Szkolenia NLP | Szkolenia Natural Language Processing (NLP)
Lokalne, prowadzone przez instruktorów szkolenia na temat naturalnego procesu językowego (NLP) pokazują poprzez interaktywną dyskusję i praktyczne ćwiczenia, jak wyciągać wnioski i znaczenie z tych danych Wykorzystując różne języki programowania, takie jak biblioteki Python i R oraz Natural Language Processing (NLP), nasze szkolenia łączą pojęcia i techniki z zakresu informatyki, sztucznej inteligencji i lingwistyki komputerowej, aby pomóc uczestnikom zrozumieć znaczenie danych tekstowych Treningi NLP chodzą uczestników krok po kroku przez proces oceny i stosowania właściwych algorytmów do analizy danych i raportowania ich znaczenia Szkolenie NLP jest dostępne jako "szkolenie na miejscu" lub "szkolenie na żywo" Szkolenie na żywo w siedzibie klienta może odbywać się lokalnie w siedzibie klienta w Polsce lub w centrach szkoleniowych korporacji NobleProg w Polsce Zdalne szkolenie na żywo odbywa się za pomocą interaktywnego, zdalnego pulpitu NobleProg Twój lokalny dostawca szkoleń.
Machine Translated
Opinie uczestników
★★★★★
★★★★★
Trener bardzo zrozumiale wytłumaczył trudne i zaawansowane tematy.
Leszek K
Szkolenie: Artificial Intelligence Overview
Podobały mi się ćwiczenia.
Office for National Statistics
Szkolenie: Natural Language Processing with Python
Machine Translated
Jest to jeden z najlepszych praktycznych kursów z programowaniem ćwiczeń, jakie kiedykolwiek wziąłem.
Laura Kahn
Szkolenie: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Jest to jedno z najlepszych szkoleń online, jakie kiedykolwiek miałem w swojej 13-letniej karierze. Kontynuuj wspaniałą pracę !.
Szkolenie: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Identyfikacja ludzka i wykrywanie złych punktów na płytkim obwodzie
王 春柱 - 中移物联网
Szkolenie: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Wykazać
中移物联网
Szkolenie: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
Informacje o obszarze powierzchni.
中移物联网
Szkolenie: Deep Learning for NLP (Natural Language Processing)
Machine Translated
ostatni dzień. część pokoleniowa
Accenture Inc
Szkolenie: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Tematy dotyczące NLG. Zespół był w stanie nauczyć się czegoś nowego na koniec z interesującymi tematami, ale dopiero w ostatnim dniu. Było też więcej zajęć niż slajdy, które były dobre.
Accenture Inc
Szkolenie: Python for Natural Language Generation
Machine Translated
Podoba mi się, że bardziej koncentruje się na poradach dotyczących różnych metod podsumowywania tekstu
Szkolenie: Text Summarization with Python
Machine Translated
Jest to jedno z najlepszych szkoleń online, jakie kiedykolwiek miałem w swojej 13-letniej karierze. Kontynuuj wspaniałą pracę !.
Szkolenie: Artificial Intelligence - the most applied stuff - Data Analysis + Distributed AI + NLP
Machine Translated
Podoba mi się, że bardziej koncentruje się na poradach dotyczących różnych metod podsumowywania tekstu
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.
This course is aimed at developers and data scientists who wish to understand and implement AI within their applications. Special focus is given to Data Analysis, Distributed AI and NLP.
ChatBoty to programy komputerowe, które automatycznie symulują ludzkie reakcje za pośrednictwem interfejsów czatu. ChatBoty pomagają organizacjom zmaksymalizować efektywność ich działania, zapewniając łatwiejsze i szybsze opcje interakcji z użytkownikiem.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy nauczą się budować chatboty w Python .
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zrozum podstawy tworzenia chatbotów - Buduj, testuj, wdrażaj i rozwiązuj różne chatboty za pomocą Python
Publiczność
- Deweloperzy
Format kursu
- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Uwaga
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami w celu umówienia.
