstępnego tekstu

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

Analiza sentymentu

  • Wprowadzenie do analizy sentymentu
  • Wykonywanie analizy sentymentu z NLTK
  • Użycie SpaCy do zaawansowanej analizy sentymentu

Zaawansowane techniki NLP

  • Rozpoznawanie nazwanych encji (NER)
  • Klasyfikacja tekstu
  • Modelowanie języka z wykorzystaniem wstępnie wytrenowanych modeli

Praca z Google Colab

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

Praktyczne zastosowania NLP

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

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Podstawowa znajomość koncepcji przetwarzania języka naturalnego
  • Znajomość programowania w Pythonie
  • Doświadczenie w pracy z Jupyter Notebooks lub podobnymi środowiskami

Grupa docelowa

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

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie