Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Python

Wstęp

1 - Instalacja Python

2 - Liczby

3 - Struny

4 – Krojenie strun

5 - Listy

6 - Instalowanie PyCharma

 

Instrukcje warunkowe

7 - jeśli Elif jeszcze

 

Iteracje

8 - za

9 - Zasięg i czas

10 - Komentarze i przerwa

11 - Kontynuuj

 

Funkcje

12 - Funkcje

13 - Zwracane wartości

14 - Domyślne wartości argumentów

15 - Zmienny zakres

16 - Argumenty słów kluczowych

17 - Elastyczna liczba argumentów

18 - Rozpakowywanie argumentów

19 - Moja wycieczka do Walmartu i zestawów

20 - Słownik

21 - Moduły

 

Zabawa z żądaniami i plikami

22 - Pobierz obraz z Internetu

23 - Jak czytać i zapisywać pliki

24 - Pobieranie plików z Internetu

 

Wyjątki

28 - Wyjątki

 

Programy obiektowe

29 - Klasy i obiekty

30 - ciepło

31 - Zmienne klasy a instancje

32 - Dziedzictwo

33 - Dziedziczenie wielokrotne

34 - gwintowanie

 

Zabawa z Python

35 - Rozpakuj listę lub krotki

36 - Zip (i historia infekcji drożdżakowej)

37 - Nie

38 - Słowniki Min., Maks. i Sortowanie

39 - Poduszka

40 - Przycinanie obrazów

41 - Połącz obrazy razem

42 - Uzyskiwanie indywidualnych kanałów

43 - Niesamowity efekt połączenia

44 - Podstawowe przemiany

45 - Tryby i filtry

46 - konstrukcja

47 - mapa

48 - Operatory bitowe

49 - Znajdowanie największych i najmniejszych przedmiotów

50 - Obliczenia słownikowe

51 - Znajdowanie najczęściej występujących przedmiotów

52 - Sortowanie według wielu kluczy w słowniku

53 - Sortowanie obiektów niestandardowych

 

Dodatki:

 

54 - Łączność z bazą danych i wysyłanie zapytań do MySQL

55 - Szybki przegląd zwykłych Expressjonów

56 - Zabawa z REST API

 

Pisanie robota sieciowego

 

Przetwarzanie języka naturalnego i NLTK

Wprowadzenie do NLP (oczywiście przykłady w Python)

    Prosta manipulacja tekstem Wyszukiwanie Liczenie tekstu Word Dzielenie tekstów na Word Rozproszenie leksykalne
Przetwarzanie złożonych struktur Reprezentowanie tekstu na listach
  • Listy indeksujące
  • Kolokacje
  • Biggramy
  • Rozkłady częstotliwości
  • Warunki warunkowe z Words
  • Porównywanie Word (zaczyna się od, kończy się, islower, isalpha itp.)
  • Rozumienie języka naturalnego Word Ujednoznacznienie sensu
  • Rozwiązanie zaimka
  • Tłumaczenia maszynowe (statystyczne, oparte na regułach, dosłowne itp.)
  • Ćwiczenia
  • NLP w Python w przykładach
  • Dostęp do korpusów tekstowych i zasobów leksykalnych Typowe źródła korpusów Warunkowe rozkłady częstotliwości Liczenie Word według gatunku Tworzenie własnego korpusu Słownik wymowy Shoebox i Toolbox Leksykony Zmysły i synonimy Hierarchie Relacje leksykalne: Meronimy, holonimy Podobieństwo semantyczne
  • Przetwarzanie surowego tekstu
  • naciągnięte

      wyodrębnianie części sznurka
    dostęp do poszczególnych postaci
  • wyszukiwanie, zastępowanie, dzielenie, łączenie, indeksowanie itp.
  • za pomocą wyrażeń regularnych
  • wykrywanie wzorców słów
  • przybitka
  • tokenizacja
  • normalizacja tekstu
  • Word Segmentacja (szczególnie w języku chińskim)
  • Kategoryzacja i tagowanie Word Oznaczonych korpusów
  • Oznaczone tokeny
  • Zestaw znaczników części mowy
  • Python Słowniki
  • Words do mapowania właściwości
  • Automatyczne tagowanie
  • Określanie kategorii Word (morfologicznej, syntaktycznej, semantycznej)
  • Klasyfikacja tekstu (Machine Learning) Klasyfikacja nadzorowana
  • Segmentacja zdań
  • Walidacja krzyżowa
  • Drzewa decyzyjne
  • Wydobywanie informacji z fragmentowania tekstu
  • Chinkanie
  • Tagi kontra drzewa
  • Analiza gramatyki swobodnej z kontekstu struktury zdania
  • Parsery
  • Budowanie cech gramatycznych w oparciu o gramatyki
  • Przetwarzanie struktur cech
  • Analiza znaczenia zdań Semantyka i logika
  • Logika zdań
  • Logika pierwszego rzędu
  • Semantyka dyskursu
  • Zarządzanie formatami danych językowych (leksykon a tekst)
  • Metadane
  • Wymagania

    Aby wziąć udział w tym kursie, nie trzeba spełniać żadnych szczególnych wymagań.

     35 godzin

    Liczba uczestników



    Cena za uczestnika (netto)

    Opinie uczestników (5)

    Powiązane Kategorie