Deep Learning for NLP pozwala maszynie uczyć się prostego lub złożonego przetwarzania języka Wśród aktualnie dostępnych zadań znajduje się tłumaczenie i generowanie napisów do zdjęć DL (Deep Learning) jest podzbiorem ML (Machine Learning) Python jest popularnym językiem programowania, który zawiera biblioteki dla Deep Learning for NLP W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy nauczą się korzystać z bibliotek Pythona dla NLP (Natural Language Processing), ponieważ tworzą aplikację, która przetwarza zestaw zdjęć i generuje podpisy Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Projekt i kod DL dla NLP przy użyciu bibliotek Python Utwórz kod w języku Python, który odczytuje zasadniczo ogromną kolekcję obrazów i generuje słowa kluczowe Utwórz kod Pythona generujący podpisy z wykrytych słów kluczowych Publiczność Programiści zainteresowani językoznawstwem Programiści, którzy poszukują zrozumienia NLP (przetwarzanie języka naturalnego) Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
Generowanie języka naturalnego (NLG) odnosi się do produkcji tekstu lub mowy w języku naturalnym przez komputer W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy nauczą się, jak używać języka Python do generowania wysokiej jakości tekstu w języku naturalnym, budując od podstaw własny system NLG Studia przypadków zostaną również zbadane, a odpowiednie koncepcje zostaną zastosowane do projektów w żywym laboratorium w celu generowania treści Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Użyj NLG, aby automatycznie generować treści dla różnych branż, od dziennikarstwa, poprzez nieruchomości, po pogodę i raportowanie sportowe Wybierz i uporządkuj treść źródłową, zaplanuj zdania i przygotuj system automatycznego generowania oryginalnej treści Zrozumieć rurociąg NLG i zastosować odpowiednie techniki na każdym etapie Zapoznaj się z architekturą systemu generacji języka naturalnego (NLG) Wprowadź najbardziej odpowiednie algorytmy i modele do analizy i zamawiania Pozyskiwanie danych z publicznie dostępnych źródeł danych, a także wybranych baz danych w celu wykorzystania ich jako materiału do generowania tekstu Zastąp ręczne i pracochłonne procesy pisania za pomocą generowania komputerowego, automatycznego tworzenia treści Publiczność Deweloperzy Data naukowcy Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
Kurs ten został zaprojektowany dla osób zainteresowanych wydobywaniem znaczenia z tekstu pisanego w języku angielskim, choć wiedza może być również stosowana do innych języków ludzkich.
Kurs obejmie sposób wykorzystania tekstu napisanego przez ludzi, takich jak wpisy na blogu, tweety itp.
Na przykład analityk może skonfigurować algorytm, który doprowadzi do wniosku automatycznie opartego na obszernym źródle danych.
szacuje się, że dane nieustrukturyzowane stanowią ponad 90 procent wszystkich danych, większość z nich w postaci tekstu. Posty na blogu, Tweety, Media społecznościowe i inne publikacje cyfrowe nieustannie dodają do tego rosnącego ciała danych.
to prowadzony przez instruktora, na żywo centra kursów wokół wydobycia spostrzeżeń i znaczenie z tych danych. Wykorzystując biblioteki języka R i przetwarzania języka naturalnego (NLP), łączymy koncepcje i techniki z informatyki, sztucznej inteligencji i językoznawstwa obliczeniowego, aby algorytmicznie rozumieć znaczenie danych tekstowych. Próbki danych są dostępne w różnych językach na potrzeby klienta.
do końca tego szkolenia uczestnicy będą mogli przygotować zbiory danych (duże i małe) z różnych źródeł, a następnie zastosować odpowiednie algorytmy do analizowania i raportowania o jego znaczeniu.
Format kursu
- część wykładu, dyskusja część, ciężka praktyka praktyczne, sporadyczne testy, aby ocenić zrozumienie
Ta sesja szkoleniowa oparta na klasie będzie analizować techniki NLP w połączeniu z zastosowaniem sztucznej inteligencji i robotyki w biznesie Delegaci wykonają przykłady komputerowe i ćwiczenia rozwiązywania problemów z wykorzystaniem Pythona .
The Apache OpenNLP library is a machine learning based toolkit for processing natural language text. It supports the most common NLP tasks, such as language detection, tokenization, sentence segmentation, part-of-speech tagging, named entity extraction, chunking, parsing and coreference resolution.
In this instructor-led, live training, participants will learn how to create models for processing text based data using OpenNLP. Sample training data as well customized data sets will be used as the basis for the lab exercises.
By the end of this training, participants will be able to:
- Install and configure OpenNLP - Download existing models as well as create their own - Train the models on various sets of sample data - Integrate OpenNLP with existing Java applications
Audience
- Developers - Data scientists
Format of the course
- Part lecture, part discussion, exercises and heavy hands-on practice
W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak używać właściwych technik uczenia maszynowego i NLP (Natural Language Processing) do wydobywania wartości z danych tekstowych Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Rozwiązuj problemy związane z nauką o tekstach za pomocą wysokiej jakości kodu wielokrotnego użytku Zastosuj różne aspekty scikitlearn (klasyfikacja, grupowanie, regresja, redukcja wymiarów) w celu rozwiązania problemów Twórz efektywne modele uczenia maszynowego z wykorzystaniem danych opartych na tekstach Utwórz zestaw danych i wyodrębnij funkcje z nieustrukturyzowanego tekstu Wizualizuj dane za pomocą Matplotlib Twórz i oceniaj modele, aby uzyskać wgląd Rozwiązywanie problemów z kodowaniem tekstu Publiczność Deweloperzy Data Scientists Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
Pod koniec szkolenia oczekuje się, że delegaci będą odpowiednio wyposażeni w podstawowe koncepcje Pythona i powinni być w stanie wystarczająco wykorzystać NLTK do wdrożenia większości operacji opartych na NLP i ML. Szkolenie ma na celu nie tylko przekazanie wiedzy egzekucyjnej, ale także logicznej i operacyjnej wiedzy o technologii w niej zawartej.
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 będziemy korzystać z innych bibliotek odpowiednich i przydatnych dla NLP. W tej chwili możemy przeprowadzić ten kurs w Python 2.x lub Python 3.x. Przykładami są angielski lub mandaryński (普通话). Inne języki można również udostępnić, jeśli uzgodniono to przed dokonaniem rezerwacji.
Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów i naukowców zajmujących się danymi, którzy chcą używać spaCy do przetwarzania bardzo dużych ilości tekstu w celu znalezienia wzorców i uzyskania wglądu.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli:
- Zainstaluj i skonfiguruj spaCy. - Zrozumienie podejścia spaCy do Natural Language Processing (NLP) . - Wyodrębnij wzorce i uzyskaj informacje biznesowe z dużych źródeł danych. - Zintegruj bibliotekę spaCy z istniejącymi aplikacjami internetowymi i starszymi. - Rozmieść spaCy w środowiskach produkcyjnych na żywo, aby przewidzieć ludzkie zachowania. - Użyj spaCy do wstępnego przetworzenia tekstu do Deep Learning
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja. - Wiele ćwiczeń i ćwiczeń. - Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowywania kursu
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie na ten kurs, skontaktuj się z nami w celu umówienia. - Aby dowiedzieć się więcej o spaCy, odwiedź: https://spacy.io/
W uczeniu maszynowym w języku Python funkcja podsumowania tekstu jest w stanie odczytać tekst wejściowy i wygenerować podsumowanie tekstowe Ta funkcja jest dostępna z poziomu wiersza poleceń lub jako API / biblioteka w języku Python Jedną z pasjonujących aplikacji jest szybkie tworzenie podsumowań wykonawczych; Jest to szczególnie przydatne dla organizacji, które muszą dokonać przeglądu dużych ilości danych tekstowych przed wygenerowaniem raportów i prezentacji W tym instruktażowym szkoleniu na żywo uczestnicy nauczą się korzystać z Pythona, aby stworzyć prostą aplikację, która automatycznie generuje podsumowanie tekstu wejściowego Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli: Użyj narzędzia wiersza poleceń, które podsumowuje tekst Zaprojektuj i utwórz kod podsumowania tekstu za pomocą bibliotek Python Oceniaj trzy biblioteki podsumowujące Pythona: sumy 070, pysummaryzacja 104, odczyt 1017 Publiczność Deweloperzy Data Scientists Format kursu Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka handson .
TensorFlow ™ to biblioteka oprogramowania typu open source do obliczeń numerycznych z wykorzystaniem wykresów przepływu danych.
SyntaxNet to neuronowa sieć przetwarzania języka naturalnego dla TensorFlow .
Word 2Vec służy do uczenia wektorowych reprezentacji słów, zwanych „osadzaniem słów”. Word 2vec jest szczególnie wydajnym obliczeniowo modelem predykcyjnym do nauki osadzania słów z surowego tekstu. Występuje w dwóch wariantach: modelu Continuous Bag-of- Word (CBOW) i Skip-Gram (rozdział 3.1 i 3.2 w Mikolov i in.).
Używany w tandemie SyntaxNet i Word 2Vec umożliwia użytkownikom generowanie modeli Learned Embedding z wejścia Natural Language.
Publiczność
Kurs jest skierowany do programistów i inżynierów, którzy zamierzają pracować z modelami SyntaxNet i Word 2Vec w swoich wykresach TensorFlow .
Po ukończeniu tego kursu delegaci:
- zrozumieć strukturę i mechanizmy wdrażania TensorFlow - być w stanie wykonać zadania i konfigurację środowiska instalacji / produkcji / architektury - być w stanie ocenić jakość kodu, przeprowadzić debugowanie, monitorowanie - być w stanie wdrożyć zaawansowaną produkcję, taką jak modele treningowe, terminy osadzania, wykresy budowlane i rejestrowanie
Deeplearning4j to rozproszona biblioteka do głębokiego uczenia się napisana dla Java i Scala . Zintegrowany z Hadoop i Spark, DL4J jest przeznaczony do stosowania w środowiskach biznesowych na rozproszonych GPU i procesorach.
Word 2Vec to metoda obliczania reprezentacji wektorowej słów wprowadzonych przez zespół naukowców w Go ogle prowadzonej przez Tomasa Mikolov.
Publiczność
Kurs skierowany jest do naukowców, inżynierów i programistów, którzy chcą wykorzystać Deeplearning4J do konstruowania modeli Word 2Vec.
.jpg "polska grupa farmaceutyczna (pgf)")
.png "ministerstwo spraw wewnętrznych i administracji (mswia)")
.jpg "komisja nadzoru finansowego (knf)")
.jpg "zakład ubezpieczeń społecznych (zus)")
.gif "telekomunikacja polska (tp)")
.jpg "ministerstwo obrony narodowej (mon)")
.jpg "ministerstwo kultury i dziedzictwa narodowego (mkidn)")
